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2024年5月15日，您将找到...
（1）只有本科级别的大学课程才能满足这些要求。CEGEP课程不算在内，研究生级课程也不会（例如，作为硕士学位的一部分获得的课程）。（2）在心理学部门开设的课程更有可能被计算。在其他学科（例如社会学）或部门（例如教育）中学习的课程不太可能计算。 （3）请注意，尽管有些课程可以在一个以上的域中计算，但每个课程只能满足一个要求。 例如，如果您使用认知发展来实现发育心理学中的三个单位，则您也可能不使用它来实现行为的认知影响基础的三个单位。 （4）在可能的情况下，我们有了特别重要的课程，因为其他课程不太可能被接受。 例如，由于仅需要3个精神病理学单位，因此我们强烈建议您参加PSYC 337心理病理学简介以满足这一要求。 （5）当一个域需要六个单元时，建议确保这两个课程广泛覆盖内容区域。 例如，程序不太可能批准两个有关语言发展的课程以实现发展领域。 实现这一广度的一种方法是确保其中一门课程是有关该领域的调查课程；例如，关于儿童发展的调查课程。 另外，也可以接受两个更广泛的课程（例如，认知发展和社会发展）。 （7）请注意，我们每年不审查课程课程。在其他学科（例如社会学）或部门（例如教育）中学习的课程不太可能计算。（3）请注意，尽管有些课程可以在一个以上的域中计算，但每个课程只能满足一个要求。例如，如果您使用认知发展来实现发育心理学中的三个单位，则您也可能不使用它来实现行为的认知影响基础的三个单位。（4）在可能的情况下，我们有了特别重要的课程，因为其他课程不太可能被接受。例如，由于仅需要3个精神病理学单位，因此我们强烈建议您参加PSYC 337心理病理学简介以满足这一要求。（5）当一个域需要六个单元时，建议确保这两个课程广泛覆盖内容区域。例如，程序不太可能批准两个有关语言发展的课程以实现发展领域。实现这一广度的一种方法是确保其中一门课程是有关该领域的调查课程；例如，关于儿童发展的调查课程。另外，也可以接受两个更广泛的课程（例如，认知发展和社会发展）。（7）请注意，我们每年不审查课程课程。（6）某些程序可能要求域中的至少3个单位由高级（即300或400级）课程覆盖。出于这个原因，您应该从要确定当年课程的内容中审查课程中的课程提纲是否合理地符合给定领域。例如，如果该课程的大量部分致力于在婴儿期和童年时期的语言发展以及成年期与年龄相关的挑战，则语言课程可能会计入发展领域。一门没有基本关注语言能力发展的发展的课程将不计算。（8）从您参加的每门课程中保存教学大纲。通常，研究生课程会要求查看课程表，以确定课程是否满足域。
10127/24 TP/AE 1竞争。1代表会在附件中找到...
4欧洲议会和2021年5月20日理事会的第2021/821条法规（EU）建立了联盟制度，以控制出口，经纪，技术援助，技术援助，运输和转移双重使用项目（OJ L 206，11.6.6.2021，第1页，第1页）。5委员会建议（EU）2021/1700 2021年9月15日，关于涉及法规中的双重用途的研究的内部合规计划（EU）2021/821的2021/821和理事会建立联盟制定的联盟制度，以控制出口，经纪，经纪人，技术援助，技术援助，交通和转移的dual-p-l 3338 338，oj。6 JOIN（2023）20。6 JOIN（2023）20。
在干草堆中找到针头：用于支付系统中异常检测的机器学习框架
，我们提出了一个高价值支付系统（HVP）实时交易监视的灵活机器学习（ML）框架，该框架是一个国家财务基础设施的中心部分。系统运营商和监督者可以使用此框架来检测异常交易，如果该交易是由网络攻击或操作中断引起的，并且未被发现 - 可能会对HVP，其参与者和财务系统产生严重影响。鉴于每天的大量付款和HVP中实际异常交易的稀缺性，发现异常类似于试图在干草堆中找到针头的尝试。因此，我们的框架使用了分层方法。在第一层中，有监督的ML算法用于识别和将“典型”付款与“异常”付款中分开。在第二层中，仅通过无监督的ML算法进行异常检测而运行“不寻常的”付款。我们使用加拿大HVP的人工操纵交易和付款数据来测试此框架。第一层中使用的ML算法达到93％的检测率，标志着对常用计量经济学模型的显着改善。此外，第二层中使用的ML算法标记了人工操纵的交易几乎是原始交易的两倍，证明了其效果。
1更新：下面的2024年5月2日，您将找到课程列表...
