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现有街区规划 - 拟议布局规划
街区平面图 - 现有街区平面图 - 拟议布局平面图 - 现有布局平面图 - 拟议场地平面图 - 现有场地平面图 - 拟议街景/环境平面图 - 现有街景/环境平面图 - 拟议立面（正面） - 现有立面（正面） - 拟议立面（侧面） - 现有立面（侧面） - 拟议立面（背面） - 现有立面（背面） - 拟议楼层平面图 - 现有楼层平面图 - 拟议屋顶平面图 - 现有屋顶平面图 - 拟议剖面图 - 现有（请描述）剖面图 - 拟议（请描述）投影图 - 现有（请描述）投影图 - 拟议（请描述）详图（请描述）混合/组合平面图（请描述）垃圾箱存储 - 细节地形图调查图（请描述）地下室影响评估景观规划可行性评估 3D 模型循环经济声明
氢的社会和经济影响...
2a）如何工作？2b）正面和负面影响2C）到达那里的方式2D）社会，经济和环境考虑2E）最佳计划包括。结构2f）缓解C02，G-开发具有新的和验证的技术，尤其是负担得起的技术
2020_2 日本留学考试试题_科学
2020年度日本大学留学生入学考试 理科（80分钟） 【物理、化学、生物】 ※ 选择2个科目进行答题。 ※ 1个科目使用答题纸正面作答，1个科目使用答题纸反面作答。
我们如何评估人类驾驶员与自动驾驶汽车
本研究测试了个人如何根据自己参与的负面或正面事件将责任归咎于人工智能 (AI) 代理或人类代理。在一个在线的、小插图的受试者间实验设计中，参与者 (n = 230) 回答了一份问卷，该问卷测量了他们对救援（即正面）或事故（即负面）驾驶场景中归咎于人工智能代理或人类代理的责任和参与程度的看法。结果表明，个人更有可能在救援或积极事件期间将责任归咎于人工智能代理。此外，我们发现个人对人工智能代理的行为的看法与人类代理相似，这支持了 CASA 框架关于技术可以具有代理性质的说法。为了解释为什么个人并不总是将结果的全部责任归咎于人工智能代理，我们使用期望违背理论来理解为什么人们在意外事件中将功劳归功于或归咎于人工智能。讨论了研究结果对实际应用和理论的意义。
利用深度学习人工智能对胸部X光图像进行质量控制
对于高质量的放射科来说，X 射线成像的持续质量控制 (QC) 至关重要。有效的 QC 工作是一个持续的过程，需要医学物理学家耗费大量时间从多个成像系统收集数据并进行费力的分析。重复和拒绝的 X 射线图像会导致患者受到不必要的辐射暴露并降低放射科的效率，因此延迟拒绝的 X 射线图像是成功的 QC 程序的关键组成部分。我们认为深度学习 (DL) 算法可以最大限度地减少工作量并提高 QC 程序的准确性。在此海报中，我们介绍了对 CXR 图像执行自动 QC 检查的 DL 算法的开发和性能评估。我们重点关注 (1) 使用的采集协议是否与获取的正面 CXR 图像匹配，以及 (2) 正面 CXR 定位是否可以接受？
入职职业发展委员会 - 海军预备役
预计 GMT 完成日期：_________________________________ 13. 对海军预备役的正面看法：________________________________________________________________ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ 14. 对海军预备役的负面看法：________________________________________________________________ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ 15. 您希望讨论的任何领域。 (个人问题、工作相关问题等)：________________________________________________________________ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ 领导意见：16. 部门主管评论：________________________________________________________________ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ 17. 部门官员评论：________________________________________________________________ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ ________________________________________________________________
了解您的健康计划身份证
以下是加利福尼亚州科恩县高级法院健康计划 ID 卡的样本和说明。ID 卡可能因所选计划覆盖范围而异。如果您对 ID 卡有疑问或需要其他卡，请拨打 800-442-7247 联系 HealthComp。ID 卡正面：
COVID-19 疫苗安全框架对父母反应的影响
作为全球父母共同关心的一个主要问题，COVID-19 疫苗安全性在许多国家通常以负面框架向公众传达。然而，COVID-19 疫苗安全框架是否会对父母为孩子接种疫苗产生影响尚不清楚。在这里，我们进行了一项在线调查，对 3,861 名居住在中国大陆的父母进行了便利样本调查，这些父母均超过 18 岁，并且至少有一个 18 岁以下的孩子。父母被随机分配以负面框架（副作用发生率）或正面框架（副作用发生率的倒数）接收有关 COVID-19 疫苗安全性的信息，以比较父母对一系列关于沟通、风险感知、信任、参与和行为意图的问题的反应。我们发现，当收到正面框架的信息时，父母更有可能将疫苗安全视为与政策支持相关，并认为是政府的更高优先事项（p = 0.002）。对于某些特定亚群，正面框架组的父母表现出较低的风险感知和较高的信任度（p < 0.05）。这表明，在特定亚群体的参与度、信任度和风险感知方面，COVID-19 疫苗安全信息的积极框架比消极框架更有效，这可能引发对是否调整当前广泛使用的消极框架的思考。我们的研究结果为政府和医护人员如何策略性地选择 COVID-19 疫苗安全信息的框架设计提供了参考，并对未来在儿童中推广 COVID-19 疫苗接种具有重要意义。
通过桌面验证 Covid-19 疫苗接种情况
本工作辅助工具详细说明了如何通过桌面访问将您的 Covid-19 疫苗接种验证数据输入 Workday。输入验证数据有两个步骤：1) 上传您的 Covid-19 疫苗接种卡的正面和背面照片。2) 将您接种的 Covid-19 疫苗的详细信息输入您的个人资料中。