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LITE 2024：Lumentum 投资者技术活动
本演示文稿包含《1933 年证券法》第 27A 条和《1934 年证券交易法》第 21E 条所定义的前瞻性陈述。这些陈述包括关于我们对市场、客户和行业的信念和期望的陈述，包括市场增长和潜在市场、对客户及其最终客户对我们的产品和技术的需求的任何预期或指导，包括这种需求的驱动因素、关于我们的收购、协同效应的实现、收购对我们的业务和财务结果的预期影响的陈述、关于我们的产品路线图、投资、新技术和新产品和技术的可用性的陈述以及我们关于收入增长、未来净收入、毛利率、营业费用和营业利润率的财务模型和前景以及相关假设。这些前瞻性陈述涉及风险和不确定性，可能导致实际结果与预测结果大不相同。可能导致实际结果与预期结果不同的因素包括：(a)全球市场的不确定性和波动性，包括宏观经济环境的不确定性和波动性、银行和金融服务业的波动性和不确定性、通胀压力、政治或经济环境的变化，如地缘政治冲突、战争、贸易和出口限制以及征收关税或其他税款，以及此类市场混乱对我们产品需求、客户技术支出以及我们获取产品零部件的能力的影响；(b)季度间产品组合波动，由于我们产品组合的毛利率范围广泛，这可能对盈利能力指标产生重大影响；(c)我们各业务的平均销售价格下降或成本增加，这两种情况都会降低我们的利润率；(d)季节性的影响；(e)我们的供应商和合同制造商满足我们预测需求的生产、质量和交付要求的能力，以及持续的供应链限制的影响，尤其是在半导体领域；(f)客户需求的变化，包括由于库存实践和最终客户需求的变化； (g) 我们吸引和留住新客户的能力；(h) Lumentum 的融资或运营策略不成功的风险；(i) 未能成功整合收购的公司和业务；以及 (j) 我们未能准确识别收购业务中的负债和风险。有关这些风险和其他风险的更多信息，请参阅公司向美国证券交易委员会提交的截至 2023 年 12 月 31 日的财政季度 10-Q 表季度报告中的“风险因素”部分。此外，本演示文稿中包含的结果仅在今日有效，除非另有说明。本演示文稿中包含的前瞻性陈述截至本演示文稿发布之日有效，公司不承担更新此类陈述的义务，除非适用法律要求。
Fasola，Omobolanle Seri，“利用人工智能搜索引擎进行文献综述过程”（2023 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。8043。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8043
文献综述是研究的重要组成部分，需要花费大量的时间和精力才能搜索到数以百万计的在线和实体学术论文。然而，随着人工智能搜索引擎的出现，进行文献综述的过程变得更加高效和有效。人工智能搜索引擎使用机器学习算法来分析大量数据，并在几秒钟内为研究人员提供相关且准确的信息。人工智能搜索引擎在文献综述中的重要性怎么强调也不为过。它们可以帮助研究人员节省时间，提高结果的准确性和相关性，并提供传统文献综述方法可能遗漏的全面结果。本文旨在为研究人员提供一份全面的指南，指导他们如何利用人工智能搜索引擎进行文献综述。它讨论了使用人工智能搜索引擎的优势、如何选择正确的搜索引擎、有效使用它们的技巧以及避免使用这些工具时的陷阱。
VITM 和卫星单位 2022 年活动报告......
1. 建立新画廊卡弗里河画廊的落成典礼 - 卡弗里河 - 生命线画廊，由 VITM（NCSM 的一个部门）与印度国家科学院和卡纳塔克邦旅游部合作设计和开发，由卡纳塔克邦政府合作部长兼迈索尔区主管部长 Shri ST Somashekar 于 2022 年 9 月 17 日在卡纳塔克邦迈索尔的卡纳塔克邦展览局园区揭幕，迈索尔市长 Shri Shivkumar 和迈索尔卡纳塔克邦展览局主席 Shri Mirle Srinivasa Gowda 出席了开幕式。VITM 馆长 Smt. KA Sadhana 带领贵宾们参观了画廊。贵宾们在 3D 影院观看了关于卡弗里河的 3D 纪录片。约 200 名卡纳塔克邦政府官员、国家科学院官员和公众出席了此次开幕式。
长光卫星技术有限公司 - 空军大学
自称是中国首家商业遥感卫星公司 i CGST 是过去十年崛起的中国新型商业航天公司的象征——它更加灵活，不受传统航空航天巨头的管辖，至少名义上是私营企业——但仍然高度依赖政府支持并受制于政府的优先事项。2 CGST 的业务包括卫星和卫星部件的开发、卫星在轨交付、遥感产品、无人机开发和相关系统。3 然而，该公司主要以吉林系列遥感卫星（见下文“主要产品”）而闻名，这些卫星具有广泛的应用范围，包括农业、环境保护、自然灾害救助和资源管理。4 CGST 也是一家军民融合公司，其产品被中国人民解放军 (PLA) 使用，尽管 CGST 似乎在宣传其这方面的业务时要谨慎得多（见下文“军事联系”）。
Z790 Aorus Elite Ax Ice -Bitamina
