该列表是根据ZKS基金会(中世纪研究,工程和数字人文科学)的三个主要研究领域以及在Nidwalden Hergiswil的ZKS基金会图书馆接受论文/出版物的顺序完成的。此列表并不详尽,因为到目前为止,在更新时并没有收到所有已发布的作品。版权和知识产权法保护本网站上的所有材料。除非另有说明,否则您可以访问我们网站上的材料,仅用于个人,科学,非商业用途。每年接受新论文/出版物的接受后,该列表将被更新:
R 251802Z 9 月 24 日 MID120001413098U FM COMNAVREG SE 杰克逊维尔 FL 至所有海军区域东南信息 COMUSFLTFORCOM 诺福克 VA CNIC 华盛顿特区总部 USNORTHCOM HQ USSOUTHCOM 迈阿密 FL COMUSNAVSOUTH COMNAVSURFLANT 诺福克 VA COMSC LANT 诺福克 VA COMNAVPERSCOM 米灵顿 TN MYNAVCAREERCEN 米灵顿 TN CHINFO 华盛顿特区 NSTC 大湖 IL SPECBOAT TEAM TWO TWO 所有海军区域东南 COMNAVREG SE 杰克逊维尔 FL BT UNCLAS MSGID/ORDER/COMNAVREG SE 杰克逊维尔 FL/001// SUBJ/COMMANDER 海军区域东南部 (CNRSE) 飓风海伦撤离授权// REF/A/DOC/FLORIDA/23 9 月 24 日// REF/B/DOC/CNIC/19 5 月 22 日// REF/C/MSG/SECNAV/211433Z 11 月 11 日// REF/D/DOC/DOD/01 9 月 24 日// NARR/REF A 为佛罗里达州州长于 2024 年 9 月 23 日发布的紧急状态声明。REF B 为 CNIC M-3440.17,海军设施应急计划手册,响应附件 A、B 和 C。REF C 为 ALNAV 074/11,岸上指挥当局。REF D 是联合旅行规定。// POC/CNRSE ROC/-/CNRSE/电话:904-542-3118/电话:DSN 942-3118/电子邮箱:CNRSE-ROC1@US.NAVY.MIL// POC/CNRSE DTS TEAM/-/CNRSE N8/电子邮箱:CNIC_SE_HQ_N821_TRAVEL@US.NAVY.MIL// POC/PRINCE/CIV/CNRSE N1/ 电话:904-542-1541/电话:DSN 942-1541/ 电子邮箱:PATRICK.H.PRINCE.CIV@US.NAVY.MIL// POC/IRWIN/CIV/CNRSE N37/ 电话: 904-542-6423/ DSN:942-6423/ 电子邮箱:KENNETH.R.IRWIN.CIV@US.NAVY.MIL// RMKS/1。本撤离授权自 2024 年 9 月 24 日起至 2024 年 10 月 4 日有效。2.本授权涵盖的人员。2.A.响应参考 A,并与参考 B 至 D 保持一致,如果满足第 3 段中的条件,CNRSE 授权撤离以下人员:- 文职雇员(APF 和 NAF)。- 家属:(1) 现役军人;(2) 现役预备役军人;以及 (3) 文职雇员(APF 和 NAF)。- 家属或文职雇员(APF 和 NAF)的授权护送。2.B.仅 REF D 表 6-11 中指定的人员可获得撤离津贴。3.撤离津贴。3.A.撤离津贴仅授权给指定的个人
•具有重复搜索的研究(n = 85)•不符合符合条件的研究设计(n = 33)•干预不是螨虫和票据的提取物混合物(n = 31)•感兴趣的结果(n = 11)
可持续发展报告、企业风险管理、描述组织识别和评估气候相关风险的流程、描述如何将识别、评估和管理气候相关风险的流程融入组织的整体风险管理中 2024 管理信息通告;战略规划、风险监督和企业风险管理、委员会职责、可持续发展和环境、社会及治理事项 2023 年度报告;我们的战略、风险监督和企业风险管理 2023 CDP 气候变化调查问卷;C2 风险与机遇、C3 商业战略
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系,联邦教育学院,Zaria *通讯作者电子邮件地址:shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中,机器逐渐接管了人类的日常活动,例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术,以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能,以使数据集的功能高度表示。 但是,这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明,卷积神经网络(CNN)模型可以比传统的机器学习(ML)方法更好地解决图像分类问题。 但是,他们面临着诸如过度拟合,高参数调整,嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题,该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四(4)个CNN模型,其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比,准确性提高了1.77%。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系,联邦教育学院,Zaria *通讯作者电子邮件地址:shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中,机器逐渐接管了人类的日常活动,例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术,以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能,以使数据集的功能高度表示。