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Chertkovskaya，Ekaterina；鲍尔森，亚历山大； Barca，Stefania（编辑）（2019年），致力于退化的政治经济学Chertkovskaya，Ekaterina；鲍尔森，亚历山大； Barca，Stefania（编辑）（2019年），致力于退化的政治经济学
电子参考JoãoCamargo，“ Chertkovskaya，Ekaterina；鲍尔森，亚历山大；巴萨（Stefania）（编辑）（2019年），迈向政治经济学”，e-cadernos ces [在线]，34 | 2020年，自2021年7月9日以来在线，连接于2021年10月23日。url：http：//journals.openedition.org/eces/6044; doi：https：//doi.org/ 10.4000/eces.6044
条例编号_2023-1102
通过认证YEES：________K。Carlton, W. Hedrich, K. Hornak, P. Hemgesberg, C. Gross, J. Paulson, J. Ruthig____________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________ NAYS: ________None_____________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________ ____________________________________________________________________________ ABSENT: _______None______________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________ State of Michigan, County of萨吉诺（Saginaw），我是密歇根州萨吉诺县Chesaning乡镇的签名乡镇文员，证明了上述条例号2023-1102，由乡镇的乡镇董事会在_2nd __ _november_ 2023的_2nd __日期通过，并在乡镇董事会会议的会议记录中在上述日期进行了完整记录。它是由该镇的主管和书记员签署的。日期：_november 6，2023__ __________________________________朱莉·鲍尔森（Julie Paulson），店员
与医疗记录分析集成的靶标性药物预测发现了汀类药物的差异关联，而Covid-19患者的生存率增加
1 Wyss生物学启发工程研究所，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州，美国，美国，美国马萨诸塞州梅德福市的生物学系2，美国马萨诸塞州梅德福，美国3号巴卡尔计算健康科学研究所3 Francisco, California, United States of America, 5 Department of Pediatrics, School of Medicine, Stanford University, Stanford, California, United States of America, 6 Center for Academic Medicine, Stanford University School of Medicine, Stanford, California, United States of America, 7 Department of Microbiology and Immunology, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, Maryland, United States of America, 8 Vascular Biology Program and Department of Surgery, Boston美国马萨诸塞州波士顿的儿童医院和哈佛医学院，美国美国马萨诸塞州9哈佛大学约翰·鲍尔森工程与应用科学学院，美国马萨诸塞州剑桥市，美国美国美国
2025年1月6日，罗纳德·普雷曼（Ronald Prettyman）...
2025年1月6日，罗纳德·普雷曼（Ronald Prettyman）911唐纳森（Donaldson Way）ACFPD，NAPA县EMS机构（NCEMSA）与其他本地和区域EMS提供商和机构之间以患者为中心的伙伴关系至关重要。纳帕县EMS机构已收到ACFPD当前EQIP计划的提交。ncemsa已经对eqip进行了全面审查，并找到了满足《加利福尼亚州法规》第100251.01条中确定的所有要求的计划。EQIP获得NCEMSA批准，自2025年1月1日生效，自批准之日起1年。根据CCR§100251.01的要求，ACFPD将需要在您最近批准的EQIP到期之前向NCEMSA提供更新的EQIP。问候，埃里克·鲍尔森·纳帕县EMS机构CC：医学博士Karl Sporer，医学总监 - 纳帕县EMS机构Shaun Vincent，EMS管理员 - NAPA County EMS Agency
