位于圣力嘉学院纽纳姆校区的五层创新、科技与创业中心 (CITE) 不仅改变了多伦多芬奇大道东的面貌,也清晰地体现了学院对创新、科技和创业的一贯承诺。这座先进的设施由 Perkins and Will 建筑事务所设计,将应用研究、专业培训和创业活动融为一体。该建筑采用最新技术以减少碳足迹,是圣力嘉学院校内孵化器 HELIX(向公众开放)的所在地,并拥有最先进的设施来提升学生的学习体验。建立 CITE 的想法早在 2015 年就有了,当时联邦和省级资金开始用于发展教育机构。圣力嘉学院校园非常拥挤,需要一座朝南面向芬奇大道的门户建筑。幸运的是,我们有一个团队将此视为一个机会,可以扩大我们的企业孵化能力,并增加我们在学院的应用研究、创新和创业活动,”塞内卡主要资本项目总监 Angelo Miranda 解释道。新建筑的选址——塞内卡能够收回的以前破旧的停车场——给团队带来了一些挑战,包括总承包商 EllisDon Corporation,正如 Miranda 所解释的那样:“停车场位于 Finch Avenue 以下约 20 到 30 英尺处,这意味着土壤受到了污染,因为它暴露在无数年倾倒在那里的径流和盐中
● 引文不完整:AI 生成的引文有时可能缺少关键信息或包含错误,例如缺少/不正确的作者姓名或出版日期。● 来源错误归因:AI 可能会无意中将想法或短语归因于错误的作者或作品。这可能是由于算法错误或训练数据不足造成的。● 过度依赖未经验证的来源:AI 算法可能会从不可信或有偏见的来源提取信息,导致引文不准确或错误。● 缺乏上下文理解:AI 可能难以理解特定领域或研究领域内引文的上下文或意义。这可能导致引文不相关或具有误导性。● 引用样式不正确或不一致:AI 生成的内容可能存在引用样式不一致的问题,例如格式或引用顺序不同。这可能会让读者感到困惑,难以遵循正确的引用惯例。
• 透明度:公开并明确说明您的想法和内容的来源。 • 避免抄袭:当您使用人工智能生成器时声称自己写了一些东西,这是一种抄袭,这违反了 TTU 学生行为准则。
作者巧妙地开发了一个非平稳生成统计模型,以在气候变化下为空间温度极端变化,从而允许对空间风险度量的蒙特卡洛估计。基于对空间风险功能的阈值超出阈值的基础,该模型将来自不规则间隔的气象站的数据与定期空间网格上的物理气候模型的模拟结合在一起。他们的工作解决了对极端天气的频率,幅度和程度的全面统计评估的普遍需求。此任务是复杂的,因为温度是全球变暖的关键变量,在三维时空和时间上表现出强烈的异质趋势。物理模型的数值模拟提供了大量的“大”数据,但具有强大的局限性:模拟是确定性的,不是概率的,并且是在相对粗糙的空间网格上进行的,即,不是在天气站级别基于点;关于真实气候的模拟很大的偏见是可能的。计算成本很高,并防止模拟大量的全时代编年史和极端事件目录。相反,所提出的方法转移了有关从物理模拟到统计模型的稀疏观察到的空间温度生物性的信息,以获得基于点的随机天气发生器(SWG),而没有受到这种限制。它展示了SWG是增强物理模拟提供的数据的关键工具。,2024)。作者通过为批量模型进行多个分位回归来解决问题。,2023)。可以以低的计算成本来校准各种目的:仿真物理模型,从网格的大规模输入数据到基于点的分布的缩小,以及对罕见事件的大型样本的随机模拟。该纸张利用极值理论(EVT)的灵活最新方法用于基于年度位置的最大值的依赖峰值阈值,而不是传统方法,因此,来自数据的信息得到了更好的保存和解释(Horser等人的解释)(Horser等人。不过,这是有代价的:总空间风险的阈值超出了所有位置的总阈值超出阈值的阈值,因此必须适合将协变量的模型适合边缘分布的整体和尾部。