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John de FriesJohn de Fries
罗纳德·D·库奇（Ronald D. Kouchi），nadine nakamura尊敬的纳丁·纳卡穆拉（Nadine Nakamura），议长和参议院议员，也是第三十三号州立法机关代表州国会大厦的成员，也是第33号州议会会议室，三十三个州立法机关，夏威夷州立法机关，夏威夷96813州议会大厦，主席431 Honolulu，hawii 968 hawii 968 hawayi 968 hawayi 968。 Nakamura和立法机关的成员：根据第255号法案，SLH 2022，我正在向Mauna Kea管理和监督当局（当局）传输第二份年度报告（在过去的十二个月中，有关管理措施，计划，报告，报告，评论，评估，评估，评估，评估，评估以及对Mauna Kea的影响。根据第93-16（a）条，HRS，本报告的副本将发送给立法参考局图书馆，并在当局网站http://dlnr.hawaii.gov/maunakea-authority/上可见。
使用 SHERLOC 校准目标数据测试火星太空服材料：MAX-CF 项目。M. Fries 1、J. Alred 1（见致谢）、S. Hollan
简介：火星 2020/“毅力号”探测器携带一套宇航服材料，作为 SHERLOC* 校准目标的一部分 [1]。作为常规校准程序的一部分，SHERLOC 会定期分析这些材料，并生成有关其在火星表面环境中降解情况的丰富数据集。校准织物最大化 (Max-CF) 项目将有效地将 SHERLOC 数据转化为宇航服材料使用寿命的衡量标准，方法是将第二组材料暴露在火星舱中，使用 JSC 的类似 ACRONM** 仪器复制 SHERLOC 测量值，然后进行材料测试（包括拉伸测试）。这些数据可用于指导宇航服设计和/或材料开发，提高未来火星任务的机组人员安全性。这将部分解决 NASA 的战略知识差距 8（火星表面技术），该差距指出需要开发技术以“维持人类在火星表面的生活 [并] 实现人类的流动和探索” [2]。本摘要描述了整个 Max-CF 项目以及迄今为止实验室研究的进展。
隐私、算法和人工智能
5 这项研究发现，预测高智商的最佳指标包括《雷暴》、《科尔伯特报告》、《科学》和《薯条》，而预测低智商的指标包括《丝芙兰》、《我爱做妈妈》、《哈雷戴维森》和《战前女士》。
健康益处和发酵食品的风险 - Pimento倡议
Smilly Todorovic 1 , Asli Aquirer Hayriye S. Harsa 13 , Joseph 14 , Christèle Humblot 15 , Karakaş-Budak 19 , Karakayay's Ceb 20 , Baltasar Mayo 29 , Skol Mojsova 30 , 38 , Isabelle Savari-Auzeloux 39 , Clarissa Schwab 40 , Jeadran Malago-Rojas 47，Seppo Salmine 48，Juana Fries 49，Christophe Chassard 39和Guy Vergers
循环系统中小丑泥鳅（Chromobotia macracanthus (Bleeker,1852)）鱼苗的生长率、存活率和颜色强度：
摘要 . 小丑泥鳅（Chromobotia macracanthus (Bleeker,1852)）是印度尼西亚的特有物种，是国际市场上需求量很大的淡水观赏鱼之一。对野生和养殖鱼苗的高需求支持了供应的可持续性。然而，天然来源和养殖鱼苗之间的性能差异尚不完全清楚。本研究旨在分析和比较两种来源的小丑泥鳅在饲养 60 天后的性能，包括生长率、存活率和颜色质量。在本研究中，小丑泥鳅鱼苗采用再循环系统饲养。有两种处理：野生和养殖幼鱼，每种重复三次。将长度为 1.5–2 cm 的幼鱼以每升水 3 条鱼的密度放养。结果表明，野生小丑泥鳅比养殖小鱼表现出更好的生长潜力。野生小丑泥鳅的平均生长率达到 3.731±0.087%，明显高于养殖鱼的 2.020±0.082%。两组之间的存活率没有显著差异，野生小丑泥鳅的存活率为 98%，而养殖鱼的存活率为 91%。研究表明，野生小丑泥鳅的生长率、存活率和颜色质量均优于养殖鱼。关键词：小丑泥鳅，鱼苗，性能，循环水，观赏鱼。引言。小丑泥鳅是印度尼西亚加里曼丹和苏门答腊特有的一种淡水观赏鱼（Musthofa 等人 2018 年；Liyana 等人 2019 年）。这种鱼在全球市场上很受欢迎，是观赏水产养殖中最重要的品种之一。为了满足这一需求，必须利用自然资源和养殖幼鱼。尽管产卵方法和受控环境中的生殖管理已经迅速发展（Baras 等人 2012 年；Abinawanto 等人 2018 年），但来自这些来源的幼鱼之间的性能差异仍然是一个重大问题。
