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World File Search System打分
基于AHP-熵权法的配电网综合评价方法研究
首先，根据未来配电网的特点，构建一套评价指标体系并对其进行量化；然后，建立综合评价模型，采用AHP-熵权法相结合的主客观赋权法对指标进行赋权；最后，结合配电网实际数据进行评价并打分。
人工智能在教育中的应用
几千年来，人类一直高度重视教育。它对人们的生活产生了影响。在评估学生和教师的工作时，需要考虑许多因素。大多数教师根据一套既定的标准给学生打分，比如他们服从命令的程度、他们的创造力或他们对学校课外活动的参与程度。然而，学生掌握科目的能力和他们在相关考试中的表现一直是评估的基本标准。由于需求旺盛，它在评级系统中一直表现良好。学生的评分基于他们回答问题的速度和他们学习材料的完整性。由于他们解决问题的能力，他们已经成为现代世界的重要组成部分。[3]
缝纫技术_CITS2.1_NSQF-3.5.pdf
b) 期末考核将采用总结性考核方法。根据 DGT 的指导方针，DGT 将在年底举办全印度贸易测试，以颁发国家工艺指导员证书。学习成果和评估标准将作为设置期末考核试卷的基础。期末考试期间，外部考官还将按照评估指南中的详细说明检查个别学员的个人资料，然后再为实践考试打分。2.4.1 通过标准考试科目的分数分配贸易实践、TM 实践、软技能实践考试和形成性评估的最低通过率为 60%，其他所有科目的最低通过率为 40%。没有宽限分数。2.4.2 评估指南
普雷斯科特磁力集群学校 - 芝加哥
2019 年 12 月 22 日 亲爱的普雷斯科特的家人和朋友们： 我看着八年级学生为自己对世界各地移民拘留中心讨论的贡献打分。代表意大利的 Adilene 和代表墨西哥的 Kindred 等学生激烈地争论着他们国家的观点。学生们经常强烈支持拘留，因为这是关于他们国家的研究揭示的。 麦迪逊回顾了这次讨论：“我们应该倾听别人的谈话，而不是大声喊出你的答案。” 贾伦补充道：“你不应该打断别人。” 艾娃观察到，“这是我们进行过的最好的谈话，因为它一直在进行。辩论越来越激烈。看到各国相互竞争很有趣。” 马肖恩总结道：“我认为人们扮演自己国家大使的角色很酷。” 我们的八年级学生刚刚完成了高水平的“学生自我评估”，这是教师评估系统 CPS 教学框架的子组成部分之一。在之前的课程中，Andrea Edwards 老师让学生具备辩论、倾听、争论、从不同角度出发以及自我批评和自我完善的能力。在教学框架中，这种自我评估水平达到了教学的最高水平“优秀”。在教学框架的 19 个组成部分中，“优秀”与“熟练”（第二高水平）的区别在于，学生承担了繁重的工作。学生开展活动、扩展学习、提出问题、寻求他人的见解，并准确评估自己和他人。当学生在高水平上掌控自己的学习时，我们就知道教学是“优秀”的。当然，并不是每节课都适合“优秀”教学。而且证据必须每次都证明这一点——而不仅仅是一次。我们承认，即使在这一节课中看到“优秀”，下一节课也不能保证一定能达到。在专业实践和 CPS 教学框架链接中了解有关级别和标准的更多信息。我们希望从幼儿园到八年级的学生能够经常参与高水平的学习。作为校长，我的目标是支持教师成长和学生学习条件，使每节课都“出色”。然后我们所有的学生都会像娜塔莉一样表达：“我认为每个人都有大量证据来支持他们的论点，这很棒。” 诚挚的，艾琳·罗奇校长
诚信：恪守自己的价值观
