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该地区生物多样性的生物多样性
动植物在其自然环境中。海报显示的是铁工厂所在的某些物种。在可以识别该物种的地方，提供了拉丁名称，威尔士名称和常见的英语名称。通用名称可以因地点而异，因此拉丁名称在国际上使用。该属始终有大写字母，并给该物种提供了小字母。生物多样性是各种各样的孩子，
EB16 就业土地审查
八.卡菲利的工业交易和房地产市场利益相关者的评论表明，对 0-500 平方米和 1,001-5,000 平方米的中小型工业单位的强劲需求。威尔士政府指出，尽管卡迪夫首府地区的外来投资主要集中在 B8 物流上，占据了 B2/B8 可用空间的大部分，但政府仍然定期收到制造咨询，特别是许多先进制造业中面积约为 10,000 平方米的单位。收到的询盘数量较少，但规模更大，范围在 40,000-60,000 平方米之间，涉及下一代汽车，包括 OEM 和电池制造商。九.卡菲利缺乏各种规模的工业建筑，尤其是小型初创单位，无法满足这些需求。 x。就卡菲利的写字楼市场而言，这主要是出于对具有当地影响力的相关产业运营的支持，而不是该地区本身被认为是强大的区域写字楼市场。有
机械与航空航天工程系 - IITH
“印度理工学院海得拉巴分校的机械与航空航天工程系 (MAE) 在印度独树一帜，是唯一一所拥有航空航天与机械工程联合系的印度理工学院。MAE 成立于 2008 年，当时只有 30 名本科生，如今已发展到拥有 36 名教职员工、1 名名誉教授、16 名教职员工、229 名本科生、122 名研究生和 105 名博士生。该系最初专注于机械工程，后来扩展到包括航空航天工程，以利用海得拉巴作为航空航天研究中心的地位，与 DRDO、ISRO、霍尼韦尔、现代、MEITY、山特维克、MRF、BHEL 等行业和研究实验室广泛合作。如今，MAE 的教职员工和学生共同完成了近一半的行业资助项目。此外，MAE 还开发了印度首个金属 3D 打印设施，由 S. Surya Kumar 教授领导。除了其他教职员工在各个领域建立的主要设施外，还有 Syed N. Khaderi 教授建造的用于不同等级的分离式霍普金森压杆装置和 C P Vyasarayani 教授建造的惯性矩装置等研究设施。
从卫星图像中学习的自我监督...
基于深度学习（DL）的一般图像表示学习（IRL）对于卫星图像引起了极大的兴趣，因为它的能力：i）通过自我监督的学习来模拟大量的大量免费可用遥感（RS）数据，从而大大降低了标记数据的要求； ii）将各种RS问题概括为下游任务。基于学习的方法最初为在RS图像上使用自我监督的IRL铺平了道路（例如[1]，[2]）。这种方法通过最大化同一图像的两种观点之间的一致性来对卫星图像表示与卷积神经网络（CNN）进行对比度学习，这是通过数据增强策略生成的。关于RS IRL的最新研究集中在卫星图像的掩盖数据建模上，例如[3] - [10]。他们通过遮罩的自动编码器（MAE）促进了自我监督的学习，并具有视觉变压器（VITS）。通过重建卫星图像，用遮盖的零件执行有效的IRL，即他们学习了描述图像的视觉内容的功能，这些功能可用作调整下游任务的专用模型的起点。最近对MAE对卫星图像IRL的兴趣取决于两个主要原因。首先，与对比的自我监督学习相反，MAE能够学习图像表示，而无需应用任何数据增强策略。这对于卫星图像特别重要，因为大多数数据增强策略都是为自然图像而设计的，并且它们直接适应卫星可能总是可行的。）。第二，已经表明，与VIT相结合的MAE可以根据训练数据的数量成比例地将其缩放到较大的DL模型中[11]，[12]。但是，当使用MAE时，所得图像表示往往为较低的语义水平[13]。这防止了他们的全部潜力，用于需要更高级别卫星图像语义的许多下游任务（例如，场景分类，土地地图生成等。
剥削用过的咖啡地（SCG）作为益生菌乳酸菌细菌的功能性化合物和生长底物的来源
花费的咖啡渣（SCG）代表了具有功能潜力的食物浪费，全球生产高。scg源自咖啡酿造，主要由不溶性物质组成，并且仍然需要不同的努力来寻找其价值的创新过程。在这项工作中，利用了不同的方法（包括物理铣削和微波辅助提取，MAE）和生物学（优化的酶辅助提取，EAE），以溶解被捕获在丰富光纤网络中的化合物。MAE导致最高浓度的可溶性纤维和寡糖，从而溶解了不溶性纤维。通过使用MAE和EAE组合使用MAE和EAE，由于高纤维水解为单糖（高达17 g/100g），可溶性黑色素蛋白（高达72 mg/g）和咖啡酸（高达2.22 mg/g），总可溶性增加了几乎8倍。该提取物还具有最高抗氧化电位的表征，这些抗氧化电位表明了COM固定过程的积极影响。EAE促进了SCG提取物中养分的释放，这些含量被选定的益生菌乳脂型LP19用作生长的释放。这项工作表明了如何使用不同的技术及其组合来量化SCG，以证明获得新型SCG衍生功能成分和/或产品的可能性。
