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二十一世纪的信仰、空间和地点
摘要 菲利普·拉金（Phillip Larkin）在 1954 年的诗作《去教堂》中预见了宗教的终结和英国教堂的毁灭。拉金问道：“当怀疑消失后，剩下的是什么？杂草、杂草丛生的路面、荆棘、墙垛和天空。”从某种意义上说，拉金是对的：西方传统礼拜的衰落确实产生了许多多余的教堂。但他也有错：将废弃的教堂视为最终“信仰必将消亡”的证据的倾向忽略了信仰实际上只是重新配置并产生新空间的无数方式。西方中心的祛魅模型的这些弱点已被社会科学所认可，学者们越来越多地将目光投向建筑环境，以了解宗教和社会的新关系。然而，建筑理论家和历史学家仍然在一定程度上忽视了这一领域。本文从建筑的角度探讨宗教实践，概述了 21 世纪的信仰、空间和地点。
连接的地方研究：主题报告
•经常在体育和文化领域的较小组织没有专门的团队成员来管理其技术和/或房地产。相反，专业人士倾向于扮演广泛的角色（例如首席执行官，运营负责人）的技术是很小的一部分。这些专业人员对连接的位置技术的了解较低，并且仅在组织内（通常是在不知不觉中）使用它的程度非常有限。
连接的地方技术
第1部分：背景和上下文1。本指南的目的本指南是在当地当局创建的。但是，DSIT认识到还有许多其他类型的组织可以管理连接的地方。dsit鼓励所有部署或考虑部署连接位置或“智能城市”技术的组织来利用本指南。您的反馈受到欢迎，可以通过以下网址与DSIT联系：SecureConnectedPlaces@dsit.gov.uk本指南的目的是为您的地方权力和工具提供信息和工具，以帮助您更好地回应公众对公众在开发，实施，实施，连接的地点和相关技术的管理方面的问题，关注点和利益。本指南借鉴了由科学，创新技术部（DSIT）委托的2023年研究的见解，该研究探讨了公众想了解有关连接的地方技术以及其当地正在发生的事情的知识。它还涵盖了他们需要的放心的类型，尤其是在数据隐私和网络安全方面。本指南旨在作为您当地权力的起点，以帮助您制定与当地社区有关您的互联场所进行交流和咨询的计划。这不是详尽无意的。在每章的结尾，指南标志将您提供相关的信息，指导和资源来源。
位置身份：生成AI的观点
城市有集体身份吗？生成人工智能（AI）模型的最新进步已使创建从大量数据中学到的现实表示形式。在这项研究中，我们测试了生成AI作为文本和视觉信息的潜在，以捕获通过过滤的描述和图像评估的城市的位置的位置。我们向两个生成AI模型Chatgpt和Dall·e2询问了64个全球城市的地点身份的问题。此外，鉴于伦理上的担忧表达了生成AI的可信度，我们研究了结果是否与真正的城市环境一致。尤其是，我们通过Wikipedia数据和从Google搜索的图像和图像进行了测量，并分别在案例中进行了比较，以确定每个城市生成的输出的独特性。我们的结果表明，生成模型有可能捕获使其可区分的城市的显着特征。这项研究是探索生成AI在模拟特定含义方面的建筑环境中的第一次尝试。它通过使用生成的AI来促进研究机会并讨论未来研究的潜在局限性，从而为城市设计和地理文献做出了贡献。
亚伦的债券账单票据说明书 - 食品储藏室...
亚伦的住所是马里兰州卡罗琳县的一个非营利组织，致力于解决粮食不安全，健康和无家可归的社会决定因素。Aarons Plote任务范围不仅仅是提供立即救济，因为它积极寻求新的战略来解决这些问题，并与该县其他人类服务机构合作提供外展服务。亚伦的地方从马里德尔到费德拉斯堡，在整个卡罗琳县的战略性餐具餐厅运营着7个策略性的食品储藏室，每月为1000多个家庭提供服务。，是卡罗琳县唯一专用的汤厨房，为有需要的人提供关键的餐点和服务。提供的课程：运动，糖尿病，金融素养，计算机，高级活动，妈妈和我等等。
俄罗斯枯萎的经济是一个棘手的交易场所
在德克萨斯州阿比林（Abilene），约有1,500人正在建立一个由Openai领导的人造人工智能的数据中心。完成后，在那里工作的人就会减少很多。该设施将拥有大约100名全职员工。总数是如果是办公室公园，工厂或仓库，可能会在同一一百万平方英尺上工作的Peo-Ple数量的一小部分。2021年在阿比林（Abilene）破土动工的286,500平方英尺奶酪包装厂预计被预计雇用了500名员工。“数据中心在其设施中创造最低的每平方英尺工作数量，赢得了惨淡的声誉。硅谷建造高级AI系统的竞赛引发了相关的疯狂，以建立数据中心，并使用为它们供电所需的芯片。根据Synergy Research Group，包括Ama-Zon.com，Google和Micro-Soft在内的技术巨头在美国运营了445个数据中心，并在管道中有249个数据中心。星际之门计划至少建造20个。他们每年的支出每年数千亿美元。政客和商业领袖已将数据吹捧为雇用的福音。在新闻发布会上揭示了星际之门，特朗普总统表示，将“几乎立即创造100,000多个新工作”。 Openai发表了一篇博客文章，称Stargate将“从事成千上万的美国工作。” Pleaseturntopagea2
从不完整心脏MRI的标准12铅ECG电极位置的个性化拓扑信息定位，可有效心脏数字双胞胎