神经网络的机器学习
本教科书基于我在哥德堡大学和瑞典哥德堡的Chalmers技术大学提供的课程人工神经网络的讲义。当我准备讲座时，我的主要来源是Hertz，Krogh和Palmer [1]对神经计算理论的介绍。其他来源是神经网络：Haykin [2]的综合基础，霍纳的讲座注释[3]，Heidelberg，Goodfellow，Bengio＆Courville的深度学习[4]，在线书籍神经网络和Nielsen的深度学习[5]。I thank Martin ˇ Cejka for typesetting the first version of my hand-written lecture notes, Erik Werner and Hampus Linander for their help in preparing Chapter 8, Kris- tian Gustafsson for his detailed feedback on Chapter 11, Nihat Ay for his comments on Section 4.5, and Mats Granath for discussions about autoencoders.I would also like to thank Juan Diego Arango, Oleksandr Balabanov, Anshuman Dubey, Johan Fries, Phillip Gräfensteiner, Navid Mousavi, Marina Rafajlovic, Jan Schiffeler, Ludvig Storm, and Arvid Wenzel Wartenberg for implementing algorithms described in this book.许多数字基于其结果。Oleksandr Balabanov，Anshuman Dubey，Jan Meibohm，尤其是Johan Fries和Marina Rafajlovic提出了考试问题，这些问题成为了本书的练习。最后，我要感谢StellanÖstlund的鼓励和批评。最后但并非最不重要的一点是，许多同事和学生（过去和现在）指出了错误的印刷和错误，并提出了改进。我感谢他们。目前的版本不包含练习（剑桥大学出版社拥有的版权）。完整的书可从剑桥大学出版社获得。
区域鱼研究所有限公司
◼快速生长罗非鱼将提高增长率和饲料效率，仅用薯条而言，每单位面积的毛利率可能会提高3倍，而与密集培养系统结合使用了6倍。◼我们计划将技术的应用扩展到其他鱼类（Seabass，Shrimps等）和特征（抗病，更好的味道，营养等）。◼我们不仅可以为解决蛋白质短缺和提高水产养殖农民的盈利能力做出贡献，还可以加强出口产品和增加水产养殖部门及相关行业的就业机会。
快速隐形频率标记 (RIFT) - Radboud 存储库
过去的研究主要使用较低频率（< 30 Hz）的频率标记。但是，使用低频标记存在两个问题。首先，低频标记可以被有意识地感知，从而干扰任务处理。其次，这种低频标记可能会干扰或破坏相同范围内的内源性神经振荡，而内源性神经振荡通常与认知过程有关，包括预测即将到来的感觉输入（Arnal 和 Giraud 2012；Lewis 等人 2016）和自上而下的机制，这些机制塑造了大脑中远处区域或网络之间的通信（Bastos 等人 2015；Fries 2015；Bonnefond 等人 2017）。为了克服这些问题，过去 5 年来，在新开发的具有更高刷新率的投影仪的推动下，研究以更高的频率（> 60 Hz）标记信息。这
GPS 在空中三角测量中的应用 - ASPRS
非常高。距离观测的标准偏差 c 2 rnm 已得到确认，并可定期获得。从测距计算位置本质上是最小二乘距离交会的直接程序。定位精度主要取决于卫星星座的几何形状。今天，空间部分已基本完成，几乎可以在任何地点和任何时间观测到至少六颗同时可见的 GPS 卫星的星座，给出的 PDOP 值 S 6。因此，除了系统误差外，内部定位精度预计在 1 到 2 厘米的数量级（标准坐标误差）。很难通过经验检查和验证如此高精度的机载定位。但有来自弗莱福兰空中三角测量（Fries，1991）的测试结果，经验证实了动态航空相机定位的精度约为 2 厘米。根据现有经验，差分载波相位观测的固有精度几乎不受 SA 的影响。