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朝着全面的国家改编计划
主要职责▪进行差距分析审查了现有的MEL框架，包括系统，过程和工具，用于气候变化和相关项目，这些项目由各种开发机构（例如适应基金，绿色气候基金等）等各种开发机构资助，以期开发与他们保持一致的MEL框架。▪ Develop a Monitoring, Evaluation and Learning Plan for the Ja-NAP Project inclusive of results matrix and indicators and implement the plan ▪ Conduct an Institutional Assessment of state and non-state entities to contribute and participate in monitoring and reviewing of climate change adaptation indicators ▪ Collaborate with the Communication and Knowledge Management Associate to document lessons learned, best practices and tools for dissemination ▪ Provide technical support for the International M&E consultant who will be developing M＆E气候适应系统▪进行实地访问，利益相关者咨询并根据需要准备项目监控报告▪参加项目指导委员会会议和评估小组，以采购商品和服务
气候行动计划
•教育与参与：Terra McParland，Stacy Iwanicki，Dannyl Dolder，Jamie Posateri，Joe Bauer，Nicky Strahl，Mel Pardi，Mel Pardi和Linda Larsen•公平与纳入•公平与包容：Michael Brunk，Sarah Davis，Sarah Davis，Verainoca，Mikito Mikito Mikito Muroya and devin•Valerie Njap and njaak and devin• Feng，Kevin Sierzega，Leon Hinz，Nathan Grider，Chris Whittom，Tim Edison，Nathaniel Hoyle和Susan和Susan问•固体浪费：Courtney Canterbury，Tim Edison，Chad Parker，Chris Young，Chris Young，Chris Young和Anthony Santarelli•Anthony Santarelli•Anthony Tuzzo，Tim Johny Johny Johnie，Edike，Edwin kros，Edwin krey，Edwin krey，科迪·格雷（Cody Gray），麦克·米德尔顿（Mic Middleton），托德·鲁斯克（Todd Rusk）和卡西·卡罗尔（Cassie Carroll）•能源与可再生能源：埃尔南多·阿尔南多·阿尔南多（Hernando Albarracin和Shawn Maurer
使用卷积神经网络
声音分类在当今世界的各个领域都有其用途。在本文中，我们将借助机器生成的声音数据来介绍声音分类技术，以检测故障机器。重点是确定音频分类方法的相关性，以通过声音检测有故障的电动机；在嘈杂和无噪声的情况下；因此，可以减少工厂和行业的人类检查要求。降低降噪在提高检测准确性方面起着重要的作用，一些研究人员通过为基准测试其模型而添加噪声来模拟数据。因此，降噪广泛用于音频分类任务。在各种可用方法中，我们实施了一种自动编码器来降低噪声。我们使用卷积神经网络对嘈杂和DeNo的数据进行了分类任务。使用自动编码器将分类的分类准确性与嘈杂的数据进行了比较。进行分类，我们使用了频谱图，MEL频率CEPSTRAL CO-EFIFIED（MFCC）和MEL光谱图图像。这些过程产生了令人鼓舞的结果，从而通过声音区分了故障的电动机。
育儿许可地图修订了03012024.PPTX
Adora Carey All OST Programs KCSCEP Summer Camps Bream Center for Childhood Development Bible Center Day Care Bible Center Preschool Capitol High Child Development Center Charleston Child Care & Learning Center Cross Lanes Child Care and Learning Center Cross Lanes YMCA Fort Hill Child Development Center Friendly Faces Daycare Gateway Christian Education Center IAWV Elementary School Imagination Station 2 Kanawha Valley Enrichment Center Kiddie Kollege – Storyland Morris浓缩中心新的开学学习学院新的开始学习学院新的开始学习学院的新开始学习学院，位于阿西西学前班联盟的首个长老会儿童发展中心圣弗朗西斯圣弗朗西斯邮政局及坎纳瓦哈谷中心YWCA MEL WOLD CHIL MEL WOLD CHIL CHILD CHILD CHILD CHILD CENICT CENTRAL的育儿YMCA YMCA
公共基础设施委员会和...
