可持续使用资源;减少污染;确保我们不会促进国内或国外生物多样性的丧失,并赋予当地社区改善公交服务的能力;通过鼓励更健康的运输习惯来提高当地社区的健康;鼓励整个供应链中的可持续采购开发一种商业模式,鼓励所有利益相关者(股东,员工和当地社区)共同努力,以实现业务目标;与其他企业合作,共同开拓新计划,以实现我们的目标;提高对可持续性的认识,以激发员工,客户,供应商,合作伙伴,其他组织和整个社区,以实现更美好的未来。
1。简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.1。主要结果摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2。手稿的组织。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2。背景理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1。符号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.1功能空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.2。有用的不平等。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3。均质理论,假设和已知估计值。。。。。。。12 2.3.1周期均质化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.2几乎是周期性的均质化。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.3.3随机均质化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.4。经典障碍物问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.4.1与可测量的系数17 3。障碍问题的均质化。。。。。。。。。。。。。。。18 3.1。两个障碍问题的紧密感。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.2。惩罚障碍问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.3。惩罚障碍问题的均质化。。。。。。。。。。。。22 4。大规模C 1,1-溶液的常规性。。。。。。。。。。。。。。27 5。自由边界的同质化和大规模规律性。。31 5.1。自由边界的定性平坦度。。。。。。。。。。。。。。。。。33 5.2。改善平坦度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38附录A.尺寸一中的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44
执行总结本报告的目的是向理事会告知根据拟议的省级规划声明中新的城市边界扩展申请的含义,以及通过第185号法案对规划法的更改,削减繁文tape节以建立更多的房屋法,并寻求批准处理和评估这些申请的框架草案。该省发布了一份省级规划声明草案,该声明在市政当局或土地所有者可以扩大40多公顷的城市边界之前就消除了市政综合审查的要求,任何时间都为城市边界扩张申请打开了大门,没有限制。第185号法案,削减繁文tape节以建立更多的房屋法,2024年于2024年6月6日获得皇家同意,除其他外,这将使土地所有者能够上诉城市边界扩张申请向安大略省土地法庭。第185号法案还允许申请人选择与市政当局(例如正式咨询)的咨询,以确定可能影响城市边界扩展申请中包含的内容的申请提交要求。
1996年1月1日之后生产的报告通常可通过osti.gov免费获得。网站www.osti.gov 1996年1月1日之前生成的报告可由以下资料来源:国家技术信息服务:国家技术信息服务5285皇家皇家路Springfield,VA 22161电话703-605-6000(1-800-553-6847) info@ntis.gov网站http://classic.ntis.gov/可向美国能源部(DOE)员工,DOE承包商,能源技术数据交换代表和国际核信息系统代表提供报告:科学和技术信息邮政信箱办公: reports@osti.gov网站https://www.osti.gov/
4. 在议会批准由内部主导的选区边界审查的前提下,批准预算修正案,并设立一项 100,000 美元的新资本项目,用于公众咨询和参与,资金从储备基金#25——市政选举中转移;
