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World File Search System十次
学术日历
9 月 2 日 星期一 第一学期开始上课（共 13 个教学周） 2 日 星期一 第一学期加/退课期开始 14 日 星期六 第一学期加/退课期结束 17 日 星期二 中秋节（所有晚间课程/考试暂停） 18 日 星期三 公众假期（中秋节次日） 10 月 1 日 星期二 公众假期（国庆节） 11 日 星期五 公众假期（重阳节） 12 日 星期六 2024 年理大本科生资讯日（所有日间及晚间课程/考试暂停） 31 日 星期四 第三十次毕业典礼 11 月 1 日至 17 日 星期五至星期日 第三十次毕业典礼 30 日 星期六 第一学期结束 12 月 2 日 星期一 第一学期考试复习期开始 4 日 星期三 第一学期考试复习期结束 5 日 星期四 第一学期考试开始 20 日 星期五 第一学期考试结束 21 日 星期六 冬至（所有晚间课程/考试暂停） 24 星期二 圣诞前夕（所有晚间课程/考试暂停） 25 星期三 公众假期（圣诞节） 26 星期四 公众假期（圣诞节后的第一个工作日） 2025 年 1 月 1 日 星期三 公众假期（1 月 1 日） 7 星期二 确定第一学期所有科目评估结果 13 星期一 第二学期开始授课（13 个教学周） 13 星期一 第二学期加/退课期开始 15 星期三 确定第一学期整体评估结果 16 星期四 公布第一学期整体评估结果 25 星期六 第二学期加/退课期结束 27-31 星期一至星期五 农历新年假期（所有日间及晚间课程/考试暂停） 29 星期三 公众假期（农历年初一） 30 星期四 公众假期（农历年初三） 31 星期五 公众假期假期 (农历年初四) 2月1-2日 星期六-星期日 农历新年假期 (所有日间及晚间课程/考试暂停)
财政部会议纪要 - GOV.UK
报告标题页 第四十九次报告——私人租赁监管 2 住房和社区部 第五十次报告——反弹贷款计划：后续行动 7 商业、能源和工业战略部 第五十一次报告——改善刑事司法系统中妇女的待遇 15 司法部 第五十二次报告——国防部装备计划 2021-31： 20 国防部第一份报告——商业、能源和工业战略部最终报告和 2020-21 年账目 25 商业、能源和工业战略部第三份报告——先进气冷反应堆的未来 31 商业、能源和工业战略部 下议院、上议院、修复和更新赞助机构和交付机构对公共账目委员会 2022-23 届会议的回应 第十份报告——威斯敏斯特宫的修复和更新 36 下议院、上议院、恢复和更新赞助机构和交付机构
材料消耗和成本降低技术的批判性分析
摘要 服装行业的收入创造与材料消耗是同义词。因此，本研究分析了坦桑尼亚服装行业的材料消耗和成本降低技术。该研究在服装裁剪过程中采用了定量（实验）和定性方法（文件审查和观察技术）。十次测试的材料消耗实验结果显示，平均效率为 78.67%，浪费的片料为 19.2%，未被注意到的浪费为 2.03%。减少材料浪费的基本考虑因素包括：数字化面料裁剪过程；为工人提供培训；在裁剪室部署适当的实践（例如图案工程和图案准确性）；考虑采购面料的质量和面料效率与不同人体形状和比例的关系；考虑分离过程，而不是延长面料、分割实质性组件、轻微减少喇叭口和接缝位移。该研究表明，服装企业可以将其实际材料消耗的基准定为其服装制造总成本的约 50-70%。关键词：材料浪费、服装行业、布料损失、降低成本技术、中小型企业。简介
远程医疗中人工智能 (AI) 聊天机器人的准确性
部分由于疫情的影响，远程医疗中的人工智能 (AI) 聊天机器人是医疗领域的最新进展，并正在推动医疗界向自动化医疗迈进。这项研究的目的是发现人工智能聊天机器人是否能够有效地让患者在咨询医疗专业人员之前了解自己可能患有的疾病。假设在所使用的四个人工智能聊天机器人（Symptomate、Ada、Isabel 症状检查器和 K Health）中，K Health 是最准确的。这一预测是基于用户界面和应用程序的可访问性做出的。聊天机器人的测试方法是，在咨询医疗专业人员后，首先开发一组医疗症状。预先确定的医疗症状被输入到人工智能聊天机器人中，然后由聊天机器人进行诊断。在三十次试验中，聊天机器人的准确率如下。Symptomate 平均诊断正确率为 66%，Isabel 症状检查器平均诊断正确率为 86%，K health 和 ADA 的平均准确率为 80%。由于 F u 小于 F，因此无法拒绝零假设。简介
最近受聘的航空航天人员所学到的知识和技能......
