“Receive physical documents from students, forward documents to committee, notify students service of outcomes of academic admissibility” are classified as ____________ step." (1分) Non-Value Adding (NVA) Data-driven decision making (DDDM) Value Adding (VA) Business Value Adding (BVA)

“Receive physical documents from students, forward documents to committee, notify students service of outcomes of academic admissibility”可以被归类为“非价值增加（Non-Value Adding, NVA）”步骤。这是因为这些步骤不会直接增加产品或服务的价值，而只是为了确保申请材料的完整性、准确性和合规性，并将这些材料传递给决策委员会进行评估。通知学生该决策的结果也是一个必要的步骤，但它并没有直接增加产品或服务的价值。

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miRNA_MIMAT是什么意思

miRNA_MIMAT是指microRNA的Mature Name，是一种非编码小RNA，长度约为20-24个核苷酸，可通过与靶基因mRNA的结合来调节基因表达。MIMAT是miRNA International Nomenclature Committee (miRBase)为每个已知成熟miRNA分配的唯一标识符，用于标识不同的成熟miRNA序列。因此，miRNA_MIMAT是一种用于标识和描述已知的microRNA序列的命名约定。

modAL_python

modAL是一个用于主动学习的Python框架。主动学习是一种机器学习方法，其中算法可以选择最有用的样本进行标记，以提高模型的准确性。modAL提供了一组工具，使用户能够轻松地实现主动学习算法。以下是modAL的一些特点和使用方法：

1. modAL支持多种主动学习策略，包括不确定性采样、查询-by-committee、信息熵等。

2. modAL提供了一组易于使用的API，使用户能够轻松地实现主动学习算法。

3. modAL支持多种机器学习框架，包括scikit-learn、Keras和PyTorch等。

4. modAL提供了一组可视化工具，使用户能够更好地理解主动学习算法的工作原理。

以下是一个使用modAL进行主动学习的示例代码：

from modAL.models import ActiveLearner
from modAL.uncertainty import uncertainty_sampling
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X_raw = iris['data']
y_raw = iris['target']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_raw, y_raw, test_size=0.3, random_state=0)

# 初始化主动学习器
learner = ActiveLearner(
    estimator=RandomForestClassifier(),
    query_strategy=uncertainty_sampling,    X_training=X_train, y_training=y_train
)

# 开始主动学习
N_QUERIES = 20
for idx in range(N_QUERIES):
    query_idx, query_instance = learner.query(X_test)
    learner.teach(X_test[query_idx].reshape(1, -1), y_test[query_idx].reshape(-1, ))
    test_accuracy = learner.score(X_test, y_test)
    print('Accuracy after query {n}: {acc:0.4f}'.format(n=idx + 1, acc=test_accuracy))