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b" 对限制或提供雨水控制机会的场地特征和条件进行叙述性分析或描述。包括土壤类型（包括自然资源保护局 (NRCS) 定义的水文土壤组）、场地坡度和地下水深度。对保护自然资源的场地设计特征进行叙述性描述。对场地设计特征、建筑特征和路面选择进行叙述性描述和/或制表，以尽量减少场地的不透水性。对 DMA 进行制表和大小计算，包括自处理区、自保留区、排水至自保留区的区域以及排水至雨水管理设施的区域。详细信息和描述表明有足够的水头将径流引导到、流经和流出每个雨水管理设施到批准的排放点。已识别污染源的表格，以及针对每个污染源，用于最大程度减少污染物的源头控制措施。视情况而定，请参阅市政府关于垃圾围栏和装卸码头的标准计划，以及消防喷淋试验水排放指南。上述市政府网站上提供了此信息的链接。雨水管理设施中所选植物种类的清单以及选择这些植物种类的原因。包括如何灌溉植物以尽量减少用水量并确保植物存活的说明。请参阅上述市政府关于植物选择、间隔和灌溉的指南。提供了如何防止垃圾和杂物进入市政雨水排水系统的说明和详细信息。上述市政府网站上提供了已获批准的完整垃圾收集设备清单。所有雨水管理设施的一般维护要求。所有雨水管理设施的维护通道说明。设施维护和更换的资金来源和永久实施方式。识别与规范或要求的任何冲突，或实施雨水控制计划的其他预期障碍。土木工程师、建筑师和景观设计师的认证。适用时，附录：湾区水文模型表明符合水文改造管理标准。适用时，附录：描述在拆除活动期间如何管理含 PCB 的建筑材料。有关更多信息，请参阅此网页：https://dublin.ca.gov/2113。"
b" 对限制或提供雨水控制机会的场地特征和条件进行叙述性分析或描述。包括土壤类型（包括自然资源保护局 (NRCS) 定义的水文土壤组）、场地坡度和地下水深度。对保护自然资源的场地设计特征进行叙述性描述。对场地设计特征、建筑特征和路面选择进行叙述性描述和/或制表，以尽量减少场地的不透水性。对 DMA 进行制表和大小计算，包括自处理区、自保留区、排水至自保留区的区域以及排水至雨水管理设施的区域。详细信息和描述表明有足够的水头将径流引导到、流经和流出每个雨水管理设施到批准的排放点。已识别污染源的表格，以及针对每个污染源，用于最大程度减少污染物的源头控制措施。视情况而定，请参阅市政府关于垃圾围栏和装卸码头的标准计划，以及消防喷淋试验水排放指南。上述市政府网站上提供了此信息的链接。雨水管理设施中所选植物种类的清单以及选择这些植物种类的原因。包括如何灌溉植物以尽量减少用水量并确保植物存活的说明。请参阅上述市政府关于植物选择、间隔和灌溉的指南。提供了如何防止垃圾和杂物进入市政雨水排水系统的说明和详细信息。上述市政府网站上提供了已获批准的完整垃圾收集设备清单。所有雨水管理设施的一般维护要求。所有雨水管理设施的维护通道说明。设施维护和更换的资金来源和永久实施方式。识别与规范或要求的任何冲突，或实施雨水控制计划的其他预期障碍。土木工程师、建筑师和景观设计师的认证。适用时，附录：湾区水文模型表明符合水文改造管理标准。适用时，附录：描述在拆除活动期间如何管理含 PCB 的建筑材料。有关更多信息，请参阅此网页：https://dublin.ca.gov/2113。"
基于研究的评论_____________________________________________________ 聊天GPT和生成式人工智能的兴起及其对
ChatGPT 加入了快速增长的生成式人工智能服务列表，这些服务能够进行类似人类的对话，并根据基于文本的输入或提示创建新的文本、图像、视频、代码片段等。生成式人工智能在课堂和学校系统内外都显示出早期的前景，但在目前的迭代中，以及基于其训练的数据，也存在很大的局限性。与计算器、搜索引擎和其他创新一样，教育工作者应该意识到生成式人工智能的能力，并继续调整和改进教学和管理实践，以保持学习有意义和真实性。关键词人工智能、人工智能、人工智能、生成式人工智能、GPT-3、GPT-4、生成式预训练 Transformer、ChatGPT、OpenAI、Bard、Sparrow、DALL-E、Lensa
应用KNN机器学习和模糊C均值诊断糖尿病
这种疾病在人类中是普遍的。攻击人类的疾病不认识任何人，也不知道年龄。一个人所经历的疾病从普通水平开始，直到可能严重到处于死亡风险的地步。在这项研究中，进行了早期诊断与糖尿病有关的糖尿病是糖尿病是患者体内糖水平低于正常水平的疾病。受害人经历的症状包括频繁的口渴，尿液频繁，频繁饥饿和体重减轻。基于这些问题，需要一个系统可以快速发现患者所经历的诊断。这项研究旨在根据早期症状在早期诊断糖尿病。使用的方法是基于KNN和基于Web的模糊C均值。创建基于Web的系统可以代表医疗人员专家以快速诊断的糖尿病方法。该系统是嵌入糖尿病特征的计算机程序。测试KNN和模糊的C均应用程序的应用和方法对于K-最近的邻居方法的准确度为96％，而对于使用混淆矩阵计算的模糊C-Means方法，获得了96％的精确度，因此可以得出结论，因此可以得出结论，即Fuzzy C-Means方法比K-nearears方法更好。
自杀预防/致命手段安全 POC - MyNavyHR
