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填充批级计划要求清单
标题（即填充批次分级计划）北箭头绘图规模基准参考（一个艾伯塔省调查控制标记或城市批准的其他基准）市政地址，法律描述和邻里名称申请人或建筑商名称和电子邮件地址（这仅适用于公司或建筑商名称。不包括个人名称和电子邮件地址）传说 - 识别/区分现有和拟议的设计分级信息修订表的位置以及调查界限，地役权，通道，通行权以及毗邻街道名称的位置的范围，通道和/或现有结构的位置（S）现有结构（或现有结构）的位置（房屋，待遇/停车位），包括特定的地点，包括特定的地点，既贴心又有贴心的顾问的地方，该地点既贴心又有贴心的待遇，该地点既贴心又有既定的餐馆既有疑虑'' proposed internal (side yard and rear yard) and common property swales including slope (%), length (m) and flow direction arrows Location of retaining walls required to manage surface water within the property Location and details of all existing natural and constructed features, including those on adjacent lands that may affect surface drainage and lot grading design
Xygkou，Anna，Siriaraya，Panote，She，Wan Jou，Covaci，Alexandra和Siang Ang，Chee（2024）“我可以与聊天机器人更加社交吗？我们可以打破基于自旋的电子设备的界限吗？
摘要我们发现，与1 e = 2 µ b b表示读取或擦除自旋数据的最小能量应与1961年Landauer提出的1 E = K B T Ln（2）表示。使用旋转方向代表一些信息的物理学与在基于经典的基于电荷的数据存储中使用粒子的位置的物理学根本不同：前者是量子动力的（独立于居里点以下的温度），而后者是热力学（依赖温度）。定量，与新信息擦除协议相关的这种新能量估计为1。64×10 - 36 J，比Landauer结合（3×10 - 21 J）低15个数量级，无需成本的角动量和总熵增加。在此新信息擦除协议中，无需将电子从电位的一侧移至另一侧，否则用于保留定义旋转状态的能量仍然需要大于现有的热闪光（Landauer Bound）。我们根据包括Rydberg Atom和Spin-Spin相互作用在内的许多实验来验证我们的新能量结合。
人类互动中的文化变化-Repositum
我在此解释说我已经独立写了这项工作，我已经完全指定了有用的资源和辅助工具，并且我肯定已经担任了工作的立场 - 包括表，地图和插图 - 在措辞或含义中，其他作品或互联网在任何情况下，无论如何将其表示为借款。我进一步解释说，我只使用生成的AI工具作为工具，而我在当前工作中的创造力主要超过了我的创造性影响。在附录“概述使用的艾滋病”中，我列出了所有使用的生成AI工具，并指示了它们的使用方式以及如何使用。对于没有实质性更改而没有实质性更改的文本段落，我给出了输入（提示）以及与您的产品名称和版本号/日期一起使用的IT应用程序。
宠物/鸟类/珍稀物种 D/LUX/AT
我在此接受 IDEXX 的一般条款和条件 (GTC)，当前版本 www.idexx.de，并指示 IDEXX GmbH 将所要求的测试交由 Vet Med Labor GmbH 作为分包商按照当前价格表和 GTC 进行。动物主人计费：通过填写动物主人信息并签字，我确认：a) 我根据一般条款和条件将我对上述动物主人所要求的测试费用的索赔转让给 IDEXX GmbH，如果动物主人不付款，我有责任向 IDEXX GmbH 支付费用；b) 我已将有关动物主人计费的 IDEXX 一般条款和条件告知动物主人。个人数据保护对 IDEXX GmbH 和 Vet Med Labor GmbH 非常重要，我们的隐私协议可在 https://www.idexx.com/privacy 查看。客户（兽医）的日期和签名：
通过辅助技术促进痴呆症患者的活动：一种从概念设计到系统开发的全面方法
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在虚拟现实中的城市探索城市探索的体现对话剂
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激光雷达高程数据精度评估...