（1）只有本科级别的大学课程才能满足这些要求。CEGEP课程不算在内，研究生级课程也不会（例如，作为硕士学位的一部分获得的课程）。（2）在心理学部门开设的课程更有可能被计算。在其他学科（例如社会学）或部门（例如教育）中学习的课程不太可能计算。 （3）请注意，尽管有些课程可以在一个以上的域中计算，但每个课程只能满足一个要求。 例如，如果您使用认知发展来实现发育心理学中的三个单位，则您也可能不使用它来实现行为的认知影响基础的三个单位。 （4）在可能的情况下，我们有了特别重要的课程，因为其他课程不太可能被接受。 例如，由于仅需要3个精神病理学单位，因此我们强烈建议您参加PSYC 337心理病理学简介以满足这一要求。 （5）当一个域需要六个单元时，建议确保这两个课程广泛覆盖内容区域。 例如，程序不太可能批准两个有关语言发展的课程以实现发展领域。 实现这一广度的一种方法是确保其中一门课程是有关该领域的调查课程；例如，关于儿童发展的调查课程。 另外，也可以接受两个更广泛的课程（例如，认知发展和社会发展）。 （7）请注意，我们每年不审查课程课程。在其他学科（例如社会学）或部门（例如教育）中学习的课程不太可能计算。（3）请注意，尽管有些课程可以在一个以上的域中计算，但每个课程只能满足一个要求。例如，如果您使用认知发展来实现发育心理学中的三个单位，则您也可能不使用它来实现行为的认知影响基础的三个单位。（4）在可能的情况下，我们有了特别重要的课程，因为其他课程不太可能被接受。例如，由于仅需要3个精神病理学单位，因此我们强烈建议您参加PSYC 337心理病理学简介以满足这一要求。（5）当一个域需要六个单元时，建议确保这两个课程广泛覆盖内容区域。例如，程序不太可能批准两个有关语言发展的课程以实现发展领域。实现这一广度的一种方法是确保其中一门课程是有关该领域的调查课程；例如，关于儿童发展的调查课程。另外，也可以接受两个更广泛的课程（例如，认知发展和社会发展）。（7）请注意，我们每年不审查课程课程。（6）某些程序可能要求域中的至少3个单位由高级（即300或400级）课程覆盖。出于这个原因，您应该从要确定当年课程的内容中审查课程中的课程提纲是否合理地符合给定领域。例如，如果该课程的大量部分致力于在婴儿期和童年时期的语言发展以及成年期与年龄相关的挑战，则语言课程可能会计入发展领域。一门没有基本关注语言能力发展的发展的课程将不计算。（8）从您参加的每门课程中保存教学大纲。通常，研究生课程会要求查看课程表，以确定课程是否满足域。
找到白人男性：算法性别和种族偏见在政治Google搜索中的流行和后果
摘要：诸如Google之类的搜索引擎已成为使用人工智能（AI）来确定搜索政治信息时发现谁和哪些选民的主要信息网守。本文在一系列四项研究中提出并测试了少数化组算法表示的框架。首先，两种政治形象搜索算法审核描述了搜索引擎如何通过不足和虚假陈述的妇女和非白人政客来反映和维护结构性不平等。第二，两个在线实验表明，算法表示的这些偏见反过来扭曲了对政治现实的看法，并积极加强了对政治的白人和男性化的观点。在一起，结果对AI技术如何扩大政治看法和决策的偏见的科学理解具有实质性的影响。本文有助于正在进行的公开辩论和跨学科研究，算法公平和不公正。
在大米中高夜温度压力下差异表达基因的启动子中的保守域：如何找到它们，它们能告诉我们什么？
抽象作物植物对压力的反应涉及基因表达模式的变化。这种基因调节的复杂过程取决于顺式和反式作用成分的存在。理解与植物对胁迫反应相关的基因表达变化的关键步骤之一始于鉴定差异表达基因（DEGS）启动子中“保守域”的鉴定。保守域可以通过为转录因子提供结合位点在基因调节中起关键作用。在这项研究中，我们旨在确定149摄氏度的启动子中的顺式调节元件（CRE），这些元素在两个水稻品种的转录组分析中被鉴定出来：cypress and Lagrue。这两个水稻品种根据其承受热应激的能力，在高夜晚（HNT）下分别表现良好。可以预期，受Hnt应力向上或向下调节的DEG要么在其启动子中表现出一组共享的CRE，要么在特定DEG模式中共有多态模式，其识别可以帮助理解植物对压力的各种反应。将使用多种计算方法来找到与水稻中HNT应力有关的顺式作用元件 /转录激活基序。这些信息将在机器学习算法中利用，以开发针对繁殖目的操纵基因的预测模型，例如提高谷物质量和产量，从而增强了水稻植物对高夜间温度的韧性，并为水稻作物的整体适应性做出了贡献。
找到正确的电池充电设计到电源真空机器人系统
真空机器人正在成为典型家庭的重要设备。机器人可以在坚硬的地板和地毯上吸尘，并自动擦拭硬地板，从而为我们节省了很多清理工作和时间。越来越多的功能在真空机器人中配备有效。吸吮能力和侧面滚动刷是提高清洁有效性的关键特征。避免障碍物和地板类型识别的智能传感器是智能操作的重要组成部分。所有这些功能都需要运行功率。电池容量需要将操作保持几个小时才能完整清除周期。一些高级功能，包括拖把和自动干燥以避免成型，给电源需求和系统热设计带来了更多挑战。
报告名称：以色列政府找到了耕种的牛肉...
