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Thunderhead neal shusterman pdf 免费 - Squarespace
无文字内容！ 一月份，带着爱 致谢 首先，我要感谢封面设计师 Kevin Tong 为这本书设计的精美封面，以及 Scythe 的封面。很多人告诉我，是封面吸引他们阅读 Scythe 的，我不得不说，在我所有的书籍封面中，这些是我最喜欢的！ 谢谢你，Kevin！衷心感谢我的编辑 David Gale、他的助手 Amanda Ramirez 和我的出版商 Justin Chanda，感谢他们在整个写作过程中给予我的坚定指导，以及对我的耐心！西蒙与舒斯特公司的每个人都很棒，从一开始就相信我。特别感谢 Jon Anderson、Anne Zafian、Michelle Leo、Anthony Parisi、Sarah Woodruffi、Chrissy Noh、Lisa Moraleda、Lauren Hoffman、Katrina Groover、Deane Norton、Stephanie Voros 和 Chloë Foglia。感谢我的图书经纪人 Andrea Brown、我的外国版权经纪人 Taryn Fagerness、我的娱乐行业经纪人 Steve Fisher、Debbie Deuble-Hill 和 APA 的 Ryan Saul、我的经理 Trevor Engelson 以及我的合同律师 Shep Rosenman、Jennifer Justman 和 Caitlin DiMotta。Scythe 正在继续与环球影业合作拍摄故事片，我要感谢所有参与其中的人，包括 Jay Ireland、Sara Scott 和 Mika Pryce，以及编剧 Matt Stueken 和 Josh Campbell。感谢 Barb Sobel 完成了一项不可能完成的任务，让我的生活井井有条；感谢我的社交媒体大师 Matt Lurie；以及我的儿子 Jarrod，
使用像素级伽马校正增强图像质量
复合材料是材料科学和工程中最重要的材料，包含两种或两种以上的材料。在材料工程中，扫描电子显微镜 (SEM) 技术是一种测量材料粒度的方法。一种替代 SEM 的新程序被称为人工智能 (AI)。人工智能 (AI) 是一门跨学科科学和计算机科学的分支，涉及解决需要人类智能和能力的问题。计算机视觉是人工智能的一个子领域，它使用一些算法通过使用计算机（称为图像处理）来检测图像的细节。检测粒子并测量 SEM 扫描的材料尺寸是一项重要任务，有助于描述其特征，传统上，尺寸是通过在 SEM 图像中添加网格或在任意粒子中绘制对角线来手动计算的。本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的新模型，使用计算机视觉来分析所有粒子的尺寸。该模型用于检测复合材料（如石墨烯薄片）中添加剂的粒度，并根据扫描电子显微镜 (SEM) 上固定的参考尺寸测量它们的尺寸。该模型基于开源计算机视觉（OpenCV）库，利用多层 Canny 边缘检测、Sobel 滤波器、亮度和对比度算法，使用 Python 3。结果以非常低的处理时间 = 0.2 毫秒实现了非常满意的指示。
教学情境中的生成式人工智能 - 学术申诉专员
11 阿尔凯西和麦克法兰，2023；阿塔鲁里等人。 2023；基督教 2023；法郎 2023；胡赛尼、拉斯穆森和雷斯尼克 2023；吉等人。 2023；基德和比尔汉 2023； Lee、Bubeck 和 Petro 2023；莱特曼等人。 2023；刘、张、梁 2023；梅加赫德等人。 2023；梅策、莫兰丁-雷斯、罗兰-梅策和弗洛林多 2023 年； OpenAI 2023 年 3 月 27 日；波里茨 2023；韦斯和梅斯 2023 年；威瑟 2023；张，等人。 2023；赵，等人。 2023； Zhavoronkov 2023。12 Busch 2023；电子隐私信息中心 2023；Huang 2023；Hosseini 和 Horbach 2023；Lauer、Constant 和 Wernimont 2023；Meskó 和 Topol 2023；美国国立卫生研究院 2023；Schwartz 和 Rogers 2022。13 请参阅 registrar.uky.edu/ferpa 和 registrar.uky.edu/ferpa/ferpa-faculty-and-staff-faq。14 请参阅 www.research.uky.edu/office-research-integrity。15 Bender、Gebru、McMillan-Major 和 Shmitchell 2021；Brown 等人 2020；Caliskan、Bryson 和 Narayanan 2017；Hovy 和 Prabhumoye 2021； Liang, Wu, Morency 和 Salakhutdinov 2021；Najibi 2020；Nazer 等人 2023；Nicholas 和 Bhatia 2023；Schwartz 等人 2022；Small 2023 年 7 月 4 日；Whittaker 等人 2019；Zhuo, Huang, Chen 和 Xing 2023。16 Appel、Neelbauer 和 Schweidel 2023；Lucchi 2023；Saveri 和 Butterick 2023；Sobel 2018；Strowel 2023；Thorbecke 2023；Zirpoli 2023。17 Chen, Zaharia 和 Zou 2023。