1 澳大利亚莫纳什大学地理与环境科学学院 GIS 中心，Clayton VIC 3800，澳大利亚 2 澳大利亚可持续集水区中心和南昆士兰大学工程与测量学院 Toowoomba QLD 4350，澳大利亚 电子邮件：xiaoye.liu@usq.edu.au 摘要 机载 LiDAR 已成为广泛应用中数字高程数据采集的首选技术。相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 地面数据估计的高程进行比较来进行。然而，通过现场测量收集足够数量的检查点是一项耗时的任务。本研究使用测量标记评估农村地区不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度，并探索从与检查点位置相对应的 LiDAR 数据中获取高程的不同方法的性能。使用频率直方图和分位数-分位数图对 LiDAR 数据和检查点之间的垂直差异进行了正态性检验，因此可以使用适当的测量方法（公式 1.96 × RMSE 或 95 百分位数）来评估不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度。结果证明了使用测量标记作为检查点来评估 LiDAR 数据垂直精度的适用性。关键词：LiDAR、机载激光扫描、数字高程模型、测量标记、精度评估 引言 机载光探测和测距 (LiDAR)，也称为机载激光扫描 (ALS)，是最有效的地形数据收集手段之一。使用 LiDAR 数据生成数字高程模型 (DEM) 正在成为空间科学界的标准做法 [10]。LiDAR 输出的一个吸引人的特点是点的三维坐标的高密度和高精度，其特点是垂直精度为 10-50 厘米 RMSE（均方根误差）在 68% 置信水平下（或 19.6-98 厘米在 95% 置信水平下），水平点间距为 1-3 米 [13]。只有在最理想的情况下才能实现 10-15 厘米 RMSE（置信度为 68%）的更高垂直精度 [ 10 ]。LiDAR 数据质量评估方法也因应用和 LiDAR 数据的交付格式而异。项目中 LiDAR 高程数据的实际精度取决于飞行高度、激光束发散度、扫描带内反射点的位置、LiDAR 系统误差（包括全球定位系统 (GPS) 和惯性测量单元 (IMU) 的误差）、与 GPS 地面基站的距离以及 LiDAR 数据分类（过滤）可靠性 [10]、[27]。对于使用分类的 LiDAR 点云生成的 DEM，相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准 [19]。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 估计的高程进行比较来进行
批准的管辖决定
美国地质调查局地图。引用比例和四边形名称：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“展览 1：跑道 10-28 视线 USGS 地形图”，日期为 2022 年 9 月 6 日。美国农业部自然资源保护局土壤调查。引用：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“展览 2：跑道 10-28 视线土壤图”，日期为 2022 年 9 月 6 日。国家湿地清单地图。引用名称：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“附件 4：跑道 10-28 视线国家湿地清单地图”，日期为 2022 年 9 月 6 日。州/地方湿地清单地图：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“附件 5：跑道 10 28 视线佐治亚溪流和湿地”，日期为 2022 年 9 月 6 日 FEMA/FIRM 地图：跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD，“附件 6：跑道 10-28 视线 FEMA 洪水灾害地图”，日期为 2022 年 9 月 6 日。100 年洪泛区海拔为：单击此处输入文本。（1929 年国家大地测量垂直基准）照片：
美国陆军工程兵团 应按照 JD 表格指导手册第四部分提供的说明填写此表格。 第一部分：背景信息 A. 批准司法管辖区裁定 (JD) 的报告完成日期：2022 年 3 月 14 日 B. 明尼苏达州圣保罗地区办事处、文件名和编号：德卢斯办事处，Integrity Land Development，2021-02298-DWW C. 项目地点和背景信息：
由申请人/顾问或其代表准备/提交的数据表。办公室同意数据表/描绘报告。办公室不同意数据表/描绘报告。工程兵团准备的数据表：工程兵团通航水域研究：美国地质调查局水文图集：美国地质调查局 NHD 数据。美国地质调查局 8 位和 12 位 HUC 地图。美国地质调查局地图。引用比例尺和四分位名称：美国农业部自然资源保护局土壤调查。引用：国家湿地清单地图。引用名称：州/地方湿地清单地图：MnDNR FEMA/FIRM 地图：100 年洪泛区海拔为：（1929 年国家大地测量垂直基准）照片：航拍（名称和日期）：或其他（名称和日期）：先前测定。文件编号。和回复信的日期： 适用/支持性判例法： 适用/支持性科学文献： 其他信息（请详细说明）： 湿地 B 是位于场地西北角浅洼地中的一小片孤立湿地残余。湿地 B 被归类为沼泽湿地、新生湿地、季节性洪水-排水良好、（PEMDd）淡水（湿）草甸湿地。 湿地 C 是位于湿地 B 南部一处非常小的洼地中的一小片孤立湿地残余。湿地 C 被归类为沼泽湿地、新生湿地、季节性洪水-排水良好、（PEMDd）淡水（湿）草甸湿地。
AI模型删除：方法和选择 - UPENN CIS
在过去的几年中，机器学习模型的大小和复杂性显着增加，尤其是在生成AI（例如大型语言模型）领域。这些模型需要大量的数据和计算能力进行培训，以至于无法通过删除或更改的可疑数据“从头开始”来研究“从头开始”的模型来实际解决培训数据（例如受保护或私人内容）的关注。此外，尽管有很大的效果和控件致力于确保培训语料库进行适当的策划和组成，但纯粹的音量会导致手动检查每个基于培训语料库的基准。一种潜在的训练语料库数据缺陷的方法是模型差异，我们通常意味着消除或减少不当使用的数据不当，而且还要减少对ML模型任何组件的不当数据的影响。模型差异技术可用于解决广泛的问题，例如降低偏见或毒性，增加忠诚度并确保负责使用知识产权。在本文中，我们调查了模型散布方法的陆地景观，并介绍了适用于现代ML系统的分类学分类法。特别是，我们以不需要从头开始的方式调查了受过训练的模型的“消除数据效应”的各种含义。