2024 年 12 月 20 日
2024 年 12 月 20 日 Michele M. Evans，执行副总裁兼多户住宅负责人 联邦国民抵押贷款协会 (Fannie Mae) 1523 L St NW 华盛顿特区 20005 主题：请求房利美允许第三方拥有的太阳能、储能和电气化技术用于多户住宅 收件人： Lauren Alexander 和 Malcolm McGregor，联邦住房金融局 (FHFA) Alexis Pelosi，住房和城市发展部 (HUD) Luba Kim-Reynolds 和 Corey Aber，联邦住房贷款抵押公司 (Freddie Mac) Zealan Hoover 和 Monisha Shah，环境保护局 (EPA) Garrett Nilsen，能源部 (DOE) 亲爱的埃文斯女士， 感谢您在多户住宅行业发挥的领导作用。我们，以下签名的住房、贷款、清洁能源和能源正义组织，紧急恳请房利美跟随联邦住房贷款抵押公司（房地美）和住房和城市发展部
文章 使用机器学习算法对锂离子 NMC 电池进行充电状态 (SoC) 预测建模 Farah Apit Tantri 1、Dewanto Harj
6 文莱理工大学工程学院电气工程系，文莱达鲁萨兰国加东 *电子邮件：elhanif@staff.uns.ac.id（通讯作者）摘要。充电状态 (SoC) 估计对于锂离子电池至关重要，以防止过度充电和放电，影响电池的安全性、稳定性和效率。传统技术是估算 SoC 最常用的方法。然而，由于它们的计算敏感性和难以适应复杂环境，它们在预测 SOC 方面不太准确。本研究提出了四种机器学习模型：线性回归、多层感知器、决策树和随机森林，用于锂离子 NMC 电池的 SoC 预测。模型的性能是根据相关系数和误差值（平均绝对误差或 MAE 和均方根误差或 MRSE）进行评估的。结果显示，随机森林模型性能最佳，相关系数为1，MAE和MRSE值分别为0.2052和0.2712。相反，线性回归模型性能最差，相关系数为0.9534，MAE和MRSE值分别为5.9064和8.2602。关键词：充电状态（SoC），NMC电池，机器学习。
视觉变压器带有遮盖自动编码器，用于基于大尺寸视网膜图像的引用糖尿病性视网膜病变分类
基于深度学习算法的计算机辅助诊断系统已显示出糖尿病性视网膜病快速诊断（DR）的潜在应用。由于变压器的出色表现而不是自然图像上的卷积神经网络（CNN），因此我们尝试开发一种新模型，以使用变压器使用有限数量的大型视网膜图像来对引用的DR进行分类。在本研究中应用了带有蒙版自动编码器（MAE）的视觉变压器（VIT），以提高参考DR的分类性能。我们收集了超过224×224的100,000张公共底面的视网膜图像，然后使用MAE在这些视网膜图像上进行了预训练的VIT。将预训练的VIT应用于对引用的DR进行分类，还将性能与使用ImageNet的VIT预先训练的性能进行了比较。通过使用MAE进行超过100,000个视网膜图像预先培训，模型分类性能的改善优于预先训练的Ima-Genet。本模型的精度，曲线下的面积，最高灵敏度和最高特异性分别为93.42％，0.9853、0.973和0.9539。本研究表明，MAE可以为输入图像提供更大的灵活性，并大大减少所需图像的数量。同时，这项研究中的预处理数据集量表比ImageNet小得多，并且不需要ImageNet的预训练权重。
FHFA 战略计划：2022-2026 财年
联邦住房金融局 (FHFA) 是根据 2008 年《住房和经济复苏法案》 (HERA) 成立的，该法案对 1992 年《联邦住房企业金融安全稳健法案》（《安全稳健法案》）进行了修订。该局负责对联邦国民抵押贷款协会 (Fannie Mae)、联邦住房贷款抵押公司 (Freddie Mac)、Common Securitization Solutions, LLC (CSS) 和联邦住房贷款银行系统（包括 11 家联邦住房贷款银行 (FHLBanks) 和 FHLBanks 的联合办公室财务办公室 (OF)）进行有效的监督、监管和住房使命监督。FHFA 的使命是确保 Fannie Mae、Freddie Mac 和 FHLBanks（统称受监管实体 1 ）以安全稳健的方式运营，从而在整个经济周期中成为住房金融和社区投资的可靠流动性和资金来源。自 2008 年 9 月 6 日起，FHFA 还担任房利美和房地美（统称两家企业）的托管人。