来源国家免疫咨询委员会:关于妊娠期使用破伤风类毒素、减毒白喉类毒素和减毒无细胞百日咳 (Tdap) 疫苗进行免疫的最新信息;2018 年 2 月。可访问以下网址获取:www.canada.ca/en/public-health/services/publications/healthy-living/update-immunization-pregnancy-tdap-vaccine.html 加拿大妇产科医师协会,临床实践指南第 357 号 - 妊娠期免疫接种,2018 年 4 月。J Obstet Gynaecol Can 2018 https://doi.org/10.1016/j.jogc.2017.11.010 Abigael Krueger 拍摄的妊娠期推荐疫苗图片根据 CC BY-SA 4.0 获得许可。
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在此处完成的数据聚合过程将需要应计并集成各种类型的数据,以制造一个总体数据集,从而进一步增强并增加了作物建议的信誉。在这里,它始于输入用户提供的地理数据,以更具体地规范作物建议的位置。因此,在这方面,将整理壤土,沙质和粘土土壤类型信息,以便在此过程中包括局部土壤条件。汇总了当前有关温度,降雨,湿度,风速和高度的实时天气信息,可以完善建议,以尽可能地呈现出主要的环境条件的变化。历史收益信息还用于各种农作物,以确定生成的农作物是否适合那些特定的当地环境条件。季节性数据,以便提出的农作物将属于适当的生长季节。这种综合方法允许根据精确条件提出非常精确的作物建议。
摘要 - 近年来,在线教育平台已经迅速增长,吸引了越来越多的学生进入数字学习环境。在在线教育中,学习者可以选择学习内容并更加自由地计划自己的学习路径。尽管在线教育平台为学习者提供了高度的自由度,但它减少了学习者的学习指南,这导致了诸如“信息超负荷”和“知识损失”之类的问题。主要的表现是学习者不知道如何计划学习路径,从而导致学习效率降低和学习效果不佳。为了应对这些挑战,本文提出了一种基于强化学习RLLP的学习路径建议算法。RLLP模型考虑了学习者的学习目标,知识水平以及知识点之间的关系。同时,它还考虑了学习路径和学习者的参与度的平稳性,旨在向学习者推荐高效且明智的学习路径。广泛的实验结果证明了RLLP模型的有效性。
摘要 推荐系统通过学习用户以前的行为并预测他们当前对特定产品的偏好,为用户提供个性化的服务支持。人工智能(AI),特别是计算智能和机器学习方法和算法,已自然应用于推荐系统的开发,以提高预测准确性并解决数据稀疏性和冷启动问题。本立场文件系统地讨论了推荐系统的基本方法和流行技术,以及AI如何有效地改善推荐系统的技术开发和应用。本文不仅回顾了前沿的理论和实践贡献,还确定了当前的研究问题并指出了新的研究方向。它仔细调查了与使用AI的推荐系统相关的各种问题,并回顾了通过使用模糊技术,迁移学习,遗传算法,进化算法,神经网络和深度学习以及主动学习等AI方法对这些系统所做的改进。本文中的观察结果将直接帮助研究人员和专业人员更好地了解使用人工智能的推荐系统领域的当前发展和新方向。
过渡协助职责 注意:员工在一年内可获得的推荐奖金数量没有限制;但是,根据 5 CFR 530.203,金钱奖励将被计入一个日历年内的总薪酬限制。作为推荐奖金授予的休假将计入在任何一个休假年度授予任何个人的既定最高休假奖励限制 80 小时(或对于工作时间不常见的员工,为 2 周期间通常工作的平均小时数)。直属主管有责任跟踪每年分配的休假奖励。奖励限制:推荐奖金奖励限额设定为 2,000 美元,最多 24 小时休假,或者在获得批准后两者结合。任何支出都将基于预算限制,并需要与适用的财务管理 (FM)/单位资源顾问 (RA) 协调。
考虑“坚定选择”——立即接受纪律处分或参加 EAP,但暂时搁置纪律处分(解雇/终止是最有力的手段,但应有理由)。等待 EAP 建议的执行。纠正性面试结束后将进行任命。
-免费初步咨询 -在田纳西州获得许可 -根据具体情况,E-4 及以下可享受费用降低 -美国地方法院执业法律援助协会中田纳西州和坎伯兰 109 South Third Street Clarksville, TN 37040 (931) 552-6656
生成式人工智能 (AI) 的整合对提高学习和教学法具有重大的前景。本文件为学校使用 AI 提供了建议,针对教育工作者、管理人员、学习者和更广泛的学校社区。它强调了使用 AI 与学习目标保持一致的重要性,将 AI 作为教育教学的补充而不是替代。该文件建议学校社区将 AI 视为一种协作工具,培养一种对话文化,以确定如何、何时以及为何将其用于有益目的。这些建议讨论了学术诚信、使用透明度、数据隐私和道德等领域。该文件旨在使学校社区能够负责任和有效地利用 AI 的潜力。