技术准备对数字银行采用的影响及行为意向的中介作用：商业银行客户研究
过去几年来，斯里兰卡的数字银行格局发生了迅速变化，众多金融机构为客户提供网上和手机银行选择。尽管数字银行越来越受欢迎，但人们对斯里兰卡等欠发达国家的数字银行使用情况知之甚少。本研究探讨了技术就绪（TR）的影响以及行为意图（BI）对斯里兰卡采用数字银行服务的实际使用情况（AU）的中介作用。从 172 名用户收集的在线数据显示，斯里兰卡商业银行客户使用数字银行的水平处于中等水平。值得注意的是，实际使用情况与技术就绪之间存在正相关关系。当行为意图调节技术就绪与实际使用情况之间的关联时，技术就绪不再是实际使用情况的可靠指标。此外，Sobel 检验的结果表明，行为意图并不是这种关联的重要中介因素。然而，后续调查表明，行为意图强烈地调节了创新性（IN）与实际使用（AU）以及乐观性（OP）与实际使用（AU）（即驱动因素）之间的联系。但行为意图并不是不安全感（IS）和不适感（DI）（即抑制因素）的重要中介因素。本研究通过在新情况下提供证据来补充，其研究结果通过阐明影响消费者使用数字银行意图的因素来拓宽知识体系。
回到未来：在生成AI时浏览版权/合同界面
1。参见，例如，瑞安·雅培（Ryan Abbott）和伊丽莎白·罗斯曼（Elizabeth Rothman），《破坏创造力：生成人工智能时代的版权法》，75 F la。L. R EV。 1141（2023）; Oren Bracha，《机器生产时代版权的工作》（2023年9月24日），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？atpraction_id = 4581738。 2。 参见，例如 ，DOE 1v。Github，Inc。，672 F. Supp。 3d 837（n.d. cal。 2023）;作者Guild诉Openai Inc.，No. 1：23-cv-08292，2024 U.S. Dist。 Lexis 59322（S.D.N.Y. 2023年9月19日）; Andersen诉稳定AI，Ltd.，700 F. Supp。 3d 853（n.d. cal。 2023）; Getty Images诉稳定性AI，23-cv-00135（D。del。 2023）; N.Y. Times Co.诉Microsoft Corp.，No. 1：23-CV-11195（S.D.N.Y. 2023年12月27日）。 3。 参见，例如 ，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。 L.＆e con。 o lin w orking p aper n o。 584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。 4。 一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。 L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。1141（2023）; Oren Bracha，《机器生产时代版权的工作》（2023年9月24日），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？atpraction_id = 4581738。2。参见，例如，DOE 1v。Github，Inc。，672 F. Supp。3d 837（n.d. cal。2023）;作者Guild诉Openai Inc.，No.1：23-cv-08292，2024 U.S. Dist。Lexis 59322（S.D.N.Y.2023年9月19日）; Andersen诉稳定AI，Ltd.，700 F. Supp。3d 853（n.d. cal。2023）; Getty Images诉稳定性AI，23-cv-00135（D。del。2023）; N.Y. Times Co.诉Microsoft Corp.，No.1：23-CV-11195（S.D.N.Y. 2023年12月27日）。 3。 参见，例如 ，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。 L.＆e con。 o lin w orking p aper n o。 584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。 4。 一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。 L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。1：23-CV-11195（S.D.N.Y.2023年12月27日）。3。参见，例如，帕梅拉·萨缪尔森（Pamela Samuelson），生成的AI符合版权，381 S CIENCE 158（2023）；彼得·亨德森（Peter Henderson），Xuechen Li，Dan Jurafsky，Tatsunori Hashimoto，Mark A. Lemley＆Percy Liang，基金会模型和公平用途，S tan。L.＆e con。