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洛厄尔小学
•集体效力是我们员工的核心价值。因此，我们致力于将所有学生视为我们的学生，而不论课堂安置如何。我们努力建立学生与学校所有成年人之间的信任关系，因此学生在艰难或需要帮助时感到安全地交流。员工将在多个环境中可见，并与所有学生积极互动。•我们将在所有学校环境中提供一致的I PBIS实践，并认可学生何时达到这些期望；我们将为在所有环境中都需要更需要实现个性化目标的学生提供更多的机会。•教室将有休息区域以支持学生自我调节。•我们将通过早上会议，辅助框架和基于证据的SEL教学来培养教室中的协作和社区。•我们将教学学生关于毅力的力量，并使用语言和反馈，使所有学生通过强调成长的心态来将自己视为有能力的学习者。•我们将教授和促进个人应对技巧和策略，以及反思性的解决问题和恢复性实践。•我们将拥有肯定多种身份的学习经验，包括种族，种族和语言。我们将确认并包括基本语言，并努力提升个人的家庭优势和故事。•我们将制定日程安排和人员，以促进包容并支持我们的信念，即所有学生首先都是普通教育学生。•我们将利用Coteaching框架为课堂上的多个成年人提供建立关系，并提供频繁的小组和1-1的支持。
伯纳德·奥莫洛
33. Orero, L.、Omondi, EO、Omolo, BO (2024)。用于预测肯尼亚每月火灾频率的贝叶斯模型。PloS One，19 (1)，e0291800。[PMID: 38271480]。32. Kigo, SN、Omondi, EO、Omolo, BO (2023)。评估监督机器学习算法对钻石定价模型的预测性能。Sci Rep.，13 (1)：17315。[PMID: 37828360]。31. Lipesa, BA、Okango, E.、Omolo, BO、Omondi, EO (2023)。监督机器学习模型在预测预期寿命中的应用。SN Appl. Sci. , 5 : 189。https://doi.org/10.1007/s42452-023-05404-w。30. Akoth, M.、Odhiambo, J.、Omolo, B. (2023)。在存在过度显性的情况下，在疟疾研究中进行全基因组关联检测。疟疾杂志，22 (1): 119。[PMID: 37038187]。29. Elbashir, MK、Mohammed, M.、Mwambi, H.、Omolo, B. (2023)。使用整合基因表达数据和蛋白质-蛋白质相互作用网络鉴定与乳腺癌相关的中心基因。应用科学，13 (4): 2403。https://doi.org/10.3390/app13042403。 28. Omolo, BO 和 Manda, SO (2022)。社论：生物统计学和流行病学方法在撒哈拉以南非洲癌症研究中的应用。公共卫生前沿，10：1069098。[PMID：36457323]。27. Mohammed, M.、Mwambi, H.、Mboya, IB、Elbashir, MK、Omolo, B. (2021)。预测因子
平岭 5 风能有限责任公司
2022 年 7 月 13 日 尊敬的金伯利·D·博斯 (Kimberly D. Bose) 秘书 联邦能源管理委员会 华盛顿特区东北第一街 888 号 20426 主题：Southwest Power Pool, Inc.，案卷编号 ER22-________ 提交发电机互连协议 尊敬的博斯部长： 根据《联邦电力法》第 205 节、16 USC § 824d 和联邦能源管理委员会（“委员会”）法规第 35.13 节、18 CFR § 35.13，Southwest Power Pool, Inc.（“SPP”）提交了一份未执行的发电机互连协议（“GIA”），其中 SPP 作为输电提供商，Flat Ridge 5 Wind Energy LLC（“Flat Ridge”）作为互连客户，Evergy Kansas Central, Inc.（“Evergy”）作为输电所有者（“Flat Ridge GIA”）。 1 Flat Ridge GIA 符合 2022 年 1 月 15 日之前生效的 SPP 开放接入输电关税（“SPP 关税”）中的形式 GIA；2 但是，SPP 正在根据 Flat Ridge 的要求提交未执行的 Flat Ridge GIA。
在线平台中的自动决策
高管摘要随着技术的发展，人们越来越依赖互联网。在线平台，例如搜索引擎，电子商务网站，社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策（ADM）为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质，但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是：“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节，足以解决在在线平台上使用的自动决策（ADM）引起的歧视和操纵行为？”要回答这个问题，论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规（GDPR）和拟议的人工智能法（AIA），以解决法规的充分性，以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果，但它有可能带有偏见，产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践，发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践，包括个性化建议，例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践，它突出了两个有问题的领域：基于受保护特征的歧视，例如种族和基于非保护特征的歧视，例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA，并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管，并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下，AIA 专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。 本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。对于AIA，有五个建议，其中包括一个明确的AI系统定义，该定义确认了基础技术，推荐系统的定义，添加了非常大的在线搜索引擎，以实现完整的在线平台表示，对重要的
平均无模型的强化学习 -
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程（MDP）的无模型增强学习（RL）算法，这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反，对于平均奖励设置，对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中，我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比，我们开发了具有计算高效的无模型算法，以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中，我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法，UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O（S 5 A 2 SP（H ∗）√
在Neurosnap平台上可用的生物信息学...
一种集成工具，用于比较不同组成（单体，低聚物，杂膜复合物）的蛋白质，RNA和DNA的3D结构，以及成对和多扣比对。纸（外部站点）：https：//www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1