添加剂制造业的最新发明：整体评论
1添加剂制造研究与创新实验室，田纳西理工大学，库克维尔，田纳西州38505，美国； ohuseynov42@tntech.edu（O.H.）; mbalshaikh42@tntech.edu（M.A.A。）; ssalkunte42@tntech.edu（s.a.）; mcrajeshir42@tntech.edu（M.R。）2加利福尼亚州立大学工程，计算机科学与技术学院，美国加利福尼亚州90032，美国； agupta26@calstatela.edu 3哈佛大学约翰·鲍尔森工程与应用科学学院，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州02138，美国； shasanov@seas.harvard.edu 4工程管理和技术系，工程与计算机科学学院，田纳西大学，查塔努加，查塔努加，田纳西州查塔努加，美国田纳西州37403； khalid-tantawi@utc.edu 5高级制造研究中心，英国Sheffinderd sheffiffinfileffientharchawi; e.yasa@sheffield.ac.uk 6机械工程系，工程与建筑学院，Eskisehir Osmangazi大学，Eski≥16480，Türkiye7机械工程系，埃斯基塞希尔26480 oguzhanyilmaz@gazi.edu.tr 8商业战略与创新部，澳大利亚昆士兰州4215号黄金海岸的格里夫大学； j.loy@griffifth.edu.au 9特拉维夫大学材料科学与工程系，拉马特阿维夫，特拉维夫6997801，以色列； vpopov@tauex.tau.ac.il 10 Chitkara大学工程技术学院，Chitkara University，Rajpura，140401，印度； ankit.sharma@chitkara.edu.in *通信：ifan@tntech.edu;电话。 ： +1-（931）-881-84362加利福尼亚州立大学工程，计算机科学与技术学院，美国加利福尼亚州90032，美国； agupta26@calstatela.edu 3哈佛大学约翰·鲍尔森工程与应用科学学院，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州02138，美国； shasanov@seas.harvard.edu 4工程管理和技术系，工程与计算机科学学院，田纳西大学，查塔努加，查塔努加，田纳西州查塔努加，美国田纳西州37403； khalid-tantawi@utc.edu 5高级制造研究中心，英国Sheffinderd sheffiffinfileffientharchawi; e.yasa@sheffield.ac.uk 6机械工程系，工程与建筑学院，Eskisehir Osmangazi大学，Eski≥16480，Türkiye7机械工程系，埃斯基塞希尔26480 oguzhanyilmaz@gazi.edu.tr 8商业战略与创新部，澳大利亚昆士兰州4215号黄金海岸的格里夫大学； j.loy@griffifth.edu.au 9特拉维夫大学材料科学与工程系，拉马特阿维夫，特拉维夫6997801，以色列； vpopov@tauex.tau.ac.il 10 Chitkara大学工程技术学院，Chitkara University，Rajpura，140401，印度； ankit.sharma@chitkara.edu.in *通信：ifan@tntech.edu;电话。： +1-（931）-881-8436
暂定讲习班时间表 - 纳瓦霍技术大学
这是针对高中老师和学生的首个，为期1周，动手/虚拟课程，将为您提供通过小型机器学习（Tinyml）的动手实例来开发ML应用ML的经验。Tinyml是一个尖端的领域，它将机器学习的变革力（ML）带入小型低功率计算设备。本课程将使参与者接触到Tinyml的应用程序，算法，硬件和软件。将为参与者提供一个Arduino微型机器学习套件，他们将通过部署和测试自己的Tinyml模型来动手探索Tinyml的机遇和挑战。课程完成后，学生将在Tiny Machine Learning的Harvardx专业证书计划中表现得很好，这是一种免费的在线MOOC，可以更深入地了解微型机器学习的世界，并提供更多的体验。该计划是纳瓦霍技术大学，哈佛大学约翰·鲍尔森工程和应用科学学院和Google之间的合作，并将从2021年6月22日至6月25日进行。研讨会向中学和高中老师和学生开放。我们将接受多达50名与会者，并偏爱为纳瓦霍民族服务的学校入学的学生和老师。访问http://www.tinymlx.org/crestlex3/有关此程序的更多信息，并在2021年5月15日之前申请。我们期待今年夏天与您一起探索Tinyml。被选为研讨会的教师将为他们的时间提供补偿。