但是,这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明,卷积神经网络(CNN)模型可以比传统的机器学习(ML)方法更好地解决图像分类问题。但是,他们面临着诸如过度拟合,高参数调整,嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题,该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四(4)个CNN模型,其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比,准确性提高了1.77%。这是一个关键字:正规化,神经网络,分类,人工智能,计算机视觉,过度拟合,辍学的介绍在过去几十年中,机器正在逐渐接管人类的日常活动,例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能,例如颜色,设计和衣服的形状,以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术,可以适当地检测和对服装设计进行分类,以使机器执行在线购买的任务,并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品,并吸引来自不同位置的更多客户,从而提高销售额。对客户的口味,文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助(Henrique等,2021)。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务,但对于机器来说是复杂的。
2022年,全球繁荣研究所(IGP)的生态经济学教授(IGP),英国伦敦大学,2013 - 2022年,2013 - 2022年教授兼副校长公共政策主席,克劳福德公共政策学院,澳大利亚国立大学澳大利亚国立大学,2010年至2010年澳大利亚国立大学,2010年至2012年,2012年澳大利亚大学至2012年可持续性研究所,美国港口研究所,美国港口研究所。斯德哥尔摩中心,瑞典,2002 - 2010年,Gund生态经济学研究所教授兼创始董事,鲁宾斯坦环境与自然资源学院,美国佛蒙特大学,1988- 2002年,美国马里兰州,美国马里兰州,美国马里兰州大学环境科学和生命科学学院中心,1984 - 1988年1984 - 198年美国佛罗里达大学,(系统生态学,环境工程科学,经济学中未成年人)1974年,美国佛罗里达州硕士,(建筑/城市和区域规划)1973 BA(荣誉)(荣誉)美国佛罗里达大学(建筑),(建筑)
使用的组成和说明:维生素C(250mg):维生素C对于胶原蛋白形成至关重要,并支持软骨健康和骨骼结构。生物活性胶原蛋白肽(5000mg):源自天然胶原蛋白,这些肽被优化以吸收并促进关节柔韧性和弹性。硫酸葡萄糖(1500mg)和硫酸软骨素钠(800mg):这些化合物共同起作用以滋养和保护关节软骨,以确保平稳运动。只需将一个Cartinorm+Biocollagen的一个小袋溶解在每天半杯水中即可获得全部好处。为了获得最佳效果,请继续使用至少3个月。另加,其可溶性形式使其非常适合那些吞咽困难的人,从而确保每个人都可以享受关节活力的好处。为了获得最佳效果,请将一个小袋的含量溶解在一杯水中,每天消耗。
出生日期 出生地点 我在此声明以上所有信息均真实准确。签名: ___________________________________________(在公证人面前签名) _________________________ 州 _______________________ 县 我在此证明,于 20___________ 年 ______ 日,上述表格的签名人和主体亲自出现在我面前,在我面前签署或证明上述表格,并出示以下形式的身份证明作为其身份的证明: ☐ 驾驶执照或政府执照。身份证 ☐ 美国护照 ☐ 美国军人身份证 ☐ 州身份证 ☐ 社会保障卡 ☐ 出生证明 ☐ 其他:_______________________________________________________(提供说明)公证人:____________________________________________
慕尼黑估计表明,在2013 - 2022年期间,自然灾害的全球损失为数万亿美元,其近似值达到2.25万亿美元。在此损失中,大约只有三分之一(35.2%)的损失保险为7935亿美元。 同样,英国政府在《国家风险注册》 2023年版(英国内阁办公室,2023年)中的估计,受气候变化影响的极端天气事件的发生在5点范围内,有1个发生的可能性为3-4,并且可能导致数百万到数十亿英镑的经济成本和价值100秒的致命性和100秒的致命性。 这些数字指出,最近的极端天气事件的影响表明缺乏为各个发展层面各国的气候变异性准备的准备(Suciu&Gunn,2023年)。在此损失中,大约只有三分之一(35.2%)的损失保险为7935亿美元。同样,英国政府在《国家风险注册》 2023年版(英国内阁办公室,2023年)中的估计,受气候变化影响的极端天气事件的发生在5点范围内,有1个发生的可能性为3-4,并且可能导致数百万到数十亿英镑的经济成本和价值100秒的致命性和100秒的致命性。这些数字指出,最近的极端天气事件的影响表明缺乏为各个发展层面各国的气候变异性准备的准备(Suciu&Gunn,2023年)。