诚信：坚守自己的价值观 诚信一词源于拉丁语形容词“integer”，意为整体或完好。它被定义为“不可分割或不间断的完整性”，或“完整或整体的状态”。当用来描述一个人时，它指的是坚守自己的价值观和原则。从这个意义上讲，“完整性”是一个全面的信仰、道德原则、伦理和标准框架——一种世界观——它指导着每一个决定和行动。 诚信生活意味着忠于我们的信仰准则或世界观。这意味着其他人可以依赖我们始终如一、诚实地按照这个准则行事。要诚信生活，我们必须清楚地了解我们想要实现的目标和我们认为最重要的事情，并保持这些目标和价值观与我们的决定和行动之间的和谐。这种承诺经常会受到挑战。我们所有人都倾向于在当下采取行动，最大化短期利益，基于情感而不是理性考虑做出选择，在整体主张具有吸引力时忽略小问题。诚信生活往往要求我们在短期内选择一条更艰难的道路，以便达到我们真正想要的长期目标。我们可能不得不拒绝诱人的机会，因为接受它们会损害我们的价值观和原则。当面临巨大的家庭、工作、社会或经济压力而不得不妥协时，我们很可能不得不深挖内心深处的力量，坚持自己的准则。虽然偶尔做出一些小小的妥协可能很诱人，但我们需要记住，这些妥协往往会导致我们做出更大的妥协，看似微不足道的偏离会让我们离目标越来越远，而我们是谁和我们想成为的人之间的脱节将越来越难以弥补。《纽约时报》作家大卫布鲁克斯总结了这些风险：“如果你为外在的成就而活，岁月流逝，你内心最深处的部分却没有被探索和构建……很容易陷入自满的道德平庸。你用宽容的曲线给自己打分。你以为只要你没有明显地伤害任何人，而且人们似乎喜欢你，那你一定没问题。但你生活在一种无意识的无聊之中，与生命最深刻的意义和最高的道德乐趣隔绝。渐渐地，你真实的自我和你想要的自我之间，你和你有时遇到的那些炽热的灵魂之间出现了一道令人羞辱的鸿沟。”当然，诚实的生活并不能保证光明。但如果你的行为符合你最深切的价值观和信念，你的努力是为了你真正相信的东西，你肯定会更有可能对你的工作充满热情，并以充沛的精力和毅力应对挑战。
基于长短期记忆神经网络的深度学习药物-靶标相互作用预测方法
目前，DTI 预测的计算方法可以分为三类：基于配体的方法、对接方法和特征学习方法。基于配体的方法通常用于通过计算给定药物或化合物与已知靶标的活性化合物的化学结构相似性来估计潜在的作用靶标。Keiser 等人 [3] 提出了一种根据配体的化学相似性推断蛋白质靶标的方法。Yamanishi 等人 [7-9] 通过将化合物的化学结构相似性和蛋白质的氨基酸序列相似性整合到均匀空间来预测未知的药物-靶标相互作用。Campillos 等人 [9] 将化合物的化学结构相似性和蛋白质的氨基酸序列相似性整合到均匀空间中。 [6]通过表型副作用的相似性来预测潜在的靶标蛋白。这种基于配体的方法在化学结构相似性较高的情况下简单有效，但也在很大程度上限制了其应用的范围和准确性。对接方法是计算药物与潜在靶标在三维结构中的形状和电性匹配程度，从而推断药物可能的作用靶点。其中，反向对接方法是最常用的预测方法，该方法通过预测给定化合物与靶标之间的相互作用模式和亲和力对药物靶标进行排序，从而确定该药物的可能靶点。程等[10]开发了基于结构的最大亲和力模型。李等[11]开发了利用对接方法识别药物靶点的网络服务器Tar-FisDock。此类方法充分考虑了目标蛋白质的三维结构信息，但分子对接方法本身仍存在一些尚未得到有效解决的问题，如蛋白质的灵活性、打分函数的准确性以及溶剂水分子等，导致逆对接，该方法的预测准确率较低。对接的另一个严重问题是它不能应用于三维结构未知的蛋白质，到目前为止，已知三维结构的蛋白质仍只占所有蛋白质的一小部分，这严重限制了该方法的推广和普及。特征学习方法将药物靶标关系视为相互作用和非相互作用的二类问题，此类方法利用机器学习算法学习已知化合物-靶标对的潜在模式，通过迭代优化生成预测模型，进而推断潜在的DTI。Yu等[12]提出了一种基于化学、基因组和药理学信息的系统方法。Faulon等[13]提出了一种基于化学、基因组和药理学信息的系统方法。[ 13 ] 预测药物