在2023年8月24日的委员会会议上，夏威夷钢铁工厂稳定基金，梅尔·卡赫勒（Mel Kahele）和参议员库尔特·费维拉（Kurt Fevella）作证，以支持该决议。没有人以反对决议作证。没有人对该决议发表评论。4檀香山市议会Ke Kanihela O Ke Kalana O檀香山市和檀香山县
2024碳预算提案报告
Rohini Kohli女士，联合国发展计划（UNDP）的适应政策和计划高级技术顾问，介绍了有关整合和衡量适应的计划。Kohli女士概述了需要考虑适应气候变化为部门计划和预算的主流考虑因素，并提出了一些有关如何做到这一点的方法。 她提供了摩尔多瓦，几内亚，乌拉圭和越南等国家的例子，并提供了有效的国家监测，评估和学习（MEL）系统。 她通过强调需要与其他报告框架集成并建立现有系统的适应性进行监控和评估。 建议统计局，学术界和智囊团参与监测和评估过程。Kohli女士概述了需要考虑适应气候变化为部门计划和预算的主流考虑因素，并提出了一些有关如何做到这一点的方法。她提供了摩尔多瓦，几内亚，乌拉圭和越南等国家的例子，并提供了有效的国家监测，评估和学习（MEL）系统。她通过强调需要与其他报告框架集成并建立现有系统的适应性进行监控和评估。建议统计局，学术界和智囊团参与监测和评估过程。
基于模型的成本工程太空任务估算
第一个案例研究称为 LUVOT（LEO UV 光学望远镜），是一台 500 公斤的探索者级紫外线太空望远镜，开发计划为 4.5 年。飞行系统由一个 100 公斤的有效载荷组成，该载荷包含一组四台望远镜（孔径 <25 厘米），其 CCD 探测器经过调整可覆盖电磁频谱的不同范围，以及一个 400 公斤的商用低成本航天器总线。望远镜有效载荷包括由复合材料制成的重要结构元件、使用先进材料的几个轻质镜子、一个电子组件和一个滤光轮。航天器总线采用标准铝蜂窝结构元件，具有被动热控制，采用铰接式阵列太阳能供电，没有推进系统。此外，总线是 3 轴控制的，具有基于 Rad750 的处理单元和机载存储，并使用 X 波段 SSPA 与地面通信。图 1 提供了 LUVOT 的高级主设备清单 (MEL) 和 LUVOT 飞行系统的艺术渲染图。附录 A 中提供了用于估计 LUVOT 系统的完整 MEL。
使用基于LSTM的模型从脑电图中提取不同级别的语音信息
解码一个人通过脑电图（EEG）从人脑聆听的语音信号可以帮助我们忽略听觉系统的工作原理。线性模型已用于从语音中重建脑电图，反之亦然。最近，人工神经网络（ANN），例如，综合神经网络（CNN）和基于长期的短期记忆（LSTM）架构在建模脑电图与语音之间的关系方面的线性模型优于线性模型。在诱惑将这些模型在实际应用中使用这些模型之前，例如听力测试或（第二）语言理解评估，我们需要知道这些模型正在介绍哪种语音信息。在这项研究中，我们旨在使用不同级别的语音特征分析基于LSTM的模型的性能。该模型的任务是确定两个给定的语音段中的哪个与记录的脑电图匹配。我们使用了低级和高级语音特征，包括：信封，MEL频谱，语音活动，音素标识和词嵌入。我们的结果表明，该模型可阐述有关脑电图中有关沉默，强度和广泛语音类别的信息。此外，包含所有这些信息的MEL频谱图在所有特征中都具有最高的精度（84％）。索引术语：LSTM，CNN，语音解码，听觉系统，EEG