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ANGEL M. VILLEGAS-CRUZ (安河)
宾夕法尼亚州立大学 朱博良教授的研究助理 2020 年、2022 年春季和 2024 年夏季 朱博良和 Rachel Wellhausen（德克萨斯大学奥斯汀分校）的研究助理 2022 年夏季 乔纳森·阿贝尔教授的研究助理 2022 年夏季 凯文·芒格教授的研究助理 2021 年 波多黎各大学，里奥皮德拉斯校区 亚里玛·罗莎-罗德里格斯教授的本科生研究助理 2011 – 2012
河流河河河河河河畔河河岸
伦敦申请与条例64（2）1。第64（2）条《城镇和国家规划（环境影响评估》）2017年（“ EIA法规”）要求，如果伦敦市公司和伦敦公司和伦敦市公司提出了EIA开发的建议，则还将负责确保在计划中的适当安排，以确保在责任中进行适当的责任，而在履行责任的情况下，该行为在绩效中进行任何责任，在执行任何责任的情况下，该效力是在执行任何责任的情况下，就可以履行该责任。发展提案和负责确定该提案的人员。2。根据《城镇和国家规划评估）条例（环境影响评估）条例（2017年）的第64条第2款一致的说明是与本申请一起制作的，这与与伦敦市有关的程序要求一致，既是地方规划机构又是申请人。在背景论文中详细说明的注释中提供了更多上下文。
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。
埃塞科公司
以下列出的在其自有工厂销售和/或获得的葡萄酒产品是基于根据 (EU) No. 2019/2164 规定授权用于生产有机葡萄酒的物质的产品； 根据法规（EC）No 834/2007，未经过基因改造，也不源自转基因原料或微生物；未接受过电离辐射治疗；不会面临与转基因产品交叉污染的风险。 它们不是通过使用水处理厂的污泥获得的。酶 EnartisZym 1000 S EnartisZym 1000 SL EnartisZym Blanco L EnartisZym Quick EnartisZym RS EnartisZym RS(P) EnartisZym RS4F 发酵活化剂 磷酸氢二铵 Nutriferm Arom Nutriferm Arom Plus Nutriferm Control Nutriferm Energy Nutriferm Gradual Release Nutriferm No Stop Nutriferm PDC Nutriferm PDC Arom Nutriferm Revelarom Nutriferm Special Nutriferm Tirage Nutriferm Vit Flo 酵母 EnartisFerm 系列
通知第0C16号令和6年5月14日- 关东补给处古河支
7天前 — 零件编号或规格。209-62351-08。设备名称。数量。2.00。单位。电动发电机... 不能附加条件，即申请人必须具备国防部竞标资格（各部委统一资格）...
科罗拉多河
科罗拉多河是美国西南部、整个美国以及墨西哥西北部的重要生命线。这条河发源于落基山脉的融雪，流经 7 个州，流入墨西哥共和国，全长 1,450 英里，最终流入大海。它为 4,000 万人提供饮用水，并支持着美国一些最大的城市，包括丹佛、盐湖城、圣达菲、拉斯维加斯、洛杉矶、圣地亚哥、菲尼克斯和提华纳。这条河对我们的粮食供应至关重要，灌溉着美国近 90% 的冬季蔬菜作物。它流经九个国家公园，是十多种濒危鱼类和野生动物的重要栖息地。科罗拉多河支持着一个价值 1.4 万亿美元的经济，包括 260 亿美元的娱乐支出和西部数十万个工作岗位。然而，这条河的水量过度开采，以至于距离其科尔特斯海河口近 100 英里的地方就已干涸。
印度河：...
对General域Corpora培训的大型语言模型（LLM S）在自然语言处理（NLP）任务上表现出了显着的要求。然而，以前的研究通过以域为中心的Corpora训练LLM S在专业任务上表现更好。是由这种见解的刺激，我们开发了一套全面的LLM S套件，该套件是针对地球科学，生物学，物理学，地球物理学，行星科学和天体物理学的紧密相关领域量身定制的，并使用从多元化数据来源中汲取的科学公司进行了培训。模型套件包括：（1）使用域特异性词汇和语料库培训的编码模型来解决NLP任务，（2）基于对比的学习文本嵌入了使用多种数据集培训的模型，以解决信息检索和（3）使用知识蒸馏的较小型号的较小版本，这些型号的较小版本，这些模型的较小版本是对延期或资源约束的较小型号。我们还创建了三个新的科学基准数据集，气候 - 变化NER（实体识别），