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路易斯安那州早期学习与发展标准 (ELDS)
20 世纪 90 年代，美国国家教育目标小组将学习方法是儿童入学准备的重要组成部分。学习方法通常指儿童如何处理任务/活动以及如何学习的行为和态度。学习方法包括好奇心、解决问题、保持注意力和坚持不懈等特征。这些学习行为有助于加强和促进儿童在其他入学准备领域的学习。事实上，研究表明，学习方法是儿童入学准备的一个独特方面，是他们以后在学校取得成功的有力预测因素。具有积极学习方法的孩子在学业上表现更好，与他人的互动也更富有成效。虽然其中一些技能似乎对一些孩子来说是与生俱来的，但研究人员认为，其他技能可以通过支持性的高质量学习环境来培养和发展。
p-Melds域：物理发展与健康这个...
使用小的，精确的手指和手动运动（例如捡起小岩石和橡子或从向日葵头中取出种子）。›用手指，手和手腕来操纵各种小工具。（例如，订书机，打孔器，喷瓶）。
资格申请 REDWOOD 海运码头 I 棕地评估
棕地评估（由 EPA 资助，BF 98T67701）洪堡湾港口、娱乐和保护区（District）已获得美国环境保护署（EPA）颁发的棕地评估补助金。补助金资金将用于决策过程，以进行第一阶段和第二阶段环境场地评估（ESA）以及评估的棕地物业的清理规划。该区正在寻求合格且经验丰富的环境工程顾问的专业服务，以协助项目实施、工作计划管理和本补助金的执行。本次招标是根据《联邦法规法典》（CFR）§200.318 - CFR §200.325 中概述的联邦采购标准发布的，这些标准适用于聘请咨询公司或个人协助 EPA 授予的补助金。以下列出了参与此补助金资助项目以完成棕地评估活动的公司的资质声明。该区认识到顾问可能会利用分包顾问和/或与其他公司组成团队开展该项目；但是，该区将与一家 (1) 公司签订合同，该公司将作为该项目的牵头人，履行与 EPA 的拨款义务。
针对 Web of Science 科学领域的分层文本分类
ORCID iDs：Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器，将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构，例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好，我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究，结果表明，在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错，F1 得分为 94.29%，准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN，在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低，但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入，我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果，准确率达到 98.71%，F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展，而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。
通过AI驱动的精度最大化农作物的产量
人工智能（AI）和机器学习（ML）正在推动精确农业的革命性变化，提供农民工具以最大程度地提高农作物的产量，同时最大程度地减少资源的使用。本文研究了AI驱动的技术如何分析来自无人机，传感器和卫星图像的数据，以提供可行的见解以进行优化的作物管理。通过确定最有效的种植时间表，检测早期的疾病迹象，并提供实时建议，以灌溉，施肥和农药施用，AI可以实现更精确和可持续的农业实践。AI与其他新兴技术（例如无人机和机器人技术）的整合，通过促进对设备的预测维护，并确保农作物获得理想的水，养分和害虫控制，从而提高了农业生产力。案例研究强调了AI在某些农作物中的产量最多增加了30％，这强调了其革新现代农业的潜力。本文还探讨了AI驱动的模型如何通过更有效地利用资源来减少环境影响，从而帮助农民平衡生产力与可持续性。的挑战，例如数据可访问性和小农户采用AI技术，以及AI在缓解与气候变化和可变性相关的风险方面的潜力。驱动的精确农业为改善粮食安全和确保长期农业可持续性提供了重要的机会。
计算机视觉中的神经辐射场
神经场景表示和渲染（NSR）：基于NERF的基本原理，神经场景表示和渲染方法（NSR）方法迈出了进一步的步骤，以完善3D场景的刻画。NSR引入了创新的概念，例如层次表示和神经渲染，从而促进了复杂的场景创建并优化渲染效率。多视神经表面重建：专注于三维空间中对象表面的恢复，多视神经表面重建技术利用了单个对象的多个视图。通过利用神经网络的功能，它了解了图像及其相应的三维表面之间的复杂相互作用。这促进了重建中精度和细节的实现。
控制武器，有罪不罚的盾牌
作者要特别感谢 Sage Cheng、Donna Wentworth、Marwa Fatafta、Raman Jit Singh Chima、Wai Phyo Myint、Golda Benjamin、Anastasiya Zhyrmont、Natalia Krapiva、Ángela Alarcón、Bridget Andere、Ji Yeon Kim、Jaimee Kokonya、纳姆拉塔·马赫什瓦里、彼得·米塞克、卡西姆·姆内贾、劳拉O’Brien、Gaspar Pisanu、Agneris Sampieri、Dhevy Sivaprakasam、Chetna Kumar、Alexia Skok 和 Megan Kathure，感谢他们的贡献。他们要感谢 Data4Change、印度软件自由法律中心 (SFLC.in)、Yodet、Digitally Right、Miaan Group、Cloudflare、互联网中断检测和分析 (IODA)、缅甸互联网项目、Athan、Kentik、开放网络干扰观察站(OONI) 以及 #KeepItOn 联盟的其他成员提供了有关案例研究的宝贵信息和见解，审查了数据和来源，并为报告做出了贡献。任何错误、失实陈述或不准确之处均由我们独自承担，我们欢迎您的反馈。
电磁场（3-0-0）讲义...
电磁场（3-0-0）UPCEE303先决条件：1。Mathematics-I 2。数学课程结局在课程结束时，学生将展示能力1。了解电磁的基本定律。2。在静态条件下获得简单配置的电场和磁场。3。分析时间变化的电场和磁场。4。以不同形式和不同的媒体了解麦克斯韦方程。5。了解EM波的传播。模块1：（08小时）坐标系统与转换：笛卡尔坐标，圆形圆柱坐标，球形坐标。向量计算：差分长度，面积和体积，线，表面和体积积分，DEL操作员，标量的梯度，矢量和散射定理的差异，矢量和Stoke定理的卷曲，标量的Laplacian。模块2：（10小时）静电场：库仑定律，电场强度，电场，线，线，表面和体积电荷引起电流的边界条件。静电边界值问题：泊松和拉普拉斯方程，独特定理，求解泊松和拉普拉斯方程的一般程序，电容。磁边界条件。教科书：模块3：（06小时）Magneto静态场：磁场强度，生物 - 萨瓦特定律，Ampere的电路Law-Maxwell方程，Ampere定律的应用，磁通量密度 - 最大的方程。Maxwell方程，用于静态场，磁标量和向量电势。模块4：（10小时）电磁场和波传播：法拉第定律，变压器和运动电磁力，位移电流，麦克斯韦方程，最终形式，时谐波场。电磁波传播：有损耗的电介质中的波传播，损耗中的平面波较少介电，自由空间，良好的导体功率和poynting矢量。