新员工组织社会化过程的主要结果是学习如何成功完成任务，这需要学习新的知识和技能。尽管研究人员已经研究了工程师普遍必备的知识和技能，但航空航天行业的具体研究却被忽视了。在此，半结构化访谈用于探索新毕业的航空航天工程师的观点，每个工程师的工作经验都不足三年，以了解他们完成工作所需学习的新知识和技能。使用开放式编码流程分析了十次访谈，并将参与者的回答分为不同的知识和技能类别。定性方法生成了丰富的背景数据，使我们能够识别出定量研究主导的相关文献中缺少的新类型的知识和技能。我们的研究结果表明，新员工必须学习与电子硬件、软件和航空航天业务运营相关的新知识和技能。该研究呼吁更新现有航空航天工程教育课程，以帮助促进从学校到工作的轻松过渡，并使新人作为专业人士能够适应不断变化的行业并做出宝贵贡献。
一种完整堆栈软件开发的方法
摘要 - 完整的堆栈软件应用程序通常被简化为基本的CRUD操作，这些应用程序可以忽略解决复杂开发挑战所必需的计算机科学原理。当前的方法论在管理这些复杂性时，效率通常很短。本文提出了一种创新的方法，该方法利用了基础计算机科学原理，专门使用定向的无环图（DAG）来模拟复杂的业务问题。我们介绍了广度优先开发（BFD），深度优先开发（DFD），环状定向发展（CDD），定向无环开发（DAD），初级BFD（PBFD）和初级DFD（PDFD），以增强应用程序的开发。通过使用位图，这种方法消除了接线表，从而在关系数据库内进行了更紧凑，更有效的数据处理。严格的测试和数以万计的数以万计的用户的生产部署超过八年的生产部署，取得了显着的结果：零错误，发展速度的提高最多二十倍，绩效增长了7至8次，并且与传统方法相比，较低的速度提高了二十次，存储要求降低到了一十八。
报告
委员会建议国防部 2021 财年总拨款为 694,624,692,000 美元，比 2020 财年颁布的水平增加 1,294,992,000 美元，比预算要求减少 3,695,880,000 美元。该建议包括 626,189,692,000 美元的基础资金和 IX 章中 68,435,000,000 美元的海外应急行动/全球反恐战争资金。通过这项法案，委员会履行了其宪法责任，建议拨款用于国家共同防御。委员会以符合长期传统的合作和两党合作方式履行其职责。监督提供给国防部和情报界的 694,624,692,000 美元的管理和支出是国防小组委员会的一项核心职能。小组委员会通过详细审查 2021 财年预算请求来履行这一职责，并在持续的公共卫生危机之前，与国防和情报界证人举行了十次听证会，以评估预算请求。虽然小组委员会被迫缩短听证会时间，但它已经彻底审查了预算请求，并确定了可以在不对军事人员的安全和效力产生不利影响的情况下削减的计划。此类削减的例子包括自提交预算以来已重组的计划，
风对双子座 8m 主镜的影响
风振对双子座 8m 主镜的影响 Myung K. Cho 1,2 、Larry Stepp 1 和 Seongho Kim 3 （1）双子座 8m 望远镜项目；（2）亚利桑那大学光学科学中心；（3）亚利桑那大学航空航天和机械工程学院 摘要 大型望远镜的关键设计因素之一是控制由风压变化引起的主镜畸变。为了量化望远镜风荷载效应，双子座天文台在实际山顶条件下进行了一系列风试验。在南双子座望远镜的调试期间，同时测量了镜面多个点的压力，以及穹顶内外多个位置的风速和风向。在测试期间，我们改变了穹顶相对于风的位置、望远镜仰角、挡风玻璃在观测狭缝中的位置以及通风门的开口大小。针对 116 种不同的测试条件，以每秒十次的数据采样率记录了五分钟的数据。这些数据集经过处理，可提供每个时刻镜面上的压力图。根据这些压力图，使用有限元分析计算主镜的光学表面畸变。开发了数据缩减程序，以增强测试数据和镜面畸变的可视化。测试结果对
极端高温行动计划
执行摘要 加州最好的气候科学预测表明，未来几年和几十年，我们州的每个角落都将受到更高平均气温和更频繁、更严重的热浪的影响。极端高温威胁着公众健康和安全、经济繁荣、社区和自然系统。它还对我们中最脆弱的人造成了极其不成比例的后果。该计划概述了应对极端高温的一系列战略性和综合性州行动，是对 2013 年发布的“为加州应对极端高温做好准备的指导和建议”报告的更新。该计划的内容和组织以 2021 年期间收集的大量公众意见为指导，包括通过三次公众听证会、十次区域研讨会和与加州印第安部落的多次磋商。该计划中的行动分为四个轨道——(1) 提高公众意识和通知 (2) 加强社区服务和响应 (3) 提高我们建筑环境的复原力和 (4) 利用基于自然的解决方案。这些轨道包括现有的和建议的应对极端高温的州行动。政府致力于继续确定和探索这些行动。近期重点关注的八个领域包括：● 实施全州公共卫生监测系统以识别中暑
kurl：主动对象跟踪的知识引导增强学习模型
最近的研究表明，基于深层执行学习的主动对象跟踪算法具有模型训练的困难，同时实现了有利的跟踪结果。此外，当前的活动对象跟踪方法不适合在高空环境中（例如空气搜索和重新设置）中的空对地面对象跟踪方案。因此，我们提出了一种用于主动对象跟踪的知识引导的增强学习（KURL）模型，其中包括两个嵌入式知识引导的模型（即国家识别模型和世界模型），以及增强学习模式。状态识别模型利用观察到的状态与图像质量（通过对象识别概率衡量）之间的相关性作为先验知识来指导强化学习算法以提高观察到的图像质量。增强学习模块会积极控制Pan-Tilt-Zoom（PTZ）相机以实现稳定的跟踪。此外，还提出了一种世界模型来代替用于模型训练的传统虚幻引擎（UE）模拟器，从而大大提高了训练效率（大约十次）。结果表明，与类似任务中的其他方法相比，KURL模型可以显着提高跟踪的图像质量，稳定性和鲁棒性。关键字：活动对象跟踪；强化学习；知识引导； PTZ摄像机；自动控制。