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萨克拉门托市 - 格拉尼卡斯
建议：通过一项决议，授权市长或市长指定人员：1) 建立“邻里正义”紧急房屋修缮试点计划 (I21000700)；2) 从住房信托基金承诺的 U 措施 (基金 2401) 可用资金余额中转移 304,000 美元到“邻里正义”紧急房屋修缮试点计划 (I21000700)；3) 从“邻里正义”项目 (I03000100，基金 1001) 中转移 200,000 美元到“邻里正义”紧急房屋修缮试点计划 (I21000700)； 4）授权城市经理或其指定代表与大萨克拉门托人居署签署一项拨款协议，为邻居正义紧急房屋修缮试点项目提供总额不超过 504,000 美元的资助，资助期限为 48 个月，或直到资金耗尽为止。
萨克拉门托市 - 格拉尼卡斯
建议：通过一项决议，授权市长或市长指定人员：1) 建立“邻里正义”紧急房屋修缮试点计划（I21000700）；2) 从住房信托基金承诺的 U 措施（基金 2401）可用资金余额中转移 304,000 美元到“邻里正义”紧急房屋修缮试点计划（I21000700）；3) 从“邻里正义”项目（I03000100，基金 1001）中转移 200,000 美元到“邻里正义”紧急房屋修缮试点计划（I21000700）； 4) 授权市长或其指定代表与大萨克拉门托人居署签署一项关于邻居正义紧急房屋修缮试点项目的拨款协议，总金额不超过 504,000 美元，期限为 48 个月，或直到资金耗尽。
萨克拉门托市 - 格拉尼卡斯
建议：通过一项决议，授权市长或市长指定人员：1) 建立“邻里正义”紧急房屋修缮试点计划（I21000700）；2) 从住房信托基金承诺的 U 措施（基金 2401）可用资金余额中转移 304,000 美元到“邻里正义”紧急房屋修缮试点计划（I21000700）；3) 从“邻里正义”项目（I03000100，基金 1001）中转移 200,000 美元到“邻里正义”紧急房屋修缮试点计划（I21000700）； 4) 授权市长或其指定代表与大萨克拉门托人居署签署一项关于邻居正义紧急房屋修缮试点项目的拨款协议，总金额不超过 504,000 美元，期限为 48 个月，或直到资金耗尽。
市政府与非营利组织合作帮助居民使用太阳能
关于太阳能联合邻居太阳能联合邻居是一家非营利组织，在德克萨斯州和全国范围内开展工作，代表太阳能所有者和支持者的需求和利益。太阳能合作社是该组织使命的一部分，旨在以屋顶太阳能为基础创建一个新的能源系统。太阳能联合邻居举办活动和教育计划，帮助人们成为知情的太阳能消费者，最大限度地提高太阳能投资的价值，并倡导公平的太阳能政策。
二维单分子层中单个自旋交叉分子的电压诱导双稳态
图 2：Cu(111) 上的电压脉冲。a) 3 . 5 × 3 . 5 nm 2 STM 初始状态的形貌图像，其中暗（HS）邻居（V = 0 . 3 V，I = 5 pA）和 b) 4 . 8 × 4 . 8 nm 2 STM 初始状态的形貌图像，其中亮（LS）邻居（V = 0 . 3 V，I = 5 pA）。黑点表示两种环境中电压脉冲的位置。c)、d) 分别在暗（HS）和亮（LS）邻居的 0.5 V 电压脉冲期间记录的典型 I(t) 轨迹。e)、f) 分别在暗（HS）和亮（LS）邻居的 I(t) 轨迹的每个平台的电流乘以持续时间（I×∆t）的分布。红色圆圈（蓝色方块）对应于从亮（LS）到暗（HS）（暗（HS）到亮（LS））分子的实验事件分布。虚线对应于每个分布的单指数拟合。g)、h) 两种环境下 LS 和 HS 状态在 0.5 V 时的相对势能示意图。
使用机器学习的道路事故严重性预测 传导易燃电缆的方法...- IJRPR 雀巢的供应链管理-IJRPR 制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水 用于诊断印度农村疾病的医疗人工智能工具 药物发现与开发中的人工智能-IJRPR 使用ML -IJRPR 预测电动电动机的电池rul
k-nearest邻居（KNN）是一种简单而功能强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。在道路事故严重性预测的背景下，KNN可根据各种特征（例如天气条件，一天中的时间，道路类型，车辆类型，交通量等）来对事故的严重程度（例如，次要，中等，严重）进行分类。KNN算法可以通过比较给定数据点（即事故记录）中的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）（即，事故记录）的范围（即，均为事故的范围）， 预言。k-nearest邻居（KNN）是一种简单而有效的算法，可预测道路事故严重性，尤其是当特征和结果之间的关系并不过于复杂时。尽管KNN提供了简单性和可解释性，但它确实具有诸如高计算成本和功能缩放敏感性之类的局限性。因此，KNN最适合较小的数据集或其简单性和易于理解的情况。
4715 N西方提议的计划发展...
利益相关者会议•林肯广场邻居协会（6/10/2021和10/9/2019）•大洛克威尔组织（6/1/1/21和11/15/2019）•林肯广场北部邻国（6/10/2021）（6/10/2021）（6/10/2021）•林肯广场的林肯广场（Lincoln Square Woods）与林肯广场（Lincoln Square Woods Words）交往（6/2/2021） （2020年和2021年）•两个DPD和DOH聆听会议-1个与居民一起，有1个与小型企业（2022年3月）
基于软件和硬件技术的神经计算机接口人工智能算法的稳健性
摘要 本文主要研究利用信息技术进行脑机交互，利用脑电图（EEG）信号检测大脑活动模式。在实验中，我们使用了机器学习方法，即以下分类器：Bagging、Boosting、Nearest Neighbors 和 Support Vector。实验从手指运动任务期间对 EEG 信号的真实观察开始。我们使用 10 倍交叉验证来评估每个分类器的性能，包括准确性和稳健性。结果发现，支持向量分类器在分类器中表现出最高的稳定性。实验的主要目标是确定分类器的稳健性的重要性，特别是在医疗应用中。总之，该实验有助于脑机交互领域的发展以及在医疗保健和其他地方具有实际应用的稳健神经接口技术的开发。
