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更新了2024年5月，从2024年秋季开始在分类帐尺寸纸上打印！ UNMC CON BSN课程主题：领导，证明的BAS
更新了2024年5月，从2024年秋季开始在分类帐尺寸纸上打印！UNMC CON BSN Curriculum Threads: Leadership, Evidenced Based Practice, Safety, Clinical Judgment, Caregiving, Professionalism, Quality, Health Education, Diversity, Equity, & Inclusion NCLEX Integrated Processes – Caring, Clinical Judgement, Communication & Documentation, Culture & Spirituality, Nursing Process, Teaching/Learning AACN BSN Essentials Domains – Knowledge for Nursing Practice, Person-Centered Care, Population Health, Scholarship for the Nursing纪律，质量和安全，跨专业合作伙伴关系，基于系统的实践，信息学和医疗保健技术，专业精神，个人，专业和领导力发展ITEACH价值观 - 创新，团队合作，卓越，问责制，勇气，治疗
CSCS - 瑞士国家超级计算中心的瑞士创新和尖端研究的引擎
及其双层玻璃立面的办公大楼设有办公室和会议室。计算机建筑有三层楼：资源甲板，一个配电甲板和一个2 000 m 2 machine Room。模块化结构可确保最大程度地扩展和适应未来技术。CSC是世界上最节能，最可持续的超级计算机中心之一。
边缘设备上的人工智能概述
摘要 人工智能 (AI) 是物联网 (IoT) 设备领域最重要的应用之一。本文将重点介绍边缘设备上 AI 的开发及其开发 AI 模型的能力。本研究将回顾有关该主题的不同资源，并通过 Raspberry Pi 3 和 Raspberry Pi 4 得出一些个人结论。可以得出结论，边缘设备易于使用，甚至更容易使用首选任务进行编程，但由于其尺寸和处理能力，它们不会像传统计算设备那样产生结果。从边缘设备获得的结果令人满意，而且由于它们体积更小、更易于访问，它们也增加了 AI 的使用案例。本章还将重点介绍不同的问题陈述，例如对象检测，并尝试在某些硬件类别上对其进行测试，确定模型的性能，并得出结论，即哪种硬件最适合开发某些 AI 模型，哪种硬件将产生最佳结果。关键词：人工智能、信息技术、智能手机。
监视混凝土倒入知识图形增强
摘要本文介绍了一种用于监测混凝土倒入的新方法。传统的手动跟踪方法很乏味，而自动化解决方案（例如计算机视觉（CV）启用的方法）受到了隐秘数据的挑战，并且对各种起重机行为模式的适应性有限。我们提出了一种将上下文知识与对象识别相结合的知识图增强的简历方法。这种方法分析了塔起重机的行为及其与工人，卡车混合器和建筑元素的互动，从而提供了对混凝土倾倒进度的详细且具有弹性的解释。初步发现揭示了该方法解释不完整数据并理解复杂的站点动态的能力，这在现实世界情景中表现出了有希望的潜力。简介混凝土浇注是一种常见且关键的建筑活动，严重影响了建筑项目的完成时间和成本（Wang等，2022）。起重机在这一活性中起着关键作用，因为“起重机和skip”方法是混凝土浇注最普遍的技术之一（Lu等，2003）。在此过程中，混凝土混合在一起，然后由工人倒入地面上的跳过。然后，起重机将跳跃提升到要求混凝土的一个或多个位置。到位后，在将空跳动放回搅拌机中以重新填充之前，将跳过或操纵倒入倾斜或操纵。传统上，监测混凝土倾泻过程的进度是手动和近似的，在该过程中，传递到该地点的混凝土总量被用作倾盆进度的间接指标（Lu＆Anson，2004）。此方法仅提供了对进度的粗略估计，并且无法捕获与浇注过程有关的细微差别，例如起重机升降机的周期和卡车搅拌机的等待时间。因此，它对关键现场资源的瓶颈（例如起重机的可用性）提供了有限的见解，并对影响现场生产率的关键决策（例如，雇用额外的起重机）（Hu等人，2021年）产生了最小的贡献。为了了解需要大量数据的倾泻过程，计算机视觉（CV）已出现用于自动数据获取和分析。例如，Gong and Caldas（2010）开发了一种基于简历的方法来跟踪起重机钩和混凝土桶（即跳过），从而可以分析混凝土浇注状态
IGF168PD124
