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8 这并不是说模型理解不能有助于理解现象。事实上，模型理解起着至关重要的作用。然而，理解模型和理解现象之间的关系很复杂。我们将在第 3.2 节中详细阐述这一点。 9 请注意，劳勒和沙利文谈论的是解释，而不是理解。虽然这种分歧也出现在关于理解的辩论中（Strevens，de Regt ???），但劳勒和沙利文的分歧最为简洁。如上所述，我们看到两者之间存在密切的联系。根据理解和解释之间关系的具体构建方式，这种分歧甚至可能崩溃（例如，当理解被概念化为拥有正确类型的解释的心理表征时）。
单台机器问题的深度学习驱动算法最小化总迟到
在本文中，我们研究了深度学习方法来解决众所周知的NP单机调度问题，目的是最大程度地减少迟到的目的。我们提出了一个深层的网络，该网络是基于Lawler的分解和Della Croce等人提出的基于Lawler的分解和对称分解的单次调度算法中标准值的多项式估计器。本质上，神经网络通过估计问题分解为子问题来指导算法。本文还描述了一种生成培训数据集的新方法，该方法可以加快培训数据集的生成并减少解决方案的平均最佳差距。实验结果表明，我们的机器学习驱动的方法可以有效地将信息从训练阶段概括为明显更大的实例。尽管训练阶段使用的实例从75到100个工作岗位，但多达800个工作岗位的实例的平均最佳差距为0.26％，几乎是最先进的启发式启发式差距的差距差不多五倍。
气候变异性和对西非水文系统的近期影响
气候可变性和变化对西非和中部中部的水文系统的近期影响M，Dieppois，B，Eden，J，Mahé，G，Paturel，J-E，Amoussou，E，Anifowose，b，van de Wiel，M＆Lawler，D 2020年，“气候变异性和对西非水文系统的近期影响，西部和中部非洲的水文系统的变化”，气候动力学，第1卷。54，否。3-4，pp。2041-2070。doi 10.1007/s00382-019-05102-7 ISSN 0930-7575 ESSN 1432-0894出版商：Springer最终出版物可通过http://dx.doi.org/10.1007/10.1007/s00382-019-19-019-019-75102-7 CORAL wre and Springer获得。和/或其他版权所有者。未经事先许可或收费就可以下载副本以进行个人非商业研究或研究。如果没有首先从版权所有者获得书面许可的情况下，无法从版权所有者获得许可的情况下进行广泛的复制或引用。未经版权持有人的正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介出售。本文档是作者的后版本，并包含在同行评审过程中商定的任何修订版。发布版本和此版本之间可能存在一些差异，并建议您从该版本中咨询已发布的版本。
双维的定向IDLA森林
1。简介。内部扩散限制聚集（IDLA）是Meakin和Deutch [33]于1986年为化学应用引入的随机增长模型，然后在数学框架中，由Diaconis和Fulton在[16]中。在此模型中，通过从某个源点开始的随机步行访问的curlant聚集物中添加到汇总的第一个站点，从而递归定义了聚集体。经典IDLA模型在Z D中构建如下。我们以0 =开始; 。在步骤n，一个简单的符号随机步行从原点0开始，直到它退出电流骨料A n-1，例如在某个顶点z处，该顶点Z添加到n-1中以获取a n = a n = a n-1∪{z}。在经典的IDLA模型（以及本文）中，该单词粒子用于参考随机步行，该随机步行在退出当前汇总a -1时停止，并在新的顶点z上安顿下来。第一个定理是由Lawler，Bramson和Griffeath在[27]的经典IDLA模型中建立的。它断言骨料n（适当归一化时）会导致A.S.随着北部的影响，到达欧几里得球（W.R.T.最多线性的极限形状）。从那时起，几篇论文（由Lawler [26]，Asselah和Gaudil-Lière[2，3，4]和Jerison，Levine和Shefinfield [22，23，24]）改善了在2 d d d d d d d d d d d d d d d d d和Sublogarithmic in Eaverplogarithmic中的爆发的界限。最近，已经考虑了此问题的许多变体。In particular, IDLA on discrete groups with polynomial or exponential growth have been studied in [ 10 , 11 ], on non-amenable graphs in [ 20 ], with multiple sources in [ 29 ], on supercritical percolation clusters in [ 17 , 40 ], on comb lattices in [ 5 , 21 ], on cylinder graphs in [ 25 , 30 , 41 ], con- structed with drifted random walks in [ 31 ] or在[7]中具有统一的起点。
Beal Bank 2024 奖励计划 - 达拉斯
