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马里科帕县监狱总体规划更新......
• 验证并更新 2014 年总体规划预测。 • 制定 2024-2039 年的 15 年拘留设施总体规划。 • 为现有设施的使用和未来需求制定创造性解决方案，目标是更换老化设施并改善现有监狱场地。 • 确定与翻新现有设施、拆除旧监狱和建造新拘留设施方案相关的成本和时间表。马里科帕县监狱系统总体规划结合了早期研究、建筑评估和 1997-2023 年报告的可行工作，为该县制定了资本投资建议，供其在未来 15 年的规划及以后考虑实施。马里科帕县总面积为 9,224 平方英里，截至 2020 年人口普查，人口为 4,420,568。马里科帕县 2024 年底的预计人口为 4,757,600。它是美国人口第四多的县，其监狱系统是美国十大监狱系统之一。截至 2019 年，马里科帕县监狱系统的囚犯人数位居美国第三位。
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
OPA DCP 跟踪系统：如何生成 CIPP 计划跟踪表
综合综合初级预防 (CIPP) 计划系统维护注册数据，并将社区 CIPP 计划存储在国防气候门户 (DCP) 中。人员分析办公室 (OPA) 开发了 OPA 国防气候门户 (DCP) 跟踪系统，使用户能够一目了然地生成有关多个注册的摘要信息，并确保其单位和组织遵守 DoDI 6400.11。本指南为用户提供有关如何访问和使用 CIPP 计划注册跟踪系统的信息。
OPA DCP跟踪系统：如何生成CIPP计划跟踪表2024年8月
全面的综合预防（CIPP）计划系统维护注册数据，并将社区CIPP计划存储在国防气候门户（DCP）中。人们分析办公室（OPA）开发了OPA防御气候门户网站（DCP）跟踪系统，为用户提供了一眼就能生成有关多次注册的摘要信息的能力，并确保其单位和组织遵守DODI 6400.11。本指南为用户提供有关如何访问和使用跟踪系统进行CIPP计划注册的信息。
太阳能自动多功能农业机器人使用蓝牙/Android App G.Kumara Swamy，B. eee的B. gopal Dept，Priyadarshini
太阳能自动多功能农业机器人使用蓝牙/Android App G.Kumara Swamy，B. eee的B. gopal Dept，Priyadarshini女性科学技术学院Khammam。摘要 - 本文介绍了单个机器人完成的多个农业任务。要发展农业任务的效率，我们必须找到新方法。该项目介绍了一种以非常有效的方式耕种土地的新方法。这种农业机器人系统的独特性是它具有多任务的能力，可以钻，拾取和地点，播种，抽水和肥料，天气监测以在农业，造林和园艺平台上工作。项目的目的是设计，开发和制造机器人，这些机器人可以挖土壤，将种子，滚筒关闭泥浆和喷雾器以喷水，整个机器人系统在电池和太阳能的帮助下工作。世界上有40％以上的人口选择农业作为主要职业，近年来，农业中自动驾驶汽车的发展引起了人们的兴趣。引言农业的历史可以追溯到数千年，其发展是由截然不同的气候，文化和技术驱动和定义的。因此，应提出农业系统以减少农民的努力。该模型开发的模型会自动播种种子，喷洒农药并切草。第二部分介绍了相关的作品。在第三节中介绍了多功能农业机器人的拟议设计。wifi用作接收器。原型代表了改善农业播种，草切割和基于on植物的农药喷涂的农业过程的系统。本文的组织如下。第四节讨论了算法实现。在第五部分的原型结果中进行了讨论。在第六节中的工作得出了结论。相关工作，由于没有有效的设备来帮助农民。需要实施新技术。提出了想法后，设计选项将最终确定。在[1]中，Saurabh Umarkar和Anil Karwankar讨论了种子播种的过程是农业菲尔德的关键组成部分。FormanyCropvarieties，已为广泛的种子尺寸开发了高度固定的pnemanumaticplanting，从而导致沿theTravel Pate的种子间隔中的种子均匀种子分布。该系统的主要缺点是机器人仅向一个方向移动。每当有障碍物电源自动关闭时。在[2]中，M.D.I.Sujon，R.Nasirandjayasreebaidya，农业研究员determenterderminedtheefectsofsofsofvariouseedesee ding技术和机器，以及在建立种子出现植物和最终晶粒中的油籽强奸率的不同速率。机器人将对超声检测进行农业类比，以改变其位置。该系统的主要缺点是，它不是土壤的WorkwellonAlltypes。在[3]中，H.Potar Eaton，Jkatupitiya和Sdpathirana结论得出的结论是，随着熟练的播种工人几乎在减少，Bullock绘制的种植成为必需品。可以减少劳动问题。种植植物和植物种群是最大化农作物产量的急性因素。在此微控制器8051中用于输入和输出设备之间的通信。该模型的主要缺点是，它仅由一种机制组成。在[4]中，S.Kareemulla，Kshaik，Eprajwal，Bmahesh，Vreddy，该系统使农民在种子播种的基本操作中受益。该机器的操作模式很简单。有可能有效提高总产量百分比。较少。也浪费种子较少。模型的缺点是，它仅由一个机制组成。
OPAG 2024 最大化天王星的科学回报......
• 缩短巡航飞行时间 (ToF) • 允许增加有效载荷质量（更多科学） • 以多种方式开放发射机会 科学界最关心的是大气不确定性。我们的制导模型已被证明对此具有弹性。 2021 天王星轨道器和探测器 (UOP) 用于定义科学轨道器/探测器并作为比较案例。
脂质纳米颗粒的生成和表征用于DNA质粒递送和药理表征
本论文是由Ut Tyler的Scholar Works的生物技术带给您的。已被UT Tyler的学者工作授权管理员所接受的生物技术本学这些纳入。有关更多信息，请联系tgullings@uttyler.edu。
copas Visiontm-智能...
简介研究仪器家族包括使用至少1个激发激光和多达8个荧光收集通道的大粒子细胞仪的集合。COPAS仪器独有的是分析特征，该特征图以图形方式绘制了荧光强度在对象穿过激光时沿着对象长度的变化。可以分析直径高达1.5mm的大物体的物理和荧光特性，并轻轻分配到多孔板或其他收集容器中，以进一步研究或重复使用。COPAS视觉还装备了一个相机，以拍摄流道内部对象的图像。此图像伴随细胞仪数据，可以使用Union Biometrica的FlowPilot软件或其他图像分析工具进行分析。利用机器学习工具来处理COPAS视觉的大量成像和细胞术数据，Filgueiras组创建了它们称其为智能土壤有机体检测器（Smart SOD，图1）的内容，以自动评估土壤样品的独特的底物，线虫和微肌动物组成部分。