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德州警察培训有限公司新侦探学校（#3296）
关于讲师：曼尼·雷耶斯，沃斯堡退休警察，有 33 年的执法经验。自 1985 年起担任以下课程的讲师：采访和审讯、西班牙语、凶杀、抢劫、悬案、西班牙语基础和高级侦探学校、公民巡逻学院西班牙语和英语课程、北德克萨斯州政府委员会地区警察学院上述主题以及种族定性、身份盗窃、登记、报告撰写、犯罪现场搜索基础、中级和重建、人口贩卖。塔兰特县学院警察学院上述主题以及中级犯罪现场调查、急救员和调查员的 DNA、执法人员的中级西班牙语以及其他众多主题的讲师，曾在墨西哥托卢卡的蒙特雷技术法学院和墨西哥全国众多警察局授课，在德克萨斯州达拉斯举行的针对妇女犯罪研讨会上以人口贩卖和 DNA 为主题发表演讲，在众多调查活动中担任特邀演讲嘉宾。课程信息：
Okitipupa，尼日利亚奥德州，11月5日至8日，2024年，植被健康和土地覆盖的时间动态，拉各斯索科托
OKITIPUPA，尼日利亚翁多州，2014年11月5日至8日，引言气候变化引起的温度变化，降水模式和极端天气事件对植被动态具有深远的影响（IPCC，2014年）。这些变化可以表现为植被物候，生产力和分布的转变，对生态系统功能和服务的影响（Cleland等，2007）。了解植被健康的时间动态对于评估气候变化对生态系统的影响至关重要。近几十年来，人为活动和气候变化在全球范围内发生了显着改变（Myneni等，1997）。归一化差异植被指数（NDVI）已成为量化植被健康和动力学随着时间的变化的宝贵工具（Pettorelli等，2005）。NDVI数据的时间分析提供了对长期植被趋势和对气候变化的反应的见解（Li等人2023; Shoumik和Khan 2023; Verbesselt等，2010）。
赞助商招股说明书 - 德州农工大学系统 IT
2025 年科技峰会将于 2025 年 2 月 24 日至 26 日在弗里斯科 Embassy Suites 酒店举行。酒店毗邻弗里斯科会议中心，该中心拥有 41,760 平方英尺的宴会厅和超过 90,00 平方英尺的会议空间。酒店和会议中心位于达拉斯郊区弗里斯科，距离达拉斯爱田机场和达拉斯沃斯堡国际机场均有 30 分钟路程。
德州理工大学系统法规07.15
该法规提供了有关德克萨斯理工大学系统及其组成机构（共同称为“大学”的）政策有关怀孕和与怀孕有关的条件的政策，包括根据怀孕或怀孕相关的情况进行歧视的预防和教育工作，这可能构成性别的歧视。要维护大学的价值观并履行第七章的法律义务；标题IX； 34 CFR第106部分；德克萨斯州教育法规，第51.982节；以及其他适用的法律和法规，该法规为学生和员工提供了有关怀孕和怀孕与相关条件的权利和选择，包括有关可用资源和住宿/修改的信息。
德州化学生物学会议 - 化学系
2024年Synthx Texas Chemical Biology Young Resuctigator讲座：用于深入脂质组学和药物 - 蛋白质相互作用的微型质谱学XIN YAN助理教授，德克萨斯州A＆M University
德州医疗补助提供商程序手册
1.1提供商注册。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.5 1.1.1提供商注册重新验证要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.1.2 NPI和分类法规。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.1.3在线注册。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.1.4提供商注册身份。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 1.1.4.1仅限医疗服务提供商。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 1.1.4.2订购或仅参考提供商。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。9 1.1.4.3参加其他州卫生保健计划的订购或仅参考提供者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.1.4.4订购，开处方或参考的实习生和医疗居民。。。。。。。。。。。。。。10 1.1.5 2010年的“平价医疗法案”（ACA）入学要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.1.5.1提供商筛选要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.1.5.2提供商重新验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.1.5.3申请费。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.1.5.4在在线提供商查找（OPL）上订购或仅转介提供者搜索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.1.6担保债券注册要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.1.6.1救护车提供者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.7提供者注册申请确定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.8医疗补助托管护理计划的注册。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.1.9所需的注册表格。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.1.9.1申请付款表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.1.9.2 HHSC医疗补助提供商协议。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.1.9.3所有者/债权人/本金条目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.1.9.4所有权和控制利息声明披露。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.1.9.5特许经营税帐户状态页面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.1.9.6编队证书或备案证书/物品或事实证书证书。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.1.9.7许可证，临时许可或认证副本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 1.1.9.8医师的协议信。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 1.1.9.9许可续订。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.1.9.10 Medicare参与。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 1.1.11.11组信息更改。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 div>
人工智能在疫情期间的分析：巴西北里奥格兰德州新冠肺炎病床占用情况
COVID-19 大流行已被视为全球最大的卫生危机之一。在巴西的北里奥格兰德州，RegulaRN 平台是用于管理 COVID-19 患者床位的卫生信息系统。本文探索了使用 RegulaRN 数据的机器学习和深度学习技术，以确定预测住院患者结果的最佳模型和参数。共分析了 25,366 条 COVID-19 患者的床位规定。分析的数据来自 2020 年 4 月至 2022 年 8 月的 RegulaRN 平台数据库。从这些数据中，从 20 个可用特征中选择了 9 个最相关的特征，并排除了空白或不确定的数据。接下来是以下步骤：数据预处理、数据库平衡、训练和测试。结果显示，使用随机梯度下降优化器的多层感知器模型在准确度（84.01%）、精确度（79.57%）和 F1 分数（81.00%）方面表现更好。通过均方根传播，召回率 (84.67%)、特异性 (84.67%) 和 ROC-AUC (91.6%) 达到了最佳结果。本研究比较了不同的机器学习和深度学习计算方法，其目标是对来自 RegulaRN 平台的 COVID-19 患者床位管理数据进行分类。研究结果使我们能够确定最佳模型，以帮助卫生专业人员管理 COVID-19 患者的床位。本文的科学发现表明，通过数字健康解决方案应用的计算方法可以在公共卫生危机情况下协助医疗监管机构和政府机构做出决策。
