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b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
美国内政部 2021 财年经济报告
缩略词列表 ADF&G 阿拉斯加鱼类和野生动物部 AIRES 环境与可持续性人工智能 ANCSA 1971 年阿拉斯加原住民土地索赔解决法案 ANILCA 1980 年阿拉斯加国家利益土地保护法案 AUM 动物单位月 BIA 印第安人事务局 BIE 印第安人教育局 BLM 土地管理局 BOEM 海洋能源管理局 BOR 垦务局 BSEE 安全和环境执法局 CVM 条件估值法 COVID‐19 2019 年冠状病毒病，由名为严重急性呼吸道疾病 2 的病毒引起，即 SARS‐CoV-2 DOI 内政部 FAIR 可查找、可访问、可互操作和可重复使用的数据原则 FWS 美国鱼类和野生动物管理局 GOMESA 墨西哥湾能源安全法 mbf 千板英尺 M&I 市政和工业 NEPA 国家环境政策法 NP 国家公园 NPS 国家公园管理局 NVS 全国游客调查 NCA 自然资本核算 NIPA 国民收入和产品账户 OCS 外大陆架 ONRR 自然资源收入办公室 OSMRE 地表采矿复垦和执法办公室 PILT 替代税收支付 SEEA 环境经济核算体系 SEM 社会经济监测 SFP 特殊林产品 SNA 国民账户体系 tcf 万亿立方英尺 TWh 太瓦时。1 TWh 是 1 太瓦发电机运行一小时所产生的电量。1 太瓦时等于 1 万亿瓦时 (10 12 Wh)，或 100 万兆瓦时 (10 6 MWh) TCM 旅行成本法 USGS 美国地质调查局 WTP 支付意愿 VOI 信息的价值
C40战略气候行动计划评估报告
ABAD建筑商和开发商AEDB替代能源开发委员会Afolu农业，林业和其他土地使用是替代和可再生能源BAU业务，如往常 Climate Change DHA Defence Housing Authority DoCC Directorate of Climate Change ECC&CDD Environment, Climate Change & Coastal Development Department EIU Economist Intelligence Unit EU European Union EV Electric Vehicle GCF Green Climate Fund GDP Gross Domestic Product GEF Global Environment Facility GHG Green-house Gases ICT Information and Communications Technology IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change IPPU Industrial Processes and Product Use JICA Japan International Cooperation Agency KCCI卡拉奇商会和工业会议室KDA KARACHI发展局Ke Karachi电力KHWMP KARACHI HEATWAVE管理计划KMC KMC KARROPOLITAN CORPORATION KNIP KARACHI KARACHI KARACHI社区改善项目KPI关键绩效指标KPT KPT KWSC Karachi水和下水道公司KWSSIP KARACHI水和下水道服务改进项目LDA Lyari发展局MDA Malir Development Authority MER监测，评估和报告MOCC气候变化部MRV MRV测量，报告和验证
深度学习在湍流中的应用
摘要 本论文研究了深度学习和深度强化学习在湍流模拟中的应用。深度学习模型经过训练可以进行时间和空间预测，而深度强化学习则应用于流量控制问题，即减少明渠流中的阻力。长短期记忆 (LSTM, Hochreiter & Schmidhuber 1997) 网络和 Koopman 非线性强迫 (KNF) 模型经过优化，可以在两种降阶湍流模型中执行时间预测，即 Moehlis 等人 (2004) 提出的九方程模型和最小通道流的截断适当正交分解 (POD) (Jim´enez & Moin 1991)。在第一个应用中，这两个模型都能够产生准确的短期预测。此外，预测的系统轨迹在统计上是正确的。KNF 模型在短期预测方面优于 LSTM 网络，并且训练计算成本低得多。在第二个任务中，只有 LSTM 可以成功训练，预测出统计上准确的轨迹。空间预测是在两种湍流中进行的：明渠流和边界层流。全卷积网络 (FCN) 用于使用壁面测量值预测给定壁面法线位置的二维速度波动场（反之亦然）。由于这些模型的非线性特性，它们提供了比扩展 POD（Bor'ee 2003）等最佳线性方法更好的重建性能。最后，我们展示了深度强化学习在发现湍流新控制策略方面的潜力。通过将流体动力学问题构建为多智能体强化学习环境，并使用位置不变的深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法训练智能体，我们能够学习一种控制策略，该策略可显著减少 30% 的阻力，比现有策略提高约 10 个百分点。
