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课程标题：沙特阿拉伯经济计划：B.Sc.在...
该课程旨在通过连续的经济计划和改革计划为学生提供对沙特经济发展和发展的深入分析。仔细观察是针对经济和社会部门的结构转变，以及石油和天然气资源在影响经济绩效和塑造经济政策方面所扮演的重要作用。全面的审查集中在沙特愿景2030上，以表彰旨在促进沙特经济对多元化，竞争力，效率以及持续增长和发展的巨大转变的关键目标，目标，策略和计划。5。本课程的预定（如果有）：
报告标题：Northumberland Radio Tower项目更新
3。安装和验证用于回程网络的硬件组件并优化设备（回程网络提供了每个塔楼和核心网络之间的连接）； 4。在三个位置安装新的备份发电机，以确保功率故障期间继续覆盖； 5。新系统的压力测试和调试； 6。为所有消防和公共工程部门编程寻呼机和收音机； 7。与加拿大的创新，科学和经济发展协调，以根据新系统更新许可证； 8。提供培训和井井有条的图纸；和9。安排，监督和协调拆除现有县塔。
X射线极化标题揭示了Hercules X-1中中子星的复杂旋转动力学
在积聚X射线脉冲星中，中子星通过增生磁盘从伴侣恒星中产生了重要的东西。旋转中子恒星的磁场破坏了磁盘的内边缘，将气体漏斗以流到其表面的极点上。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。 它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同：中子星每1.2 s旋转一次，每1.7 d每1.7 d会黯然失色，并且该系统的超晶型周期为35 d，自发现以来一直保持稳定。 几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。 尽管在过去的50年中有许多提示，但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。 X射线极化测量（用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状）表明，Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置；这具有重要的含义，即它的外壳在某种程度上不对称，每100万份。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同：中子星每1.2 s旋转一次，每1.7 d每1.7 d会黯然失色，并且该系统的超晶型周期为35 d，自发现以来一直保持稳定。几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。尽管在过去的50年中有许多提示，但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。X射线极化测量（用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状）表明，Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置；这具有重要的含义，即它的外壳在某种程度上不对称，每100万份。
文章标题：综述：真菌细胞中 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑：植物真菌病理学的进展、机制和未来方向
文章标题：综述：真菌细胞中的 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑：植物真菌病理学的进展、机制和未来方向 作者：Chiti Agarwal[1] 所属机构：华盛顿州立大学 [1] Orcid ids：0000-0003-4125-2880[1] 联系电子邮件：chiti.agarwal@gmail.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当的引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/PR2199.000129.v2 预印本首次在线发布时间：2023 年 6 月 8 日 关键词：CRISPR、CRISPR/Cas12、真菌病原体、植物病原体
博士的标题论文
在ADS 4时期的Brane上首次检查，提供了证据表明这些量子效应增强了弱宇宙审查制度，从而增强了黑洞地平线的稳定性。随后，考虑了在不同位置的叠加中由点状源产生的时空几何形状。表明，量子校正是由位置不确定性引起的，对常规的Schwarzschild奇异性进行了切除，并在非词性黑洞和可遍历的虫洞之间产生常规的几何形状。此外，构建了一类广泛的De-Sitter核非核黑洞模型，该模型由各向异性流体采购，该模型被认为可以编码量子 - 重力校正。表明这些解决方案具有几个有趣的特征：存在额外的且可能是超级普兰克的“量子”头发，一种常规的极端黑洞状态和热力学相过渡，偏爱带有超级普兰克头发的黑洞。随后使用常规黑洞保留这些特征的二维模型来解决信息损失问题：检查了半经典级别的蒸发过程，包括反应效应。发现辐射纠缠
2024-2025高中课程标题和描述
与课程选择，开发，实施和评估有关的教学决定留给当地学校公司。印第安纳州的学校可以探索，开发和实施超越这些描述的活动和计划，因为他们努力在不断变化的世界中为学生做好准备。印第安纳州教育委员会（SBOE）规则和公法221要求的学校改善计划提供了获得批准精心计划的非标准计划和课程的途径。 如果本文档中未列出课程或计划，则学校公司可能会申请非标准课程豁免。 查看IDOE课程标题和描述网页上“非标准课程豁免”下列出的资源。 可以在此处找到有关每门课程的有关教师许可的信息。印第安纳州教育委员会（SBOE）规则和公法221要求的学校改善计划提供了获得批准精心计划的非标准计划和课程的途径。学校公司可能会申请非标准课程豁免。查看IDOE课程标题和描述网页上“非标准课程豁免”下列出的资源。可以在此处找到有关每门课程的有关教师许可的信息。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
2359 和职位标题、段落行、最大作者
考虑范围：该职位对 O3 至 O4 等级开放。根据美国法典第 32 篇第 502f 节的规定，被选中的个人将被命令以现役警卫/预备役 (AGR) 身份服现役，并将获得初步的 36 个月试用期 AGR 命令。是否保留 AGR 将根据职责表现和犹他州陆军或空军国民警卫队的需求决定。超等级申请人（仅限士兵）在被分配到该职位时必须以书面形式表明愿意在行政上降低等级。例外情况必须由 HRO-A 以书面形式批准，并且需要当地住宿/居住计划。基本工作资格列在附件的职位描述中；必须符合 AR 600-9 的身高和体重标准。必须拥有或能够获得安全许可。军官：必须拥有与 AGR 职责相称的 AOC。准尉：必须拥有与 AGR 职责相称的 MOS。入伍：申请人将有 12 个月的时间来获得 MOS 资格。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
标题：为 ALS/FTD 精准医疗创建从头隐蔽剪接 1
作者：Oscar G. Wilkins 1,2 *、Max ZYJ Chien 1,2 †、Josette J. Wlaschin 3,4 †、Simone Barattucci 1 、Peter Harley 1 、2