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书目论文：宗教经济理论
20 世纪 90 年代初，科特·柯本和他的摇滚乐队涅槃乐队以未经修饰的音乐和深沉、黑暗的歌词一炮走红，引起了数百万美国当代人的共鸣。同样，犹太雷鬼嘻哈歌手马提斯亚胡迎合了许多美国人的折衷品味和欲望，赢得了当今疏离、媒体精明、市场饱和的人们的青睐。很少有金融奇才能像电视主持人兼作家苏西·奥曼那样吸引公众的注意力。迪士尼频道拥有长期播出的艾美奖获奖动画片《唐老鸭历险记》和《麻辣女孩》以及新节目《这就是乌鸦》和《汉娜·蒙塔娜》，吸引了全国数百万儿童。我们可以列出无数个像巴拉克·奥巴马这样的政治家、像萨沙·科恩这样的艺人、像约翰·格里森这样的作家、像胡克·霍根这样的摔跤手，他们迎合了美国人的广泛品味和欲望，吸引了公众的注意力。学者们虽然很快就能评估出那些帮助人们占领商业市场的无形技能和才能，但他们往往不愿意发挥同样的好奇心去探索精神领袖如何在宗教市场中开辟出独特的市场。对于一位牧师来说，吸引成千上万的每周出席者或说服数百万人购买他的书籍或在电视上观看她的精神信息是一项非凡的壮举。传教士需要将天赋和聪明才智结合起来，才能说服成千上万的人利用他们的假期穿越全国来参加礼拜会议。以前的宗教学者更愿意将宗教运动的流行归因于顾客的不理性，而不是供应商的天才，但新一代社会科学家认识到，宗教就像商业娱乐一样，依靠创新的领导力来吸引大众。这并不是说这些学者对宗教生活进行了简化分析
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摘要。 div>- 在机器学习模型的概括中发现的问题之一，该问题已在瓜亚基尔市综合私人健康诊断中心（综合私人健康诊断中心）实施。它们阻止了监督学习模型的最佳性能，对于整体中心的生产，它取决于数据的不平衡或失衡，具体取决于类的类型。 div>因此，由于人工神经网络获得了最可接受的性能，因此本研究将重点放在人工神经网络的评估上，以及在学习过程中应用99.98％实现的改进。 div>
估计低地巴布亚新几内亚森林中的碳库存：低密度的大树导致低于全球平均碳库存
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![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
2024-25 学年 MS 和 HS_Math Escape Challenge 在线选秀
数学逃脱挑战 MS 和 HS - 5 个密室中的 5 个。■ 练习室 - 使用以前的 MESA Day 密室，让学生练习解决前几年的数学问题以及密室部分。主管将联系 Rose (rcureton@pacific.edu) 获取练习登录信息。■ 密室活动 - Brain Chase 提供在线密室（没有数学问题需要解决！），可以作为娱乐活动。这可以帮助学生和教师熟悉 Brain Chase 平台以及密室的机制。这是一种向学生介绍密室的有趣方式，而不必担心解决数学问题。中心主管可以购买这些房间，用作数学逃脱比赛前的无压力、有趣的补充活动。费用列在 BrainChase 网站上。
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
最低基本保障计划
不论婚姻状况如何，受抚养人均可享受 26 岁以下的保障。及时提交：必须在服务发生之日起 12 个月内提交索赔。农村地区定义为 30 英里。如果在您住所 30 英里内无法提供预防服务，则将通过网络向提供商付款。福利协调：不重复，计划不会支付超过计划在没有其他保险的情况下应支付的金额。Rx 保险计划由 Pram Insurance Services 承保。有关详情，请参阅计划说明。我们认为，根据《患者保护与平价医疗法案》（PPACA），此保险是非祖父级健康计划。所有索赔均受服务时计划条款的约束。通过电话或书面形式报价的任何福利都不是付款保证。索赔在收到索赔和做出福利决定所需的任何其他信息后确定。
使用深...
印度教科技研究所，coimbatore 1 sentinfo@gmail.com，2 venkat.it@gmail.com，4 ramasamy.s@hit.s@hit.edu.in，4 md.devendran@gmail.com摘要：该项目旨在为食品和beverage提供精确估算的自动化系统，以估算食物和beverage的自动化系统，并深入研究。随着对健康意识的人的需求不断增长，需要使用可靠，高效且易于使用的工具，可以帮助用户做出明智的饮食选择。该项目利用图像处理技术和深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN））来分析食物图像并预测相应的卡路里含量。该系统首先捕获食品或饮料的图像，然后将其处理并通过预先训练的深度学习模型。该模型在包含各种食品的图像及其营养信息的大型数据集上进行培训。预处理输入图像后，该模型通过利用其学习的特征来对食物进行分类并估算卡路里计数。然后将估计的卡路里值实时显示给用户。该项目利用关键技术，包括图像识别，深度学习和营养分析。它旨在将其集成到移动应用程序或Web平台中，从而使用户可以有效地跟踪其每日热量摄入量。通过在不同的数据集上进行培训，可以不断提高系统的准确性，从而确保对不同食品的可靠卡路里估算。该工具有可能通过促进更健康的饮食习惯来彻底改变个人健康管理。关键词：卡路里估计，深度学习，图像识别，食物分类，卷积神经网络，健康管理，营养分析，实时预测。
METCALF奖摘要论文
Spyros Kasapis在希腊塞萨洛尼基出生和长大。他17岁时移居美国，并在伍斯特理工学院完成了航空工程学士和硕士学位，他专注于控制和自动驾驶飞机路径计划。他搬到了安阿伯（Ann Arbor），获得了海军建筑和海洋工程学的第二大硕士学位，以及他的博士学位，该学位专注于视觉识别的机器学习应用。他曾在NASA Goddard太空飞行中心担任实习生，在那里他使用SDO卫星数据帮助了Van Allen辐射带的特征，同时还是NASA JPL 2022 Planetary Science Science Summer Schoom Schoom School Cohort的成员，在那里他从事Gelatto小星际小行星小行星小行星样本返回任务建议。他目前是NASA AMES研究中心的博士后研究员。他的研究兴趣包括使用机器学习来检测太阳能区域的出现和SEP预测。