近年来，种植的肉类行业（通常称为实验室种植的肉类或基于细胞的肉类）已经发展起来，世界各地有几家耕种的肉类公司，包括在美国，1以色列，2个荷兰，3，3和其他地方。栽培的肉是通过实验室中种植动物细胞而不是饲养和屠杀动物而产生的。这是一种未从活体动物中收获的肉类，旨在为传统的牲畜种植提供更可持续和更符合道德的替代品。一位生产者是Aleph Farms（以色列的Rehovot），该农场使用了来自加利福尼亚州一个繁殖农场的黑安格斯牛的一次性受精卵，以将必要的细胞源用于培养肉类。Aleph Farms在其网站上解释了该过程。首先，从发达的鸡蛋中获取的细胞在零下的温度下保存。然后将有限数量的启动器细胞移至中耕者以生存和生长。之后，将细胞转移到另一个耕种器中，借助植物蛋白质混合物将它们成熟成肌肉和胶原蛋白细胞类型。几周后，“切割”准备好包装。有关更多信息，请参见https://aleph-farms.com/our-recipe/。培养的牛肉被认为是犹太洁食，于2023年1月访问了以色列首席拉比（以及以色列杰出的犹太当局）戴维·劳（David Lau）的阿尔夫农场（Aleph Farms），宣布耕种的肉类可被视为犹太洁食。有关更多信息，请参见IS2023-0002：以色列首席拉比规则培养的肉是犹太洁食。6他解释说，由于该产品不是来自屠宰的动物，并且没有血液，因此该产品应被视为犹太洁食（即，既不是乳制品也不是乳制品的产品，也可以用乳制品或肉类食用），即使它具有来自动物源的干细胞的痕迹。虽然以色列培养的肉类部门欢迎这一消息，但该产品被定义为“新食品”，这意味着该产品仍然必须经过复杂的个人认可程序来保护公共卫生（在可以商业化之前）。政府发现，在卫生部国家食品服务部进行审查后，培养的牛肉可以安全食用，Aleph Farms于2024年1月获得了“无问题”信，并承认耕种牛肉是安全的。4食品风险管理部门负责人指出：“ {t}批准是在检查了一系列关键因素{}之后，包括毒理学，过敏性潜力，营养成分，新食物的微生物和化学安全性，以及其制造过程的所有方面，以及其最初的细胞隔离到处理和包装食品的最初隔离。 5经批准，Aleph Farms成为世界上第一家获得耕种牛肉销售前批准的公司。
找到机器人！：人类培训和机器学习数据收集
收集标签以训练FER机器学习数据集。但是，现有工具对培训非临床人群的范围和方法以及计算机器的标签有限制。在这项研究中，我们介绍了一个综合游戏，该游戏有效地吸引了普通人群，不仅支持人类的FER学习自发表达，还可以收集可靠的基于判断的标签。我们纳入了游戏化，教育和众包文献的设计指南，以吸引和激励玩家。我们的评估（n = 59）表明，游戏鼓励玩家以高分子的速度学习面部表情的情感社会规范，促进有效的FER学习和可靠的标签收集，同时享受游戏玩法。
使用强化学习找到公共道路上两个位置之间的最短路径
鉴于人口增长，车辆的增长以及空前的空气污染，传统的城市运输计划系统越来越低效率。解决这些挑战需要创新的解决方案，人工智能成为关键人物，尤其是通过加强学习（RL）。本文介绍了一种基于RL的新型方法，旨在提高运输服务质量，最终减轻交通拥堵并减少空气污染。所提出的方法着重于确定源点和目的地点之间的最短途径，同时从战略上避免了拥挤的路线。这不仅减少了旅行时间，还会导致化石燃料消耗和能源使用的下降。通过利用RL技术，这种方法为改变城市运输系统提供了有前途的途径，使它们在面对当代挑战时更具适应性，高效和环境可持续性。