目录沃克县学区3克里斯汀·麦克尼尔(Kristen McNeill),临时校长学校3董事会3董事会3任务说明3认证4学校概况4沃索县学区5 24-25学年日历5高中研究课程5级别的研究课程5级课程5级课程5学分5学分5学分5毕业课程6 NEVADA评估7 NEVADA的毕业生7次毕业生7次毕业生7次毕业生7型毕业生和毕业生7型毕业生7型均应。 ENDORSEMENTS OFFERED 9 GRADES AND GRADE POINT AVERAGE 9 FINAL EXAMINATIONS 10 REPORTING TO PARENTS/GUARDIANS 10 AUDITING A COURSE 10 WITHDRAWING FROM CLASS 11 REPEATING A CLASS 11 ALTERNATIVE MEANS OF EARNING CREDIT 11 COLLEGE OPPORTUNITIES FOR HIGH SCHOOL STUDENTS 13 ADVANCED PLACEMENT 13 INTERNATIONAL BACCALAUREATE 13 CTE COLLEGE CREDIT 14 COLLEGE DUAL CREDIT 14 GOVERNOR GUINN MILLENNIUM SCHOLARSHIP 15 TITLE IX 15 NOTICE OF NON-DISCRIMNATION 15 HIGH SCHOOL COURSE GUIDE 2024-2025 16 COURSE英语的删节16数学课程描述22科学的课程描述27社会研究的课程描述33世界语言的课程描述36体育教育的课程描述42内华达州毕业生的工作44计算机素养的课程描述45健康的课程描述45赛季的课程描述45机器人的课程描述45范围的课程45练习53练习艺术和教学艺术中心(46),46级别的艺术习惯(46)对于高中EL课程57新生研讨会(FS)和教学中心(IC)的课程描述66并发入学课程清单67
太阳能发电:当阳光照射到光伏板上时,太阳能中的光子会被光伏板中构成光伏电池的半导体吸收。半导体吸收足够多的光子后,电子就会从原子中脱离出来。这些电子随后流向电池的前端,由于其负特性而造成电荷不平衡。这种不平衡会产生电压电位,而电压电位又会被电池中的电导体收集并传送到蓄电池或电路以提供电力。
我们饶有兴趣地阅读了 Hassan 等人 [1] 撰写的社论,题为“人工智能在内窥镜检查中的无处不在,不只用于检测和表征”,该社论受到 Hansen 等人最近的论文“新型人工智能 (AI) 驱动的软件显著缩短了计算机视觉项目中注释所需的时间” [2] 的启发。正如 Hassan 等人指出的那样,与经典的机器学习方法 (MLM) 不同,这个新兴领域(即深度学习 [DL])的主要优势在于它能够自动提取图像特征,以便计算机可以使用它们来表征其内容 [3]。从本质上讲,这意味着这种无监督方法的准确性主要取决于所提供的训练数据的适当性和质量。特别是在胶囊内窥镜 (CE) 领域,图像数据随处可见,但谁来仔细研究图像、描绘/注释和评论感兴趣的区域,并确保使用高质量的材料进行 DL 训练,这还有待确定。考虑到这一点,我们投入了大量的人力(包括个人)[1],着手创建一系列相应的 CE 数据库,即 KID、CAD-CAP 和 Kvasir Capsule [4 – 6],以造福计算机科学家,而这却花费了我们自己和同事的努力。尽管它们通过来自不同制造商的 CE 图像得到丰富和扩大,但不同的数据库包含以各种方式准备的多种类别的胃肠道正常和异常发现。因此,数据库的清洁程度各不相同,它们为 AI 软件开发人员提供了独特的机会和各自的参考点。这种方法为结构化交付一系列急需的解决方案奠定了基础,这些解决方案可以准确检测和表征异常 CE 发现。这些包括可靠地生成解剖学缩略图