uga 设计与施工
补充一般要求（星号“*”表示修订） 00 00 02 – 条款 00 00 03 – BOR 合同一般要求的修改 00 00 04 – 环境 00 00 05 – 差异要求与表格 00 00 05.01 – 州消防局差异 *00 00 06 – 访问现有文档 *00 00 07 – 设计专业设计流程要求 *00 00 08 – 设计专业文档要求与交付成果 00 00 09 – 房间与空间编号 *00 00 10 – BIM 要求 00 00 10.01 – BIM 执行计划 (BEP) 00 00 11 – 美学权威 00 00 12 – 客户端与最终用户界面 *00 00 13 – 设计学习环境00 31 31.14 – 地震调查信息 UGA 中央校区概率地震危险性分析 00 00 14 – 承包商保险特殊条件 00 73 01 – 唯一来源/唯一品牌 00 73 39 – 少数族裔企业 01 14 00 – 工作限制 01 14 13 – 进入现场 – 进入权 01 29 00 – 付款程序 01 29 73 – 价值表 01 31 19.13 – 施工前会议 *01 31 19.23 – 进度会议 01 31 23 – 项目网站 01 32 16 – 施工进度表 01 33 00 – 提交程序 01 35 13.01 – 特殊项目程序 – 公用设施和系统中断 01 35 13.02 – 特殊项目程序 – 屋顶和热工作业*01 35 23 – 业主安全要求 – 安全屏障 01 35 46 – 室内空气质量程序 – 施工期间 01 41 00 – 监管要求 01 41 26.01 – 通行权
伊德斯物种地理传播的地理空间建模与拉各斯州的气候和地形因素有关，尼日利亚
埃德斯属的蚊子疾病载体的生态和生物学具有高度动态性，适应了各种气候和地形因素，这使其控制挑战。基于证据的蚊子的控制需要在这种适应性的地位下进行详细的详细信息，这受到环境动态的极大影响。了解其分布的驱动因素与预测疾病风险有关。为了更好地了解驱动因素和动力学，我们研究了埃德斯蚊子在尼日利亚的拉各斯州的分布及其与气候和人为因素的联系。幼虫和成年人是从拉各斯州的八个地方政府地区（LGA，四个城市和四个乡村）收集的，导致98个发生点。使用23个环境变量，我们对AEDES SPP的地理分布进行了建模。在当前气候条件下。人口密度被覆盖以估计灰牛病毒疾病的风险。尽管在所有八个LGA中都发现了埃德斯蚊子，但物种分发量差异很大。在整个LGA中都发现了埃及伊蚊和艾德斯白化病，并具有物种分配的证据。实际上，所有LGA都被预计是埃德斯蚊子的高度合适的环境，其中只有两个LGA中等适当的环境。人为因素，包括广泛的轮胎积累，有助于埃及埃及和艾德斯白化病的幼虫栖息地可用性。与农村地区相比，人口密度较高的城市地区也与幼体栖息地的可用性增加有关。人口密度较高的城市地区也与幼体栖息地的可用性增加有关。此外，该模型表明，与Ogun状态共享BOR DER是AEDES SPP的高度合适的环境。我们的研究强调，最冷的季度的主要促成艾edes分布的主要因素是降水和温度。本文旨在了解人类和气候因素如何影响拉各斯州的埃德斯蚊子分布，这对于防止疾病传播至关重要。
Premera Blue Cross 三个字符的前缀
前缀BCBS计划前缀BCBS计划BCBS BCBS计划A2T Blue Cross WA直径A9P蓝色十字直径ACF ACF蓝色十字AK直径AEY蓝色十字AK直径AKL蓝色十字/admin wa直径wa直径蓝色十字avl蓝色十字直径avv蓝色十字awb蓝色十字直径awj蓝色十字wa直径ayk蓝色十字ays ays ays blue cross wa diameth wa diame直径BGS蓝色十字wa直径BJE蓝色十字直径BKD蓝色十字wa直径bkh蓝色十字wa直径blue blue blue cross wa直径bsr蓝十字直径 AK BTG 蓝十字直径 WA BVE 蓝十字直径 WA BZB 蓝十字直径 WA C2E 蓝十字直径 WA C3D 蓝十字直径 WA C4A 蓝十字直径 WA
副教授教授塞尔坎胡子
副教授教授SERKAN BIYIK 个人信息 办公室电话：+90 462 377 8184 分机：8184 电子邮件：serkanbiyik@ktu.edu.tr 网址：https://avesis.ktu.edu.tr//serkanbiyik 国际研究人员 ID ScholarID：dAQmDl0AAAAJ ORCID：0000-0002-6083-0802 Publons / Web Of Science ResearcherID：AAX-2738-2020 ScopusID：56180494600 Yoksis Researcher ID：151246 教育信息 博士学位，Karadeniz 技术大学，科学研究所，机械工程，土耳其 2008 - 2015 研究生，Karadeniz 技术大学，科学研究所，冶金与材料工程，土耳其 2005 - 2008 本科，Karadeniz 技术大学，科学研究所，研究生，粉末冶金法生产含 TiO2 增强的 AgSnO2 基电接触材料及电弧侵蚀行为研究，黑海技术大学，科学、机械工程研究所，2015研究生，粉末冶金法生产银硼氧化物基接触材料及性能研究，黑海技术大学，科学、冶金与材料工程研究所，2008研究领域机械工程、建筑与制造、摩擦学、冶金与材料工程、材料科学与工程、复合材料、材料特性、生产冶金、粉末冶金、工程与技术学术头衔/任务副教授，黑海技术大学，阿卜杜拉坎卡职业学校，机械与金属技术，2020 - 继续助理教授，卡拉德尼兹技术大学、阿卜杜拉·坎卡职业学校、机械和金属技术、