哈佛大学的光学和光子学特刊
美国埃里克·马祖尔（Eric Mazur Harvard）教授埃里克·马祖尔（Eric Mazur）是巴尔干·马祖尔（Eric Mazur），是约翰·鲍尔森（John A. Paulson）工程科学学院应用科学和工程学的物理学和应用物理和学术院长，哈佛大学，教育学院教育学院成员，哈佛教育学院教育学院成员，教育学院教育学院和Optica的过去（以前的学会）。Mazur是一位著名的物理学家，以其在纳米光学方面的贡献，国际认可的教育创新者和备受追捧的演讲者而闻名。在教育中，他以他在同伴教学上的工作而广为人知，这是一种互动教学方法，旨在使学生参与课堂及以后。2014年，Mazur成为密涅瓦高等教育进步奖的首届获得者。他因物理和教育工作而获得了许多奖项，并创立了多家成功的公司。Mazur已广泛发表在同行评审的期刊上，并拥有许多专利。他还广泛地撰写了有关教育的文章，并且是同伴教学的作者：用户手册（Prentice Hall，1997年），该书解释了如何交互方式教授大型讲座课程，以及物理学的原理和实践（Pearson，2015），这本书，一本书，为教学的基于简介的物理学提供了开创性的新方法。Mazur是光学和教育的主要发言人。他关于互动教学，教育技术和评估的动机演讲激发了世界各地的人们改变其教学方法。
schram-ena-2023-lirafugrainib-Oral-presentation.pdf
Alien M. Schram 1; Subbbiah bive 2*; yi（安迪）撒谎3;维克多·莫雷诺（Victor Moreno）4； Roda 5分歧； Mariano Ponz-Sarvise 6; Dotan Efrat 7;菲利普·亚历山大·卡西尔（Philippe Alexandre Cassier）8;艾琳·莫雷诺（Irene Moreno）9; Andreas Varkaris 10;理查德·金11； Elena Garralda 12;法国Opdam 13;大卫太极14;意大利Antoine 15; do-youn哦16; Goyal 10*; Eliza Fontan 17; Jia Liu 18; Myrto Boukovala 19; FrançoisGrinder20; Medish J. Borad 21; Hani Babyer 22; Zhaohui Jin 23;迈克尔·米尔沃德（Michael Millward）24； Jeffrey Jeshnin 25; SUNEELAK KAMATH 26;书I. co夫27; Yoo的Changhoon 28；凯特·凯特·凯特（Kate Kate Kate）29; Vaibhav Sahai 30;约翰·布里奇沃特31;克里斯托夫·斯普林菲尔德32; VAIA面粉33;安东尼运输34;渡轮卓越35;林的布鲁斯36；斯科特·鲍尔森（Scott Paulson）37;当前38;墨菲·梅雷迪思（Murphy Meredith）39; Deary 39; Fabien Ricard 39; Kai Yen 39;拉米雷斯39;里克·布莱克斯利（Rick E. Blakesley）39; Oleg Schedul-Christ 39;布伦顿·G·39； Joon Oh Park 40;安托万随后41
在随机MPC中使用深层生成干扰模型的贝叶斯预测，用于构建能量系统 /作者= Sorouifar，Farshud；鲍尔森（Joel A。）；王，你们； Quirynen，Rien； Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年8月22日 /受试者=控制，机器学习，优化< /div < /div>
抽象预测控制在很大程度上取决于干扰预测的质量。虽然重新干扰建模效果已经采用了概率的观点来防止不可靠的确定性预测，但这种概率模型通常仅适用于数据丰富的设置或涉及对基本分布的简化假设。生成模型，例如条件变异自动编码器（CVAE），为从数据中学习分布提供了一种表达和自动化的方法。通过对学习的潜在空间进行采样，可以产生看不见的干扰实现。在本文中，我们开发了利用这些生成模型的方法来设计经济随机模型预测控制（SMPC），该模型利用CVAE产生的干扰信号进行在线适应。CVAE产生的方案可以转换为对学到的潜在矢量的条件概率，其中条件与影响干扰信号形状本身的因素（例如，工作日/周末在内部热载荷上的影响）以及观察到的数据（即，基于观测的数据）。因此，我们可以生成最相关的干扰信号，以在基于情况的SMPC方法中使用，以减少控制策略的保守性，同时满足约束。