心脏数字双胞胎（CDTS）of er个性化的内部心脏表示，以推断与心脏机制相关的多尺度特性。CDT的创建需要有关躯干上电极位置的精确信息，特别是对于个性化心电图（ECG）校准。然而，当前的研究通常依赖于对ECG电极定位的躯干成像和手动 /半自动方法的额外获取。在这项研究中，我们提出了一种新颖和E FFI Cient拓扑知识模型，以完全自动从2D临床标准心脏MRIS中提取个性化的ECG标准电极。具体来说，我们从心脏MRI中获得稀疏的躯干轮廓，然后从轮廓中定位12铅ECG的标准电极。心脏MRI旨在成像心脏而不是躯干，从而导致成像中不完整的躯干几何形状。为了解决错过的拓扑结构，我们将电极合并为关键点的子集，可以将其与3D躯干拓扑明确对齐。实验结果表明，所提出的模型优于耗时的常规模型投影方法（Euclidean距离：1。24±0。293厘米与1。48±0。362 cm）和E FFI效率（2 S vs. 30-35分钟）。我们进一步证明了使用检测到的电极进行硅内ECG模拟的e FF具有效果，从而突出了它们创建准确和E ffi cient CDT模型的潜力。该代码可在https://github.com/lileitech/12Lead_ecg_electrode_localizer上获得。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。
芯片放置加速度的图形信号处理的功能
放置是一项至关重要的任务，在VLSI物理设计中具有高计算复合物。现代的分析贴花将放置目标作为非线性优化任务，遭受了长时间的迭代时间。为了加速和增强放置过程，最近的研究转向了基于深度学习的方法，尤其是利用图形卷积网络（GCN）。但是，由于电路放置的复杂性涉及大规模的单元格和特定于设计的图形统计，因此基于学习的位置需要时间和数据消耗的模型培训。本文提出了礼物，这是一种无参数的技术，用于加速位置，植根于图形信号处理。礼物擅长捕获电路图的多分辨率平滑插图，以生成优化的放置解决方案，而无需进行耗时的模型训练，同时显着减少了分析放置器所需的迭代次数。实验结果表明，礼物可显着提高放置效率，同时达到竞争性或卓越的性能与最先进的垫片相符。，与
塞夫顿议会和塞夫顿广场
国家老化研究所总结了老年人跌倒原因的差异，包括视力和反射的恶化；糖尿病，心脏病，姿势性低血压，尿失禁和痴呆等疾病；药物;和家里的危险。虽然大多数跌倒并没有导致严重伤害，但其他一些成年人可能会遭受骨折，骨折，自信和独立性的丧失。与跌倒的人为成本（英国卫生安全局，2024年），跌倒在每年约20亿英镑和400万英镑的住院日期，房屋中的瀑布风险未解决4.35亿英镑（仅跌倒：我们所有的健康状况：将所有健康状况应用于健康：健康的改善和偏见，20222）。
人们与单个碳排放中的位置的作用
*美国人口普查局。eva.lyubich@census.gov。本文表达的任何意见和结论都是作者的观点，并不代表美国人口普查局的观点。人口普查局的披露审查委员会和避免公开避免官员已审查了该数据产品，以未经授权披露一致的信息，并批准了适用于此版本的披露避免惯例（CBDRB-FY24-CES014-CES014-014-016，CBDRB-FY24-CES DRBBDRBDRB，以及CBDRB-FY24-CES014-FY24-CBDRB，以及CBBDRB-FY24-CBDY5，以及017）。我感谢Reed Walker，Pat Kline，Emmanuel Saez和Joe Shapiro在整个工作中的指导和支持。我还要感谢编辑和三名匿名裁判的建设性反馈。本文从艾伦·奥尔巴赫（Alan Auerbach），玛蒂尔德·庞巴迪（Matilde Bombardini），斯蒂芬妮·邦德斯（Stephanie Bonds），斯蒂芬妮·邦德斯（Stephanie Bonds），塞维林·鲍伦斯坦（Severin Borenstein），戴维·卡卡（David Card），卢卡斯·戴维斯（David），卢卡斯·戴维斯（Lucas Davis），卡尔·邓克尔·维尔纳（Karl Dunkle Werner），本·法布尔（Ben Faber），梅雷德·福尔里（Ben Faber），梅雷德迪思·福利AndrésRodríguez-clare，Ra i Qa a a Qaile Saggio，Jim Sallee，Elif Tasar，Danny Yagan，Katherine Wagner，Randall Walsh，Chris Walters，Chris Walters和California of California of California of Berkeley，伯克利分校的研讨会参与者。我感谢国家科学基金会研究生研究奖学金计划（DGE 1752814），伯克利机会实验室和史密斯·理查森基金会以及华盛顿公平增长中心的财务支持中心。这项研究中使用的数据收集部分得到了美国国立卫生研究院的资助号R01 HD069609和R01 AG040213，以及国家科学基金会根据奖励编号SES 1157698和1623684。我感谢Matt Mullins的编辑帮助。