o lin w orking p aper n o。584（2023），https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id = 4404340#。4。一般参见Dan L. Burk，廉价的创造力及其将要做什么，57 g a。L. R EV。 1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。 L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。1669，1673（2023）; Matthew Sag，生成AI的版权安全，61 H。L. R EV。 295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。 J.L. ＆t ech。L. R EV。295（2023）; Uri Y. Hacohen＆Niva Elkin Koren，版权再生：利用Genai衡量原创性和版权范围，37 h ARV。J.L.＆t ech。555（2024）;本杰明·索贝尔（Benjamin Sobel），人工智能的公平用途危机，41 c olum。J.L.＆A RTS 45（2017）。5。请参阅约翰·佩里·巴洛（John Perry Barlow），《思想经济》，《威尔德》（3月1，1994），https：// www.wired.com/1994/03/economy-ideas/。
经济自由促进收入向上流动
1 简介 经济自由与许多积极成果呈正相关，包括更快的经济增长（Hall 和 Lawson，2014 年）、环境进步（Barbier，2019 年）以及面对经济危机时更强的复原力（Geloso 和 Bologna Pavlik，2020 年；Candela 和 Geloso，2021 年）。最近，人们更加关注经济自由和收入不平等之间的联系，研究结果有些混乱，一些研究表明经济自由与更高水平的不平等有关，而另一些研究则发现相反的情况（Berggren，1999；Carter，2007；Ashby 和 Sobel，2008；Bennett 和 Vedder，2013；Apergis、Dincer 和 Payne，2014；Strum 和 De Haan，2015；Holcombe 和 Boudreaux，2016；Bennett 和 Nikolaev，2016、2017；Apergis 和 Cooray，2017；Bjørnskov，2017）。这些混乱的结果并不令人意外，原因有两个。首先，收入不平等的研究是出于对收入流动性的关注。毕竟，说经济自由与经济增长呈正相关并不能告诉我们最贫穷的人是否从这种增长中受益。其次，收入不平等数字是收入流动性的非常成问题的指标。如果使用一个收入不平等数据集而不是另一个数据集，类似的实证策略（相同的时间框架、方法、设计）会产生截然不同的结果（Holcombe 和 Boudreaux，2016 年）。因此，每个数据集的有效性都成为争论的对象（Piketty 和 Saez，2003 年；Mechling、Miller 和 Konecny，2015 年；Auten 和 Splinter，2019 年、2021 年；Larrimore 等人，2017 年、2021 年；Geloso 和 Magness，2020 年；Geloso、Magness、Moore 和 Schlosser，2018 年）。更重要的是，收入不平等的统计数据经常受到构成偏差的影响，这使其无法反映收入流动性。当新人加入现有人口但这些新人的收入分配与本地人口不同时，就会出现构成偏差。例如
使用边缘检测从 LiDAR 中提取建筑物
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基恩大学董事会
上午 11 点，基恩海洋门户大厦 1 楼礼堂。出席者：主席 Steve Fastook；秘书 Thomas Bistocchi 博士；John Kean, Jr.、Bertha Little-Mathews、A. Todd Mayo、Alan Markman、A. Morell、Matthew McDermott、Ed Oatman、学生受托人 Danielle Brathwaite；替补学生受托人 Cylia Blackmon；总裁 Lamont Repollet 博士；董事会秘书 Audrey Kelly；助理主任 Michelle Freestone 通过电话会议：Linda Lewis、Rajeev Malhotra、Barbara Sobel、Rick Torres 其他出席人员：Itunu Balogun、David Birdsell 博士、Andrew Brannen、Kate Gallagher、Kristin Ganley、Sancha Gray 博士、Jerome Hatfield、Maris Henson、Carlos Rodrigues、Michael Salvatore 博士、Karen Smith、Felice Vazquez、Joseph Youngblood 博士 会议于上午 11 点开始 1. 点名 Kelly 女士点名并报告出席人数达到法定人数。 2. 合规声明 — 《公开公共会议法》 Kelly 女士宣读合规声明并报告会议经过适当宣传并符合《公开公共会议法》。 3. 主席评论 Fastook 主席欢迎大家来到 Kean Ocean 并感谢大家参加会议。他说，尽管听起来像是在重复老生常谈，但基恩做得很棒。他指出，1085 莫里斯大道办公楼的空置楼层在五天内被改造成一所小学，以帮助联合镇学区应对其中一所学校的霉菌危机。他说，这强调了我们如何履行成为社区支柱机构的承诺。他祝大家节日快乐，并请雷波莱特校长作报告。 4. 校长评论 雷波莱特校长欢迎大家来到基恩海洋，并祝大家节日快乐、身体健康。他指出，著名科学家和自闭症倡导者坦普尔·格兰丁博士周四晚上在大学发表演讲，她关于学习策略的评论强调了发现所有学生的才能是多么重要。他指出，基恩不仅继续拥抱多样性，而且庆祝多样性并使其有意义。他指出，大学帮助学生“拓展”自我的重要性——推动他们跳出固有的思维模式
