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蓝丝带气候行动和
为了支持2025年洛杉矶县野火的更具弹性，更可持续的恢复，主管Lindsey P. Horvath召集了一个由来自多元化专业背景的领先专家组成的独立委员会，他们将自愿为洛杉矶县的康复和重建和重建工作提供时间建议。这些建议将设计用于在洛杉矶县的广泛适用性，确保重建对自然危害的弹性优先级的深思熟虑，凝聚力和范围内的方法。加利福尼亚大学洛杉矶大学将以研究合作伙伴的身份支持并由委员会指导，并为来自UCLA校园的各种专家以及洛杉矶地区的领先研究机构提供了各种专家。加州大学洛杉矶分校的可持续洛杉矶大挑战赛和卢斯金创新中心将为委员会，建议草案和领导社区参与提供研究和管理的支持。委员会将向1）建立房屋，企业和基础设施，以使其对火灾和其他气候冲击更具弹性； 2）在高危社区中改造现有的房屋，企业和基础设施，以及3）催化全面的气候弹性措施和投资。谁将在蓝带委员会任职？该委员会由志愿者社区和技术专家组成，包括国家气候弹性和灾难应对领袖；建筑和城市设计专业人士；水和电力工程师；以及住房，保险和财务专家。），USC Schwarzenegger中心环境政策总监Matt Petersen（主席）：洛杉矶清洁技术孵化器首席执行官；前首席可持续发展官洛杉矶弗兰·帕夫利市（副主席）：州参议员（Ret。Matt Petersen（主席）：洛杉矶清洁技术孵化器首席执行官；前首席可持续发展官洛杉矶弗兰·帕夫利市（副主席）：州参议员（Ret。
蓝色计划
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青尼罗河上游土壤侵蚀对下游水库淤积的影响
因此，峰值强度的测量确实提供了有关每个样品中相应矿物相的相对量的信息。沉积物指纹将沉积物的矿物学或地球化学性质与其来源材料联系起来。如果可以通过其地球化学性质区分来源材料，则可以通过比较沉积物和来源材料的性质来确定沉积物的可能来源（Walling 等人，2003 年）。需要区分几个潜在的沉积物来源区域意味着单一的指纹属性通常不太可能提供可靠的来源指纹。因此，最近的大多数源指纹研究都使用了复合指纹，包括一系列不同的诊断属性和混合模型来量化来自不同来源的沉积物的相对贡献（Collins 和 Walling，2002 年；Collins 等人，2010 年）。聚类分析是一种强大的工具，可用于对数据进行分类和排序，以建立此类数据之间的关系（Sneath 和 Sokal，1973 年；Yang 和 Simaes，2000 年）。聚类分析也称为分割分析或分类分析（Aldenderfer 和 Blashfield，1984 年；Everitt 等人，2001 年）。该方法创建具有“相似性”的对象分组，这些相似性可以用任何可测量的参数来量化。许多不同的研究领域，如工程学、动物学、医学、语言学、人类学、心理学、市场营销，甚至地质学，都为聚类技术的发展及其应用做出了贡献（Cortés 等人，2007 年；de Meijer 等人，2001 年；Mamuse 等人，2009 年）。可以执行两种聚类分析方法：（1）层次聚类（Johnson，1967；Kaufman 和 Rousseeuw，2009），其中使用迭代算法将数据分组到聚类中（2）K 均值聚类（Army，1993；Kanungo 等，2002；Wagstaff 等，2001），其中聚类的数量是预先定义的，并且所有数据点根据某些特定特征或指标分布到聚类中。在本研究中，层次聚类用于创建聚类树，也称为树状图，从而允许决定最适合应用的聚类级别或规模。有多种执行层次聚类的方法，例如：1. 单链接方法，基于使用一个聚类内的一个个体与相邻聚类中一个个体之间的最小距离构建的层次结构。该方法有助于识别不规则的簇形状，但由于统计测试表现不佳以及层次树的图形表示难以解释而无法获得有关完整簇大小和形状的直接定量信息，因此受到限制。
2040年行星可持续性的蓝图
Jai Hind College，授权自治的孟买，由D.J.的一群以前的教授于1948年成立于1948年印度独立之后。Sind College，Karachi和其他著名的教育家以“ Sind教育家协会”的注册名称，其目标是为他们的专业知识，知识和技能做出贡献，以建立卓越的教育机构。 从谦虚的起源中，现在大学提供25个UG课程，6个PG计划，1个研究计划和51个证书/技能开发/增值课程，Jai Hind College提供。 它一直专注于建立卓越的学术和实现学生的整体发展。 学院相信在学生中建立全球能力，塑造他们成为知情，敏感和关怀的个人，并促进就业能力，企业家精神和生活技能。Sind College，Karachi和其他著名的教育家以“ Sind教育家协会”的注册名称，其目标是为他们的专业知识，知识和技能做出贡献，以建立卓越的教育机构。从谦虚的起源中，现在大学提供25个UG课程，6个PG计划，1个研究计划和51个证书/技能开发/增值课程，Jai Hind College提供。它一直专注于建立卓越的学术和实现学生的整体发展。学院相信在学生中建立全球能力，塑造他们成为知情，敏感和关怀的个人，并促进就业能力，企业家精神和生活技能。
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Arduino障碍物避免蓝牙控制机器人
蓝牙控制的基于Arduino的障碍物避免了机器人摘要 - 本文是关于避免机器人的障碍物的设计和实现，该机器人由无线蓝牙控制。这是通过将自引导的导航系统结合起来并具有远程操作的能力，以使其对许多领域有用，包括监视，危险环境或教育。该机器人由最突出的Arduino MicroController组成，该机器人最突出地通过超声传感器捕获输入器，以检测到前部的近距离易位。使用此传感器数据，机器人可以做出实时决策并调整其防止碰撞的路径，最终导致无冲突导航。[1]允许其安全地导航环境，而似乎没有什么是此功能。设计包括一个蓝牙模块，允许用户使用智能手机或计算机从远处控制机器人。
