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圣菲斯普林斯市总体规划和目标...
● 土地利用要素 ● 流通要素 ● 住房要素（2021-2029） ● 开放空间和保护要素 ● 噪音要素 ● 安全要素 ● 环境正义要素 ● 经济发展要素 这些目标、政策和实施措施旨在将项目的各种潜在环境影响保持在不太显著的水平，并在评估实施总体规划的潜在环境影响时予以考虑。住房要素已更新至第 6 个周期，土地利用要素中确定的计划开发项目可满足区域住房需求分配目标 952 个住房单元，这比现有住房单元数量增加了 18.2%。该项目包括对圣达菲斯普林斯市政法规第 155 章（分区）的有针对性的修订（分区地图和文本修订），以实施土地利用要素的土地利用计划。
哈伯斯普林斯市总体规划更新 2021
页码 什么是总体规划 1 社区投入 2 土地利用发展模式…………………………………………………………………………………………………….. 3 地图 1 现有土地利用………………………………………………………………………………………….. 5 地图 2 现有分区图………………………………………………………………………………………… 6 目标和宗旨………………………………………………………………………………………………………… 7 自然特征和美学特征……………………………………………………………………………… 7 住房和社区………………………………………………………………………………………… 8 娱乐…………………………………………………………………………………………………………………… 9 经济发展……………………………………………………………………………………………… 10 海滨和港口………………………………………………………………………………………… 11 交通安全和行人便利设施…………………………………………………………………… 12 公共设施和服务…………………………………………………………………………………… 13 未来土地利用计划………………………………………………………………………………………………… 15 低密度住宅…………………………………………………………………………………………… 15 中密度住宅……………………………………………………………………………………………… 16 商业……………………………………………………………………………………………………………… 16 办公服务……………………………………………………………………………………………………………… 17 海滨………………………………………………………………………………………………………… 18 工业……………………………………………………………………………………………………………… 18 分区规划……………………………………………………………………………………………………………… 19 地图 3 未来土地使用……………………………………………………………………………………………… 21 实施计划……………………………………………………………………………………………………………… 21 附录 背景分析 A-1 简介 A-1 地图 4 位置图 A-3 自然特征 A-3 人口 A-9 经济发展 A-17 住房 A-22 社区设施和服务 A-26 公用设施和交通 A-31 地图 5 卫生下水道地图 A-36 地图 6 雨水下水道地图 A-37 地图 7 供水分布图 A-38 地图 8 街道地图 A-39 市议会通过
基金会文件概述 - 米尔斯普林斯战场......
米尔斯普林斯战役是肯塔基州最大的内战战斗之一，在前夏天，在第一马萨斯战役（公牛奔跑）灾难性的失败之后，美国陆军在战争中获得了首次重大胜利。从美国内战的初期开始，很明显，肯塔基州具有令人难以置信的战略重要性，美国同盟国（CSA）希望保持坎伯兰式的差距和美利坚合众国，并将肯塔基州南部视为田纳西州同盟据点的门户。1862年1月19日，由乔治·托马斯（George Thomas）和阿尔伯特·肖普夫（Albert Schoepf）将军领导的联盟部队和同盟国，他们在洛根（Logan）的弗利克斯（Felix Zollicoffer）统治下在坎伯兰河北岸建立了冬季营地，在洛根（Logan）的Crossroads（现在称为肯塔基州的南希）。米尔斯普林斯的同盟失败导致CSA防守线在肯塔基州东部倒塌，使该地区受到联邦控制。这场战斗还为支持美国的人们提供了急需的士气增强。
参议员苏珊·柯林斯的声明
2021 年 6 月 8 日 总统女士，我今天在此站起来，赞扬参议院昨晚迅速一致通过的《帮助遭受神经系统攻击的美国受害者法案》——《哈瓦那法案》。这项法案将为情报界、国务院和其他联邦机构的员工提供急需的援助，这些员工经常因我们的外国对手而遭受严重的脑损伤。总统女士，这些受伤的公务员经常不得不与官僚机构作斗争，才能得到他们迫切需要的医疗服务。今天，我很高兴参议院情报委员会主席沃纳参议员在参议院发言。他一直坚持不懈地为这些受伤的公务员提供护理，他们为我们冒着生命危险，在艰难危险的环境中工作。沃纳参议员、参议院情报委员会副主席鲁比奥参议员和新罕布什尔州参议员沙欣与我一起起草了参议院昨晚一致通过的法案。我们非常高兴以下参议员共同发起了我们的法案：参议员 Cornyn、Bennet、Burr、Gillibrand、Blunt、Heinrich、Sasse、Feinstein、Cotton、King、Risch、Durbin、Scott、Menendez、Blumenthal 和 Hassan。 总统女士，我提到这些共同提案人是为了表明参议院对这些受伤员工的广泛关注。 多年来，在古巴、中国和其他地方服役的美国人员经历了无法解释的严重医疗伤害，在某些情况下包括永久性脑损伤。 据信他们的病情是对手使用的神秘定向能武器造成的。 在我们调查以前袭击的来源并寻求防止未来再次发生袭击的同时，昨晚参议院通过的法案将为继续因这些令人发指的袭击而出现衰弱症状的美国人提供额外的医疗服务和经济补偿。 总统女士，许多受害者遭受的伤害是巨大的，改变了他们的生活。 我与许多受害者进行了交谈。他们描述了令人衰弱的头痛、视力丧失、听力下降、头晕以及许多其他症状，包括认知能力下降。在某些情况下，他们被迫因病退休。在其他情况下，他们以某种方式继续应对这些症状。我曾多次与中央情报局局长伯恩斯和国家情报局局长海恩斯谈论这些袭击事件，我很高兴他们向我和参议院情报委员会的其他成员承诺照顾受害者，并找出肇事者和袭击中使用的武器。我们可以推测。我们有怀疑。但事实是，我们不知道武器到底是什么，也不知道是谁在使用它。我们需要采取全政府的方法来识别针对我们美国人员的对手。我感谢参议院情报委员会主席和副主席，我知道他们致力于查明这些袭击的真相。我希望拜登总统与普京总统会面时，他会问普京总统
什么是 Geo-Exchange？ - 普林斯顿设施
作为实现零碳足迹（到 2046 年实现净零排放）目标的一部分，普林斯顿大学正在对地热交换技术进行后勤和财务方面的投资。创建和将系统转换为地热交换技术（见另一面）的项目范围非常广泛，其容量足以为整个校园提供服务，这将使普林斯顿大学能够逐步淘汰不可再生能源，包括目前用于产生蒸汽热和电力的天然气。钻孔、安装新管道和改造旧建筑系统可能会产生噪音和污染。我们保证，钻井将停止，我们对地热交换的承诺将使我们更接近净零排放，并成为可能实现的典范。
位置作为资产 - 普林斯顿大学
个人的所在地决定了他们的工作和教育机会、便利设施和住房成本。我们将个人的地点选择概念化为投资“地点资产”的决定。该资产的当前成本等于该地点的租金，未来通过更好的工作和教育机会获得回报。与任何资产一样，地点资产的储蓄者通过前往未来回报率高的昂贵地点将资源转移到未来。相反，借款人通过前往几乎没有其他优势的廉价地点将资源转移到现在。持有地点资产取决于它与其他资产的比较，不同之处在于地点资产不受借款限制。我们提出了一个动态位置模型，并推导出代理人在经历收入冲击后的流动选择。我们记录了位置的投资维度，并使用来自纳税申报表的法国个人面板数据确认了我们理论的核心预测。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。