抽象的湍流参数将仍然是公里尺度地球系统模型中必要的构建块。在对流边界层中,其中保守特性(例如潜在温度和水分)的平均垂直梯度大约为零,标准的ANSATZ将湍流通量与涡流扩散率的平均垂直梯度相关联,必须通过质量 - 浮力参数来扩展典型的非元素和降低的质量上流和下向大气边界层。我们提出了基于生成对抗网络的干燥和瞬时增长的对流边界层的参数化。训练和测试数据是从三维高分辨率直接数值模拟获得的。模型结合了自同性恋层生长的物理学,随后是通过重生化的经典混合层理论。这增强了生成机器学习算法的训练数据库,因此显着改善了在地面层上方边界层内部不同高度的合成生成的湍流场的预测统计数据。与随机参数的不同,我们的模型能够预测不同高度的浮力波动,垂直速度和浮力通量的高度非高斯和短暂性统计,从而捕获了最快的热量渗透到稳定的顶部区域。我们的生成算法的结果与标准的双方程质量 - 舒适方案一致。我们的概念证明也为在其他自然流中有效的数据驱动对流参数铺平了道路。目前的参数化还提供了湍流对流的颗粒型水平组织,这在其他模型封闭中均无法获得。
我们考虑了全体形态映射的序列f n:u→u→u→n∈N,在正确的,简单地在复杂平面c的相互连接的子域之间,并证明了有关序列(f n(z))之间关系的结果,其中z是u和(f n(f n(ζζ))的内部点,位于U边界中。通常,映射f n并未在u的边界上定义,但是我们将引入f n的“径向扩展”,在许多情况下,对于谐波措施,在许多情况下,在许多情况下存在,在这种情况下 - 在这种情况下,我们说f n具有“完全径向扩展”到∂u;有关详细信息,请参见第2节。为简单起见,我们使用符号f n也参考了在这些边界点处的原始地图的扩展。
• 基于输送平均 WSE 的流量 • 基于输送的流量分布 • 注意陡峭的曲线和/或曲线中的急剧转变 • 注意“不良”低流量曲线 • 额定曲线上的零流量点不必位于反转(可以更高) • 可能存在初始化问题(当 RC 与冷启动条件不一致时)
最近的大型语言模型 (LLM),例如 ChatGPT,在提供特定指令时已经能够生成类似人类的流畅响应。在承认技术进步带来的便利的同时,教育工作者也担心学生可能会利用 LLM 完成写作作业并将其冒充为原创作品。尽管许多 AI 内容检测研究都是由于这种担忧而开展的,但大多数先前研究将 AI 内容检测建模为分类问题,假设文本要么完全由人类编写,要么完全由 AI 生成。在这项研究中,我们在一个很少探索但现实的环境中调查了 AI 内容检测,其中要检测的文本由人类和生成性 LLM 协作编写(为简单起见称为混合文本)。我们首先将检测任务形式化为从给定的混合文本中识别人类编写的内容和 AI 生成的内容之间的过渡点(边界检测)。我们通过从学生写的原始文章中随机删除部分句子,然后指示 ChatGPT 填写不完整的文章,构建了一个混合文章数据集。然后我们提出了一种两步检测方法,其中(1)在编码器训练过程中将 AI 生成的内容与人类编写的内容分开;(2)计算每两个相邻原型之间的距离(原型是嵌入空间中混合文本中一组连续句子的平均值),并假设两个相邻原型之间存在边界,这些原型彼此距离最远。通过大量实验,我们观察到以下主要发现:(1)所提出的方法在不同的实验设置中始终优于基线方法;(2)编码器训练过程(即上述两步方法的第一步)可以显着提高所提出方法的性能; (3)在检测单边界混合型文章的边界时,通过采用相对较大的原型大小(即计算原型所需的句子数量),可以增强所提出的方法,从而使域内评估的结果提高了 22%(相对于最佳基线方法),域外评估的结果提高了 18%。
本论文描述了旨在提高边界元素方法(BEM)的效率的研究活动,专门关注在声学和电磁模拟领域内的数学和算法挑战。BEM方法中的贡献机会很多,因为该方法在某些特定的应用方案中提出的挑战。BEM中的进步可能包括函数离散化,数值和分析集成或预处理技术。当前,最广泛的扩展技术涉及离散化方法,可以将其描述为低阶,因为它们采用了低阶,通常是一两个表示功能。尽管如此,分析表明,高阶方法在许多情况下提供了更好的计算效率。本论文在这一研究领域中深入研究了各种技术。这项研究扩展到医学成像的领域,特别是在磁共振成像(MRI)中提高(LARMOR)频率共振的高阶挑战。所提出的方法产生了令人鼓舞的结果,表明共振分解过程的潜在改善。引入了二维问题的快速直接求解器,利用从任意结构中提取循环问题。通过制定临时策略,进一步扩展了此方法以支持高阶离散功能。同时,不同的方法可能会导致计算和内存强度之间的不同权衡。一个关键的挑战是与BEM中产生的密集矩阵相关的隐含计算复杂性,在BEM中,标准求解器的时间复杂 - 最多为O(n 3),n是未知数的数量。快速求解器允许减轻这种效果,并且所选方法可能是出现的时间复杂性及其内在适应性之间的妥协。这项研究活动引入了一种多内核方法,旨在有效地压缩涉及多个操作员的BEM矩阵。提出的方法有效地降低了记忆成本,而无需增加计算成本。总而言之,这些活动促进了数值的演变,从工程应用到医学科学的成像技术。