哥伦比亚盆地野生动物保护区管理计划
运营、维护和资本改进。历史背景哥伦比亚盆地野生动物保护区由四个俄勒冈州鱼类和野生动物部 (Department) 管理的野生动物保护区组成，位于哥伦比亚盆地的哥伦比亚河沿岸。这四个野生动物保护区（Power City、Irrigon、Coyote Springs 和 Willow Creek）位于哥伦比亚高原生态区内，如 2016 年俄勒冈州保护战略 (ODFW, 2016) 所述。这些区域的管理协议最初是在 1971 年至 1977 年期间由该部门与拥有土地的联邦机构达成的。CBWA 签署的管理协议如下，从东到西依次为：1) Power City 与土地管理局 (BLM) 于 1973 年签署；2) Irrigon 与美国陆军工程兵团 (USACE) 于 1971 年签署；3) Coyote Springs 与垦务局 (BOR) 于 1975 年签署； 4) 1971 年与美国陆军工程兵团合作收购了 Willow Creek。979 英亩的 Irrigon 野生动物保护区是 1971 年和 1977 年分别获得的两块土地的组合。这两块土地根据一份管理协议作为一块连续的土地进行管理。自成立以来，CBWA 一直由 John Day 流域地区的野生动物栖息地计划管理，总面积约为 1,885 英亩。CBWA 为在高度私有化和改变的景观中保护和娱乐鱼类和野生动物提供了重要的土地基础。CBWA 对水禽的秋季和春季迁徙以及当地的高地猎鸟生产发挥了并将继续发挥重要作用。CBWA 提供的娱乐活动（即狩猎、钓鱼、观赏野生动物等）有助于支持和维持当地经济。这些区域的管理将继续以栖息地为基础，强调为多种物种提供栖息地的管理活动，同时尽可能最大限度地开展狩猎、捕鱼、诱捕和其他与鱼类和野生动物相关的娱乐活动。
20-1199的学生Fair Admissions，Inc。诉哈佛大学的总统和研究员（06/29/2023）
1965年《高等教育法》的第四章（教育法）统治了包括学生贷款在内的联邦财政援助机制。 20 U. S.C.§1070（a）。 该法案授权教育部长在某些有限情况下取消或减少贷款。 秘书可以可以筹集一些由一些公务员持有的贷款，请参见§§1078-10，1087J，1087EE。 他还可以原谅已死或“永久性和完全残疾的借款人”的贷款，第1087（a）（1）条；破产的鲍尔人，第1087（b）条；以及他们的学校错误地证明他们，关闭或无法支付贷方的借款人。 §1087（c）。 在这种情况下提出的问题是，秘书是否在2003年的《高等教育救济机会》（英雄法案）下拥有AU Thority（英雄法案），以偏离《教育法案》的现有规定，并建立一项学生贷款宽恕计划，该计划将取消约4,300亿美元的债务原理，并影响几乎所有借款人。 根据《英雄法》，秘书“如果[教育法案]的标题IV条第四章认为与战争或其他米利tary tary行动或国家紧急事务有关的秘书认为，适用于学生的财务援助计划的任何法定或法规规定，则可以放弃或模组。” §1098BB（a）（1）。 在这里相关的是，秘书只能“只有必要的是必要的，才能确保“可能有必要”“学生财务资产的接受者在[受国家emer Gency影响的[教育法》第四章中的第四章，而不会因为[国家紧急情况而受到这种财务援助而在财务上都处于更糟糕的位置。” §§1098Bb（a）（2）（a），1098ee（2）（c） - （d）。1965年《高等教育法》的第四章（教育法）统治了包括学生贷款在内的联邦财政援助机制。20 U. S.C.§1070（a）。该法案授权教育部长在某些有限情况下取消或减少贷款。秘书可以可以筹集一些由一些公务员持有的贷款，请参见§§1078-10，1087J，1087EE。他还可以原谅已死或“永久性和完全残疾的借款人”的贷款，第1087（a）（1）条；破产的鲍尔人，第1087（b）条；以及他们的学校错误地证明他们，关闭或无法支付贷方的借款人。§1087（c）。在这种情况下提出的问题是，秘书是否在2003年的《高等教育救济机会》（英雄法案）下拥有AU Thority（英雄法案），以偏离《教育法案》的现有规定，并建立一项学生贷款宽恕计划，该计划将取消约4,300亿美元的债务原理，并影响几乎所有借款人。根据《英雄法》，秘书“如果[教育法案]的标题IV条第四章认为与战争或其他米利tary tary行动或国家紧急事务有关的秘书认为，适用于学生的财务援助计划的任何法定或法规规定，则可以放弃或模组。” §1098BB（a）（1）。在这里相关的是，秘书只能“只有必要的是必要的，才能确保“可能有必要”“学生财务资产的接受者在[受国家emer Gency影响的[教育法》第四章中的第四章，而不会因为[国家紧急情况而受到这种财务援助而在财务上都处于更糟糕的位置。” §§1098Bb（a）（2）（a），1098ee（2）（c） - （d）。在2022年，随着1922年的大流行，秘书