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中国光伏发电应用全国调查报告
与集中式光伏项目投资主体不同，分布式光伏项目开发仍主要掌握在民营企业手中。分布式光伏具有单体规模小、项目分布分散、管理难度大等特点，更适合采用融资租赁作为主要融资方式。以华能天诚融资租赁、越秀租赁、华夏融资租赁为代表的租赁机构在2023年对分布式光伏项目尤其是户用光伏的融资规模已超过1000亿元。
中国军事和情报部门会合......
近距操作是一系列轨道机动，目的是将航天器放置并保持在另一个空间物体附近，沿着相对计划的路径运行一段特定的时间，以完成任务目标。交会是一个过程，通过一系列轨道机动，两个空间物体（人造或自然体）在计划的时间和地点有意靠近。总之，RPO 技术能够实现多种功能，以支持民用和商业空间活动，例如在轨检查、维修、加油、组装和延长寿命。RPO 能力还可用于军事和情报空间活动，例如情报、监视和攻击性武器，如共轨反卫星。自 2000 年代后期以来，中国在不同的卫星对之间进行了一系列机器人在轨演示。
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。
孟买陆军公立学校教师招聘申请
7. 接受过 NCC、童子军、音乐/艺术、戏剧或其他此类活动的培训，请注明级别、地位/所取得的熟练程度………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 8. 获得过优秀奖学金？如果是，是什么？ ____________________________________ 9. 您能流利地读写和说哪些语言。 (a) _________________ (b) ______ _______ (c) _____ __ 10. 写过任何书籍/文章吗？如果有，请注明其标题/发表在哪些杂志上？ ________________________________________________________________ 11. 经验：（截至 2025 年 4 月 1 日）从您的任命开始，按时间顺序填写详细信息
Shineha Ryuma，大阪大学道德，法律和社会问题研究中心副教授，副主席，国际可持续发展科学与技术会议2024小组委员会，日本科学委员会，日本科学委员会，日本青年学院副主席
关于灾难后的媒体话语，结构性问题和社会脆弱性的研究
阿尔·加扎利视角下的人工智能：连接自然资源与机器的概念
* 通信地址：hazizah2103@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 的快速发展引发了人们对人工智能在模仿人类认知能力方面的局限性和潜力的质疑。这项研究旨在将 Al-Ghazali 思想中的 nafs（灵魂）概念与现代人工智能的发展联系起来。本研究采用比较方法和定性方法。使用内容分析技术分析数据，以确定 Al-Ghazali 的 nafs nathiqah（理性）概念与人工智能之间的异同。分析的重点包括这两个概念的潜力、局限性和伦理含义。Al-Ghazali 强调了理性在获取知识和发展技术方面的重要性。然而，Al-Ghazali 也意识到人类理性的局限性，即它无法完全理解现实的本质。人工智能虽然能够模仿 nafs nathiqah 的某些方面，但仍然存在根本差异。人工智能基于算法和数据运行，而 nafs nathiqah 涉及意识、直觉和理解意义的能力。人工智能具有改善人类生活质量的巨大潜力，但需要以合乎道德和负责任的方式开发和使用。Al-Ghazali 关于 nafs 的思想可以为理解人工智能的潜力和局限性以及其使用的道德影响提供见解。摘要
机器学习在自动代码检查中的作用 - 系统文献评论
摘要：建筑设计必须遵守众多代码，法律和法规。实际上，尽管有可用的自动代码检查工具（ACC）和该领域的广泛研究，但检查给定设计是否符合所有相关的监管要求仍然是一项手动和耗时的任务。为广泛的法规提供高度自动化解决方案的全面检查系统仍然是一个遥远的目标。最近的研究强调了吸引高级技术（例如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP））以增强ACC能力的潜力。因此，这项工作旨在审查在代码合规性检查中实施ML技术方面的最新进步，识别知识差距并提出未来的研究方向。通过实施系统的文献综述方法，我们确定了域内的三个关键研究领域：处理监管文本，处理设计信息和整体检查机制。现有的努力使用各种ML算法来探索这些领域的每个领域，以提高其有效性。尽管取得了显着进步，但由于法规的复杂性，法律文本的歧义和培训数据的稀缺性，挑战仍然存在，所有这些都限制了提出的方法的可扩展性。此外，虽然ML通过从数据中学习而不是依靠硬编码规则来增强灵活性，但它引入了对建筑许可至关重要的决策过程中的不确定性。评论强调了混合方法的潜力，这些方法结合了基于规则的系统和ML模型的优势，以有效解决这些挑战。
冬季观察：没有 ITV 赛车，总体而言没有灾难
作者：亚当·霍顿 自上周五以来，英国的全天候赛事一直很热闹，只有周日在切普斯托举行的两场比赛例外。由于极端天气条件袭击了英国部分地区，那场比赛成为了国家狩猎活动取消的越来越多比赛的名单之一。我们的心与所有受影响最严重的人同在，包括沃顿庄园养马场的团队，他们在 X 频道发布了一段视频，显示诺丁汉郡农场至少两个围场被几英尺深的水完全吞没。值得庆幸的是，他们后来报告说，沃顿庄园的所有动物都没有受到伤害。我很想告诉你们，全天候赛事在过去几天里为我们带来了令人欣慰的消遣，但事实上，它一直比较低调。理想情况下，ITV Racing 可以这样安排，在桑当和温坎顿的原定比赛取消后，于周六播放南威尔和/或伍尔弗汉普顿的比赛，但之后再看看这些比赛的实际情况。续 p3
机器学习方法是在火星上识别和分类的Rampart陨石坑。 J.M. Williams 1（Jwilliams4@unm.edu），A.C。Buie 1，D.P。梅森1，
简介：冲击壁是火星和许多其他行星体的无处不在地质过程，对于整个太阳系中岩石和冰冷体的表面相对年龄至关重要；在过去的数十亿年中，包括古代和现代火星都发生了这样的火山口事件[1]。这些陨石坑可以根据其形态和形成过程进行分类，包括作为斜坡型特征。在火星上对这些火山口形态的分类历史上已经证明了困难和耗时，这主要是由于1）缺乏质量，高分辨率图像和2）图像的巨大图像。我们的新方法试图通过使用基于机器学习的方法（ML）方法在MARS（32°N至32°S）中的较低纬度（32°N至32°S）内的准确分类的Rampart火山口数据库来纠正此问题。
使用机器学习对陨石反射光谱进行分类。 S. Saha 1，T。H。Burbine 2,3和M. D. Dyar 2,3，1计算机科学系
模型结构：我们的方法利用火箭（随机卷积内核变换）算法[4]从陨石光谱中提取数值特征。虽然火箭在时间序列分类中的有效性被广泛认可，但其能力与本研究中光谱分类的挑战非常吻合。反射光谱虽然不是传统的时间序列，但在与时间序列数据具有相似性的波长跨波长中显示顺序模式。火箭的计算效率和对噪声的鲁棒性使其成为此任务的理想选择，在这种任务中，捕获微妙的光谱模式至关重要。它将大量随机初始化的卷积内核应用于光谱，每个卷积内核都有随机参数，例如长度，扩张，偏置和填充物。这种随机化使火箭列出了数据的局部和全局特征，这对于区分光谱模式至关重要。