另一种选择位于亚震荡模型中,也称为扩展的广义帕累托分布,它们可以灵活地捕获全部数据范围,同时在两个尾巴中都与渐近模型保持一致性(Papastathopoulos和Tawn,2013; Naveau等,2013; Naveau等人。,2016年; Yadav等。这有助于避免由于在明确的固定阈值下方和更高上方的拆分建模而增加的不确定性和建模开销。所提出的模型使用大规模的物理协变量(例如,温度均值)将大规模信号传播到局部(基于点)温度。规定可以确定协变量对温度响应的因果影响,这些模型将允许模拟未来的极端温度,并从气候变化的场景和物理模拟中获得未来的协变量。时间序列极端的因果推断工具(Bodik等人,2024)可以承诺确认大规模变量的因果影响。
方括号“[...]”。这可能是必要的,例如,如果 AI 包含不存在或不正确的来源,则应将其删除。如果直接引用的 AI 生成文本中的参考资料被更正或补充,则应添加作者的姓名首字母。工程学(使用标准引用的数字系统):“AI 生成文本 […] AI 生成文本 [1,由 HC 补充] AI 生成文本” [OpenAI,2023,提示号1] 自己的文本经济学(带有标准引用详细信息):“AI 生成文本 […] AI 生成文本 [cf.Mustermann,2017 年,第1,由HC补充] AI生成的文本” (OpenAI,2023,提示号1) 自己的文本 在经济学中,方括号也用于表示遗漏或添加,与标记直接引用中更改的标准一致。使用“cf.”是必要的,因为AI生成的文本中引用的来源通常不是AI逐字引用的。最多,补充来源的内容是重新表述的。注意:AI生成的文本通常包括虚构或“幻觉”来源,应仔细验证。3.在解释完全由AI生成的文本(即间接引用)时,应该
法庭:那不是——你现在又引入了第三个名字。所以你在这个案件中引入了第三个名字,因为在我们带证人出庭之前,你最后一次出现在请求书中——或者陪审团出庭之前,你漫不经心地转向辩方说,我们唯一要讨论的初步问题是你是否同意拨打 911 电话。
(1) 在案件审判阶段,如果囚犯因某项罪行被定罪,并且其符合受审条件,并且要求对其希望检测的生物证据进行 DNA 检测,则囚犯未接受 DNA 检测;囚犯表明,在本节 (D) 部分所述的与该囚犯案件相关的所有可用的可采信证据的背景下进行分析并考虑到这些证据,DNA 排除在该案件的审判阶段将具有决定性结果,并且,在该案件的审判阶段,DNA 检测尚未被普遍接受,DNA 检测结果通常不被采信为证据,或者 DNA 检测尚不可用。
除《修订法典》第 3746.24 节另有规定外,政治分支机构应对因雇员的疏忽而导致的伤害、死亡或人身或财产损失负责,这些伤害、死亡或人身或财产损失发生在用于履行政府职能的建筑物内或场地上,并且由于建筑物内或场地上的物理缺陷而导致,这些建筑物包括但不限于办公楼和法院,但不包括《修订法典》第 2921.01 节定义的监狱、少年拘留所、济贫院或任何其他拘留设施。{¶ 27} 换句话说,为了证明 RC 2744.02(B)(4) 物理缺陷
(A) 如果被告的同一行为可解释为构成两项或多项具有类似意义的同盟罪行,起诉书或告发书可包含所有此类罪行的罪状,但被告可能仅被判一项罪名成立。 (B) 如果被告的行为构成两项或多项具有不同意义的罪行,或其行为导致两项或多项相同或类似的罪行,且这些罪行是单独实施的或对每项罪行都有不同敌意,起诉书或告发书可包含所有此类罪行的罪状,被告可能被判全部罪名成立。因此,RC 2941.25 要求审判法院“合并具有类似意义的同盟罪行