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月球 GNSS 接收器实验 (LuGRE) 的科学目标和调查 Lauren Konitzer 1 、Joel JK Parker 1 、Benjamin Ashman 1 、Nath
2020 年 7 月，NASA 选择月球 GNSS 接收机实验 (LuGRE) 作为 CLPS 任务订单 19D 的第 10 个有效载荷 [17]。2021 年 2 月，NASA 将任务订单 19D 授予 Firefly Aerospace。Firefly 的蓝色幽灵任务 1 (BGM1) 将把 LuGRE 和其他 CLPS 19D 有效载荷运送到月球危海的 18.6° N、61.8° E。LuGRE 旨在首次在 30 RE 以上的高度演示基于 GNSS 的导航，也是首次在月球表面使用 GNSS。LuGRE 科学目标的实现将扩大可用 GNSS 信号的已证实覆盖范围。后续任务将能够利用 LuGRE 数据和经验教训在月球区域内实现 GNSS 的运行，为探索月球的航天器增加一个现有的、经过验证的实时导航源。 2 卢格雷科学目标
卫生部副部长乔博士关于
2024 年 9 月 16 日，星期一 项目主任、南非医学研究委员会副主席 Liesl Zuhlke 教授、世界卫生组织代表 Nigel Rollins 博士 威特斯兰德大学的 Shane Norris 教授 卢嫩菲尔德-塔南鲍姆研究所的 Steve Lye 博士 加拿大贸易办公室高级专员公署贸易专员 Caroline Bolduc 女士 加拿大驻南非高级专员公署参赞兼合作负责人 Shauna Flanagan 女士 卫生部代表 在座的各位成员和专家， 女士们、先生们， 早上好 今天，我很荣幸能就一个对我们国家健康和福祉至关重要的问题向大家发表讲话：非传染性疾病（NCD）负担，也称为生活方式疾病，因为它们大多数与人们的生活方式有关。当然，其中许多是可以预防和控制的疾病。糖尿病、高血压、心血管疾病、慢性呼吸系统疾病和癌症等非传染性疾病是当今南非的主要死亡原因。具体而言，糖尿病仍然是 2020 年第二大潜在死亡原因，占所有死亡人数的 6.6%，仅次于 2020 年袭击南非并成为主要死亡原因的 Covid-19。从性别死因来看，糖尿病是女性死亡的主要潜在原因，占 8.2%，高于 2018 年的 7.7%。我国糖尿病的增长速度令人担忧。
Joey Velez-Ginorio - 宾夕法尼亚大学工程学院
2023 – 主任 — NSF REU 站点：编程语言本科生研究实验 2021 – 成员 — 宾夕法尼亚大学（工程学院）博士多元化咨询委员会 2019 – 2020 副主席 — 麻省理工学院研究生理事会多元化、公平和包容性委员会 2019 成员 — 麻省理工学院理学院研究生咨询委员会 2019 顾问 — Impact Labs，英国牛津 2017 – 2018 副主席 — 中佛罗里达大学西班牙裔和原住民科学促进协会 2016 – 2017 主席 — 中佛罗里达大学西班牙裔和原住民科学促进协会 2016 – 2018 大使 — 中佛罗里达大学学术进步项目 2016 导师 — Elevation Fellows 指导计划
AR6场景数据库中缺少土地碳固换数据的插图rubenprütz1，2，3，萨宾大惊
四个经过测试的回归模型中的每个。性能结果是指与回归验证数据集中的实际变量相比，预测变量之间的比较。面板（b）显示了实际（“碳固存|土地利用”）与预测的土地CDR和AR6净负afolu Co 2排放（基于“排放| CO2 | Afolu'的负值| co2 | afolu'），作为在AR6中cdr cddry consemational Scenario的较低限制的代理。该图中的预测数据基于k-neartimt邻居回归。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域则显示5-215
在随机MPC中使用深层生成干扰模型的贝叶斯预测，用于构建能量系统 /作者= Sorouifar，Farshud；鲍尔森（Joel A。）；王，你们； Quirynen，Rien； Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年8月22日 /受试者=控制，机器学习，优化< /div < /div>
抽象预测控制在很大程度上取决于干扰预测的质量。虽然重新干扰建模效果已经采用了概率的观点来防止不可靠的确定性预测，但这种概率模型通常仅适用于数据丰富的设置或涉及对基本分布的简化假设。生成模型，例如条件变异自动编码器（CVAE），为从数据中学习分布提供了一种表达和自动化的方法。通过对学习的潜在空间进行采样，可以产生看不见的干扰实现。在本文中，我们开发了利用这些生成模型的方法来设计经济随机模型预测控制（SMPC），该模型利用CVAE产生的干扰信号进行在线适应。CVAE产生的方案可以转换为对学到的潜在矢量的条件概率，其中条件与影响干扰信号形状本身的因素（例如，工作日/周末在内部热载荷上的影响）以及观察到的数据（即，基于观测的数据）。因此，我们可以生成最相关的干扰信号，以在基于情况的SMPC方法中使用，以减少控制策略的保守性，同时满足约束。
Joe和Esther Dequattro首先被引入
实际上，在2024年Bravo Bradley活动中，最受欢迎的现场拍卖项目之一是在Federal Hill的Il Massimo的十二个地道的罗马餐饮和品酒体验。这个独特的套餐 - 精心设计的晚餐演讲，其中包括有才华的厨师戴维德·内格里（Dav Davide Negri）的传统Carbonara和Tiramisu的现场演示 - 不仅为医院筹集了12,000美元，但还将为获奖者及其客人和他们的客人提供真正令人难忘的体验。
“压力是我们这个时代的祸害。”—乔·迪斯本萨博士
压力：损害健康、工作表现和经济。* *Russo S、Ronchetti M、Di Tecco C、Valenti A、Jain A、Mennini FS、Leka S、Iavicoli S。开发与工作相关的压力成本估算模型：使用来自两个意大利案例研究的数据进行基于缺勤的估算。Scand J Work Environ Health。2021 **50 年来注意力表现：注意力网络测试的荟萃分析。2019 年发表于《自然通讯》。
全球湿地甲烷排放的合奏估计2000-2020 Zhen Zhang 1，Benjamin Poulter 2，Joe R. Melton 3，William J. Riley 4，Geor
差异（ΔECH4）相对于2000-2009级别的平均水平的差异（ΔECH4）与由不同气候数据集（CRU和GSWP3-W5E5）分组的两组模拟。a，在2000 - 2020年期间的年度总异常的时间序列，阴影区域代表最小和最大建模排放之间的范围。水平线分别代表2000-2009和2010-2019的整体平均值。b，平均ΔECH4的纬度梯度，来自所示的两组仿真的30°纬度箱中的每个平均年度总ΔECH4。c，三个区域的平均季节性ΔECH4的盒子图。中央标记245
Zephyr Teachout和Joel Thayer
Zephyr Teachout是福特汉姆法学院法律教授，她专注于公司权力与政治权力的交汇处。她教公司，选举法，反托拉斯和起诉白领犯罪。她在2009年写了第一篇文章之一，即地方选举的全球化，预计外国在国内选举中的威胁威胁。Teachout的最新著作《 Break'Em Up（2020）》为重新想象民主与反垄断法之间的关系提供了理由。她的先前书《美国腐败》（2014年）探讨了外国政府在《宪法公约》中扮演的核心作用。她的公开著作出现在《纽约时报》，《外交事务》，《纽约书籍评论》，《华盛顿邮报》，《国家》和《新共和国》中。在2021年，她请假