理解染色质功能对于不清除欧洲核心中基因组调节的复杂性至关重要。染色质的基本亚基是Nu-Cleosome，它是由包裹在八个组蛋白蛋白的DNA形成的。Berger组的研究重点是研究组蛋白变体和重塑剂的进化论和功能，这是染色质调节的关键成分。在去年，Berger组证明了组蛋白变体与组蛋白的翻译后修饰至关重要，从而塑造了染色质指示转录调控。His-Tone变体H2A.X在维修DNA的机械中起着关键作用。Berger Group在拟南芥中确定了这一途径的两个关键参与者。此外，他们还表征了与调节转座活性的特定类型组蛋白变体的沉积相关的染色质重塑剂。最近该组还表明，在陆地植物的进化过程中，翻译后修饰H3K27me3将其靶标从转座子转换为控制基因沉默的顺式元素。H3K27me3的新功能有可能重塑植物的基因组。
kfc：知识重建和饲料
将生成模型适应持续学习（又称cgl）最近引起了对计算机视觉的极大兴趣（Huang等，2024； Belouadah等，2021）。CGL的臭名昭著的问题是灾难性的遗忘，这反映了这样一个事实，即当发电机学习新任务时，它会忘记其以前学习的任务（Parisi等，2019）。主要的CGL方法是生成性重播（GR）（Shin等，2017; Van de Ven等，2020），该方法在混合数据集中重新训练了一个新的发电机，该数据集合了从先前的生成器和当前任务的真实样品产生的伪样品。一些扩展的CGL方法仅在当前任务数据上训练发电机，例如CEWC（Seff等，2017）和Mgan（Wu等，2018; Liu等，2020）等。然而，这些方法主要在条件生成的对抗网络（CGAN）上进行了研究，并且它们对于单个增量任务是可行的，而对于多个顺序任务，CGAN可以诱导不稳定的训练，从而导致下质量的样品（CONG等，2020）。
如何申请数据中心 EDGE 认证
如何申请数据中心的 EDGE 认证 I. 简介 EDGE 绿色建筑认证计划正在试行数据中心绿色认证，符合标准 EDGE 认证标准。当前试点阶段将持续到 2024 年底。 II. 资格要求 全球任何数据中心，无论是新建的还是现有的，都有资格申请。数据中心要获得 EDGE 认证，需要满足两个要求：
EDGE 文章 - RSC 出版
通过稳定的原子级精确表面实现二维电子态的实现，进一步激发了人们对低维固体的研究，这种固体可以承载接近单链状态的高度受限的一维状态。在目前建立的二维范德华晶体中，一维电子态或光学态通常通过带有底层一维基序的二维晶格（如磷烯）获得，8,9 或者通过自下而上的路线，通过基底和生长工程破坏平面内共价键的形成，10,11 催化 VLS 生长，12-14 人工台阶边缘，15 或在碳纳米管内部生长，从而引导过渡金属二硫属化物晶格生长成其一维对应物。 16 由于其结构类似于二维范德华晶体，由亚纳米厚的一维或准一维（q-1D，指具有非各向同性横截面的链状结构）链通过弱范德华力结合在一起的结晶相已成为最近关注的主题，作为通往低维固体的替代途径。17 – 22 保持
1. 使用 Microsoft Edge 在 IPPSA 中打开您的士兵人才档案 (STP) 2. 单击页面顶部的“返回” 3. 右键单击屏幕 4. 选择“
1. 使用 MICROSOFT EDGE 在 IPPSA 中打开您的士兵人才档案 (STP) 2. 单击页面顶部的“返回” 3. 右键单击屏幕 4. 选择“网页捕获” 5. 选择屏幕顶部的“捕获整页” 6. 单击屏幕右上角的保存图标 7. 选择“另存为”并保存在文件夹中 8. 从文件夹中打开图像 9. 单击窗口右上角的打印图标 10. 使用以下设置 1. 打印机 – MICROSOFT 打印为 PDF 2. 方向 – 横向 3. 纸张尺寸 – 信纸 4. 照片尺寸 – 整页 5. 页边距 –正常 6. 合身 – 缩小以合身
Atco Refueller操作知识共享报告 - 公共
该项目包括安装一个行业标准的快速加油站，从现有的每天65公斤（铭牌容量）的绿色氢生产工厂中取出氢，位于詹达科特的Atco Ceih设施。耗资400万美元的AUD项目包括完整的氢加油站（HRS）的设计，建筑，安装和调试，并与Atco的Jandakot Operational Center的现有CEIH基础设施完全集成。项目成本不包括4.安装的HRS支持快速填充（按照SAE J2601 H70/T40协议）支持一小部分FCEV，最初是15辆车。HRS每天能够从空的（大约5kg车辆储罐）中完成多达五个FCEV车辆备票。加油速率最高每秒60克（每分钟3.6公斤），典型的加油大约需要6-8分钟。人力资源由氢压缩（来自CEIH存储），存储，冷却和分配以及所有相关的设备以及总体控制和安全系统组成。