计算机视觉模型的比较
步骤1：获取图像•我们发现Google Earth Engine是获取图像的最佳方法。它有几种具有不同分辨率和频段的卫星数据集的选项。最适合我们目的的数据集是NAIP数据集，因为它的分辨率最高，每个像素为1米。•一旦我们有了获得图像的方法，我们就必须将这些图像转换为更容易访问的格式。•Python中的OpenCV软件包是最好的选择。此软件包包括许多边缘检测算法，可以将我们的图像格式作为输入，并输出标准格式（如PNG）。步骤2：Canny Edge检测•我们决定使用最适合Purdue这两个课程的方法，然后再将其推广。OPENCV包装中最有希望的边缘检测方法是Chany，Sobel，PreWitt和Laplacian。精明的边缘检测是最好的。•使用CANNY时，即使参数进行了调整，也存在很多多余的噪音，因此我们进行了额外的处理。•我们使用HSV掩码拍摄图像，仅保留适合给定颜色范围的图像的一部分。•颜色范围设置为球道和绿色的颜色，以隔离高尔夫球场。•为了减少HSV面膜产生的盐和胡椒噪声，我们使用了“非本地含量降解”技术，应用了降噪过滤器。•然后，我们采用了HSV过滤器的输出，并通过Canny Edge检测来运行它。输出是仅保留课程球道布局边缘的图像。o我们收集了整个美国高尔夫球场的图像。步骤3：概括我们的过程•下一步是概括与所有高尔夫球场一起使用的方法。o从那里，我们使用mageense.ai 2注释图像以获得“地面真相”。maveense.ai是一种Web工具，它允许我们用多边形注释数据，这将与Canny Edge检测多边形进行比较。•接下来，我们修改了该过程，以便能够通过卫星图像的文件夹迭代。然后，我们使用OPENCV的轮廓方法来纠正我们使用带注释的图像遇到的格式问题。•下一步是编写一个Python程序，将该过程的结果与地面真相进行比较。我们的目标是改变过程，看看变化有多改善或恶化结果。步骤4：与地面真相进行比较•我们为Canny做了多种方法，但是由于时间限制，我们选择了仅使用一种方法的联合3（IOU）比较的交集。•IOU是一种测量工具，可以确定对象检测器在特定对象集上的准确性。•我们选择了基于哪种方法在视觉上看起来最好的比较方法。
海岸遥感科学与应用
地球被恰当地描述为一个沿海星球（ Martínez 等人，2007 ）。沿海区被定义为距离海岸不到 100 公里且海拔不到 10 米的陆地，是地球表面水体与陆地之间的线性界面，长度超过 160 万公里。地球表面的这一重要特征非常长，可以绕赤道 402 圈（ Martínez 等人，2007 ）或延伸到月球并返回两圈。虽然沿海海洋占全球海洋表面面积的 8%（ Cracknell，1999 ），但它占海洋有机物总量的 14-30%（ Gattuso 等人，1998 ）。沿海海洋（指海岸与大陆架边缘之间的海洋区域）和相关的沿海环境处于气候变暖的前沿。二氧化碳浓度不断上升，导致大气变暖，目前年均浓度接近 420 ppm（https://www.esrl.noaa.gov），导致海平面上升，并可能导致沿海水文、洋流和天气发生变化。冰川和冰盖融化导致海平面上升，有可能导致沿海社区被淹没（Vitousek 等人，2017 年）以及沿海侵蚀加剧（Zhang 等人，2004 年），而海水变暖预计将加剧热带气旋的严重程度（Sobel 等人，2016 年）。有记录显示，随着气候变暖趋势导致热带物种向极地迁移（ Pinsky 等人，2013 ），珊瑚礁发生大规模白化（ Heron 等人，2017 ），海洋生态系统生物多样性遭到破坏。除了气候因素外，不断增长的沿海人口也对他们生存和繁衍所需的海洋服务施加了压力。目前，全球 27% 的人口生活在沿海地区（ Kummu 等人，2016 ）。预计到本世纪中叶，这一人口将增加近一倍（ Neumann 等人，2015 ），这将增加不断变化的沿海环境的压力。过去 100 年里，人类对沿海资源的依赖和开发导致沿海和内陆水生栖息地发生越来越剧烈的变化（ Turpie 等人，2017 ）。目前，全球人均海产品消费量占所有动物蛋白的 6%，是国际贸易量最大的食品商品（Smith 等人，2010 年）。水产养殖在消费海产品供应中所占的比例越来越大。随着人口增长和气候变化，这一趋势预计将持续下去（Wells 等人，2015 年）。此外，沿海水生栖息地的压力导致了许多对人类和水生生态系统有害的浮游植物物种的出现（Anderson 等人，2002 年）。例如，水产养殖产生的废弃营养物会助长有害藻华（HAB）的形成。有毒的赤潮和无毒或入侵性浮游植物物种的过度生长会破坏生态系统的功能，并影响食物和水资源。这些变化主要源于人为的富营养化（Glibert 等人，2005 年；Anderson，2009 年）。过量的藻类会降低光线的穿透力，对水柱和底栖生物的光合作用产生负面影响。一些藻华的生长速度可能快于自然食草动物的消耗速度。