如果你正在考虑自杀，担心船友，或需要情感支持，生命线网络在全美 24/7 全天候开放。退伍军人危机热线 - 拨打 988 然后按 1。 为了防止自杀，各级领导必须创造建立保护因素和减少风险因素的氛围，在其单位内营造一种联系感和凝聚力，根除各种无法控制的压力、毒性、敌意和骚扰。 水手会受到指挥风险因素和个人风险因素的影响。 自杀的风险因素包括主要关系破裂、地位丧失、心理健康问题、被拒绝或被抛弃的感觉、药物使用或滥用增加、待决的法律/纪律处分、过渡期和获得致命手段。 指挥部必须制定和演练他们的自杀危机应对计划，知道在危机发生时如何让水手得到他们需要的护理。 致命手段安全可以挽救生命 - 它已被证明可有效防止自杀。 枪锁是保护枪支安全的方法之一，并且已被证明可以通过在人与枪支之间建立距离和时间来有效降低自杀的可能性。
工作，排放和经济增长 - 减少通货膨胀法对工作家庭的含义
David Foster从2014 - 2017年开始，曾担任美国能源，环境，气候，经济发展，劳动力发展和劳资关系问题的高级顾问。在此期间，他设计并实施了能源部的就业战略委员会的创建，该计划将该部门的技术和财务资源与包括州和地方政府，私营部门能源和制造业，非营利组织，学术机构以及劳动力在内的各种外部利益相关者联系起来。他领导了机构间努力，以创建能源和先进的制造劳动力倡议，该计划将能源部与劳动力，教育，商业，国防部和国家劳动力发展问题的国家科学基金会正式联系起来。
VKECE-3D：基于3D-Voronoi和K-Means算法的三维异质无线传感器网络中的节能覆盖范围
摘要：在这些年中，更接近实际应用环境的异质无线传感器网络的3D节点覆盖已成为研究的强烈重点。但是，将传统的二维平面覆盖方法直接应用到三维空间中，其应用复杂性很高，覆盖率低和短期生命周期。大多数方法在考虑覆盖范围时忽略网络生命周期。网络覆盖范围和生命周期决定了异质无线传感器网络中服务质量（QOS）。因此，能量覆盖范围的增强是一项重要和具有挑战性的任务。为了解决上述任务，提出了基于3D-Voronoi分区的能量覆盖范围增强方法VKECE-3D和K-MEANS算法。在保证覆盖范围的同时，将活动节点的数量保持在最低限度。首先，基于随机的节点部署，使用高度破坏性的多项式突变策略将节点部署两次，以提高节点的均匀性。其次，最佳感知半径是使用K-均值算法和3D-Voronoi分区来计算的，以增强网络覆盖质量。最后，提出了一种多跳沟通和轮询工作机制，以降低节点的能耗并延长网络的寿命。它的仿真发现表明，与其他能源效率增强解决方案相比，VKECE-3D可改善网络覆盖范围，并大大延长网络的寿命。
通过...研究消费者的大脑激活情况
营销人员对神经电脑成像感到兴奋的主要原因有两个。第一个原因是他们期望神经成像将提供更有效的成本和收益交换。这种期望基于这样的假设：消费者不想明确表达他们的偏好，或者当被问及他们的偏好时他们不可能这样做；或者消费者的大脑与真实的偏好有关，其中包含机密信息。理论上，这些信息用于影响购买行为。因此，进行神经成像研究以改进产品设计和增加销售收益的成本是值得的。第二个原因是，营销人员希望他们能够获得一种精确的营销研究方法，该方法甚至可以在现有产品之前应用。本研究的目的是确定消费者的合理影响激活，并强调使用仅基于声明的传统问卷调查方法了解消费者的不足。因此，志愿者观看了一部广告片，并在他们观看广告时尝试测量他们的大脑活动。该测量是用 10 通道 EEG 设备进行的。研究过程中测量了受试者的情绪反应和大脑活动，并获取了脑电图模式，最后由院士和脑电图专家对获取的数据进行解读。
使用量子 k 均值对经典数据进行聚类
摘要 近年来，我们目睹了全球越来越多的设备创建、捕获、复制和使用的数据不可阻挡地增长。对如此大量信息的处理需求促使人们研究更高的计算能力系统和专门的算法。其中，量子计算是一种基于量子理论的有前途的快速计算范式。在某些任务的计算复杂度方面，量子算法有望超越经典算法，机器学习就是其中之一，因此量子机器学习的子领域是最有前途的领域之一。在这项工作中，我们设计了一种用于 k-Means 的混合量子算法。我们算法的主要思想是以量子方式计算输入数据集中记录对之间的距离。我们表明，我们的量子算法原则上可以比经典的 k-Means 更高效，同时获得相当的聚类结果。
第二次发布 VTOL 特殊条件合规方法
影响结构性能或影响其余系统维持结构性能的可靠性的条件，则应满足 VTOL.2205 的规定，以适应放行条件和后续故障。在将 Qj 确定为图 2 和图 3 中安全裕度的放行故障条件和后续故障条件的综合概率时，可以考虑飞行限制和预期运行限制。这些限制应使得处于这种综合故障状态并随后遇到极限载荷条件的概率极小。如果后续系统故障率大于每小时 10 -3，则不允许降低这些安全裕度。
第二次发布 VTOL 特殊条件合规方法
会影响结构性能或影响其余系统维持结构性能的可靠性的状况，则应满足 VTOL.2205 中关于放行状况和后续故障的规定。在将 Qj 确定为图 2 和图 3 中安全裕度的放行故障状况和后续故障状况的组合概率时，可考虑飞行限制和预期运行限制。这些限制应使得处于这种组合故障状态并随后遇到极限载荷状况的概率极小。如果后续系统故障率大于每小时 10 -3，则不允许降低这些安全裕度。