内存第14和13世代Intel®Core™I9/I7 Pocessor： - 支持DDR5 5600/5200/4800/4400/4400 MT/S内存模块13th GenerationIntel®Core™i5/i5/i3和12th GenerationIntel®Core™，pentel®Core™，pentium®Gold®Gold®GoldSSupport®dr Dr.48 48 44 MONT 5 44 MONT。模块4 x DDR5 DIMM插座系统内存的最多支持192 GB（48 GB单个DIMM容量）的系统内存双通道内存体系结构支持ECC UN-BUFFERED DIMM 1RX8/2RX8内存模块（非ECC模式以非ECC模式运行），用于非ECC非ECC未经ECC未备用的存储器模量，并支持极端的存储器模量。 （CPU和内存配置可能会影响受支持的内存类型，数据速率（速度）和DRAM模块的数量，请参阅Gigabyte网站上的“内存支持列表”以获取更多信息。）板上图形
机器人卫星 HS
预期集：显示 2017 年 9 月 13 日与 2017 年 11 月 18 日的 NASA Worldview 图像（教师幻灯片第 3 张幻灯片上的 gif）。询问，“当图像从 2017 年 9 月滑动到 2017 年 11 月时，您注意到了什么？”答案各不相同，均可接受。（请注意 9 月份的停电直到 2017 年 11 月中旬才修复）询问，“当图像从 2017 年 9 月滑动到 2017 年 11 月时，您想知道什么？”鼓励提出所有问题/疑问。解释一下这两张卫星图像分别来自 2017 年飓风玛丽亚袭击波多黎各之前和之后，使科学家能够追踪飓风的影响和社区的恢复情况（请注意 9 月份的停电直到 2017 年 11 月才修复）。（有关更多信息，请单击此处。）在接下来的几节课中，我们将探索卫星和立方体卫星在太空中的定位，以了解如何收集数据，例如飓风玛丽亚的图像。接下来的两张幻灯片提供了有关立方体卫星的基础知识，并提到了 CubiKit。A 部分 - Dizzy Bat（25 分钟） 教师注意：学生将参加一个动手体验，在接触学术词汇之前，该体验将模拟方向和态度。当他们了解卫星的 5 个主要组成部分时，这将有助于激活有关体验的先前知识。显示幻灯片 6 以介绍活动。在户外空旷的场地上，学生将参加眩晕蝙蝠活动。教师注意：可以将桌椅移到教室边缘，作为空旷场地的替代方案。
2024 年读写研究会议
0024-38 | 您的出版物编号 - 中田纳西州立大学不会因种族、肤色、宗教、信仰、国籍、性别、性取向、性别认同/表达、残疾、年龄、受保护退伍军人身份、基因信息或任何其他受法律保护的群体歧视学生、员工或入学或就业申请人，这些歧视适用于 MTSU 赞助的所有就业、计划和活动。已指定机构公平与合规/Title IX 协调员的校长助理负责处理有关非歧视政策的询问，联系方式为 Cope 行政大楼 116, 1301 East Main Street, Murfreesboro, TN 37132；电子邮箱为 Christy.Sigler@mtsu.edu，电话为 615-898-2185。MTSU 的非歧视政策可在 mtsu.edu/iec 上找到。
ZSM-5沸石绩效评估...
Alessia Marino A，Alfredo Aloise A，B，Hector Hernando C，Javier Fermo C，Daniela Cozza A，Emanuele Giglio A，Massimo Migliore A，Patricia Pizarro C，D，D，Girolamo Giorolamo a，David P.
算法素养：数据图书馆员的生成人工智能技术
简介：人工智能（AI）是一种新颖的图书馆技术。AI技术和数据图书馆员的需求是混合和共生的，因为学术图书馆必须将AI技术插入其信息和数据服务。图书馆服务需要AI来解释大数据的上下文。目标：在这种情况下，我们探讨了Openai Codex的使用，Openai codex是一种对Python代码的深度学习模型，从存储库培训，以生成数据馆员的代码脚本。本研究研究了从链接到AI GPT技术的复杂代码环境中获得代码脚本见解的实践，模型和方法。方法：提出的AI驱动方法旨在帮助数据图书馆员使用Python库和插件（例如集成开发环境Pycharm）创建代码脚本，并提供Machinet AI和Bito AI插件的其他支持。该过程涉及数据图书馆员与AI代理之间的协作，图书馆员提供了对编程问题的自然语言描述，而OpenAI Codex在Python中生成了解决方案代码。结果：提出了五个特定的Web刮擦问题。脚本演示了如何提取数据，计算指标并将结果写入文件。结论：总的来说，本研究突出了AI在协助数据图书馆员使用代码脚本创建网络刮擦任务的应用。AI可能是数据图书馆员在网络上处理大数据挑战的宝贵资源。使用AI创建Python代码的可能性非常有价值，因为AI技术可以帮助数据图书馆员使用各种类型的数据源。数据科学Web刮擦项目中的Python代码使用机器学习模型，该模型可以生成类似人类的代码，以帮助创建和改善库服务以从Web集合中提取数据。非编程数据图书馆员使用AI技术的能力促进了他们与所有类型和数据源的相互作用。Python编程语言具有人工智能模块，软件包和插件，例如OpenAI Codex，该语言在Web浏览器中序列化自动化和导航，以通过输入密码，选择Captcha选项，收集数据并创建数据集的不同数据集来模拟页面上的人类行为。