Roshan Ranganathan Beal Bank 一等奖 Curtis 中学 | Allen ISD Annika Wong Beal Bank 二等奖 Otto 中学 | Plano ISD Shreyas Kolan Beal Bank 三等奖 Rice 中学 | Plano ISD 生物医学与健康科学 Chloe Ni Beal Bank 一等奖 德克萨斯州分会 – 健康物理学会 STC-HPS 科学博览会优秀奖 Rice 中学 | Plano ISD Vaibhavi Kabra Beal Bank 二等奖 Vandeventer 中学 | Frisco ISD Aditi Bhaskar Beal Bank 三等奖 Lawler 中学 | Frisco ISD 生物医学工程、计算生物学和生物信息学 Akansh Karthik Beal Bank 一等奖 Lemelson 基金会 Lemelson 早期发明家奖 Rice 中学 | Plano ISD Shruti Paul Beal Bank 二等奖 Schimelpfenig 中学 | Plano ISD Masouda Khan Beal Bank 三等奖 Pioneer Heritage 中学 | Frisco ISD
第八巡回法院
编号23-2268 ___________________________________________________________________ Verchon DeBrossard；迈克尔·克林肯伯格（Michael Klingenberg）； Trentae Fugate;卡梅隆·雷德（Cameron Lard）； Sophia Jacobsen； Jivonte Johnson； Jayvione Lewis； Makenzie Moler； Jaquan Patton； Joshua Petefish原告S Emma Timberlake原告 - 被上诉人哈里森·伍兹；托尼·扬（Tony Young）原告诉约翰·戴（John Do），1-22岁；伊恩·劳勒（Ian Lawler）； Michael McTaggart；布兰登·霍尔坦（Brandon Holtan）；克里斯·哈迪（Chris Hardy）；布伦丹·埃根（Brendan Egan）；杰里米·贝茨（Jeremy Betts）；泰勒·帕尔默；大卫·奇多（David Chiodo）；蒂莫西·库诺诺（Timothy Coughennower）；本杰明·麦卡锡（Benjamin McCarthy）被告S尼克·史密斯（Nick Smith）被告 - 上诉人亚当·赫尔曼（Adam Herman）；托德·威尔申森（Todd Wilshusen）；肯·卡拉汉（Ken Callahan）；瑞安·阿姆斯特朗（Ryan Armstrong）；泰勒·莫法特（Tyler Moffatt）；雅各布·赫德隆德；凯尔·格鲁弗（Kyle Gruver）；尼古拉斯情人节；克拉克·艾伦Ernesto Escobar- Hernandez；乍得·尼古利诺；杰弗里·乔治；布拉德·杨布鲁特；杰克·福雷斯特；柯克·巴比（Kirk Bagby）；达娜·温特（Dana Wingert）；爱荷华州德梅因市，被告人爱荷华州的波尔克县被告 - 上诉人
Maulana Abul Kalam Azad技术大学，西孟加拉邦
委派 - 含义，过程；原则；集中化和权力下放 - 含义；权力下放程度；委托和权力下放之间的差异。（15L）（c）方向 - （i）动机：含义，定义，特征，重要性和动机，理论因素 - （Maslow，Alderfer，Herzberg，Herzberg，McClelland，McClelland，Porter＆Lawler，Vroom，Vroom，Vroom），财务和非财务动机。（ii）领导力和领导的意义和定义，良好领导者的素质，领导能力的特质，领导能力，俄亥俄州和密歇根州研究，管理网格，领导力领导力和领导能力的应急观点，领导能力和领导力的目标，变革，变异，交易，具有魅力的领导者。（iii）交流 - 类型，过程，障碍，克服障碍的策略。（10 L）（d）人员配备 - 意思，重要性和需求适当人员，人力规划，招聘，选择，安置，入学，归纳/培训，培训，评估，薪酬，薪酬，人力计划，从全球角度来看。（10L）（e）控制 - 含义，步骤，类型，技术，意义，局限性。（5 L）模块IV：组织变更组织变更。（5L）
模拟南卡罗来纳州沿海和佐治亚州萨凡纳国家野生动物保护区附近河流和潮汐沼泽的水位和盐度
AI 人工智能 ANN 人工神经网络 ASA 应用科学协会 ATM 应用技术与管理 BEP 反向误差传播 BFHYDRO 边界拟合流体动力学模型 CRADA 合作研究与开发协议 DSS 决策支持系统 EFDC 环境流体动力学规范 EIS 环境影响声明 FCFWRU 佛罗里达州鱼类与野生动物合作单位 GaEPD 佐治亚州环境保护部 GPA 佐治亚州港务局 GUI 图形用户界面 LMS Lawler、Matusky 和 Skelly ME 平均误差 MLP 多层感知器 MSE 均方误差 M2M 模型到沼泽应用 NWIS 国家水信息系统 OLS 普通最小二乘法 PME 百分比模型误差 psu 实用盐度单位 Q 流量 RMSE 均方根误差 R 2 判定系数 SISO 单输入单输出 SNWR 萨凡纳国家野生动物保护区 SSE 误差平方和 SSR 状态空间重建 USACOE 美国陆军工程兵团 USFW 美国鱼类与野生动物管理局 USGS 美国地质调查局 WASP7 水资源评估与模拟程序 - 第 7 版 WES 水道美国陆军工程兵团实验站 WL 水位 XWL 潮汐范围