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气候变化增加了德克萨斯州的能源需求和成本
早期在线版本：该初步版本已被接受以供天气，气候和社会出版，可以完全引用，并已分配DOI 10.1175/wcas-d-24-0057.1。最终的排版复制文章将在发布时在上述DOI上替换EOR。
智能纺织品在医疗保健领域的应用
本文探讨了智能纺织品在将医疗环境转变为优先考虑患者健康的空间方面的作用。我们将研究智能纺织品在医疗环境中的优势，例如通过联网服装实时监测生命体征。此外，我们将介绍元设计作为一种设计方法，该方法考虑用户、医疗环境和技术之间的交互，以创造令人满意的体验。通过将智能纺织品的先进功能与以患者为中心的元设计方法相结合，可以创建满足患者需求的护理空间。本文的目的是介绍将元设计融入智能纺织品设计的过程，旨在提高患者用户体验的质量。在此过程中，我们将强调协作方法并拥抱技术创新，以利用持续改进的潜力并为用户提供高质量的体验。最后，我们将强调采用多维方法来评估智能纺织品对患者用户体验的影响的重要性。关键词
纺织材料科学（TMS）
tms 211纤维科学简介（3个学时）纤维的特性与其分类，化学结构，类型和起源有关，这有助于其识别和分类。是纤维形成原理和纤维的物理行为（包括其机械，热，光学，摩擦，电气和水分管理特性），以及测量纤维物理特性的方法。聚合物结构，纤维性能和利用率之间的关系。此外，还将学生引入工具，以帮助他们反思与纤维科学有关的问题的解决。
电力事实标签 Reliant Energy Retail Services, LLC 小型非住宅 POLR 计划，AEP 德克萨斯中部 TDU 服务区 发行日期：2025 年 2 月 10 日
每月平均用电量 1500 千瓦时 2500 千瓦时 3500 千瓦时 每千瓦时平均价格 20.0¢ 21.7¢ 21.6¢ 上述每千瓦时价格代表根据本 EFL 提供的服务，适用于任何给定月份的每月千瓦时用量和适用千瓦需求的每千瓦时价格。上述每千瓦时平均价格是基于 30% 负载系数计算得出的样本，其中包括 1500 千瓦时的 7 千瓦需求、2500 千瓦时的 11 千瓦需求和 3500 千瓦时的 16 千瓦需求。您实际的每千瓦时平均价格将取决于您的使用情况和以下定价公式： LSP 费率（以每千瓦时美元计）=（不可绕过费用 + LSP 客户费用 + LSP 需量费用 + LSP 能源费用）/使用千瓦时 其中： 不可绕过费用必须是适用服务区域内相应客户类别的所有 TDU 费用和信用额以及其他费用，包括 ERCOT 管理费、节点费或附加费、归因于 LSP 负载的可靠性单元承诺 (RUC) 容量短缺费用以及来自各种税务或监管机构的适用税费，乘以使用的千瓦时和千瓦数（如适用）。 LSP 客户费用必须为每千瓦时 0.09 美元。 LSP 能源费用应为客户上一日历月适用负载区的实际每小时实时结算点价格 (RTSPP) 乘以 125%，上限为上个月 LSP 能源费用的 160%。 LSP 能源费用为 6.2¢/kWh。 RTSPP 间隔价格发布于 www.ercot.com 其他关键条款和问题请参阅标准服务条款声明，了解费用、押金政策和其他条款的完整列表。
43-101 [提议的CSA通知
自2011年以来，包括加拿大在内的所有主要国际采矿司法管辖区都协调了其对矿产资源，矿产储量和矿业研究的定义，以与代表全球辖区的85％以上的矿产计划报告标准的国际组织（CRIRSCO）保持一致。加拿大采矿，冶金和石油研究所（CIM）是加拿大的Crirsco成员，在加拿大的情况下保持了定义。当前的仪器通过参考将CIM CIM定义标准（CIM定义标准）合并，该标准将CSA的采矿披露要求与CRIRSCO标准保持一致。当前的工具还允许外国发行人参考其管辖区标准中的类似定义，类似于CIM定义标准。
一种具有自主规则学习和利用图像或文本进行泛化能力的人工智能非图灵计算机架构
自现代计算机历史开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主导架构，它由三个基本组件组成：用于输入的无限磁带、读写头和有限控制。在这种结构中，读写头可以读取的内容（即比特）与其写入/输出的内容相同。这实际上不同于人类思考或进行思维/工具实验的方式。更准确地说，人类在纸上想象/书写的是图像或文本，而不是它们在人脑中所代表的抽象概念。这种差异被图灵机忽略了，但它实际上在抽象、类比和概括中起着重要作用，而这些对于人工智能至关重要。与这种架构相比，所提出的架构使用两种不同类型的读写头和磁带，一种用于传统的抽象比特输入/输出，另一种用于特定的视觉输入/输出（更像是一个屏幕或一个带有摄像头观察它的工作区）。抽象比特与具体图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络、YOLO、大型语言模型等神经网络实现，准确率较高。作为示例，本文介绍了新的计算机架构（我们在此简称为“任氏机”）如何自主学习特定域中的乘法分配属性/规则，并进一步使用该规则生成一种通用方法（混合在抽象域和特定域中）来计算基于图像/文本的任意正整数的乘法。
使用图像或文本
自现代计算机历史记录的开始以来，图灵机一直是大多数计算设备的主要体系结构，其中包括三个基本组件：无限磁带用于输入，读/写头和有限的控制。在此结构中，头可以读取的内容（即位）与已编写/输出的内容相同。这实际上与人类思考或思考/工具实验的方式不同。更确切地说，人类在纸上想象/写作是图像或文本，它们不是他们在人脑中所代表的抽象概念。Turing Machine忽略了这种差异，但实际上在抽象，类比和概括中起着重要作用，这在人工智能中至关重要。与此体系结构相比，所提出的体系结构使用两种不同类型的头部和磁带，一种用于传统的抽象位输入/输出，另一个用于特定的视觉（更像是屏幕或带有相机观察的屏幕或工作区）。抽象位和特定图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络，Yolo，大语言模型等神经网络实现，其精度很高。为例，本文介绍了新的计算机体系结构（为简单起见，我们称为“ Ren Machine”）如何自主地学习特定领域中的分布属性/多重规则，并进一步使用该规则来生成一般方法（在抽象领域和特定领域中混合使用），以计算基于图像/图像/图像的任何正面整体的MUL-PISTICATION）。机器的强推理能力也证实了在平面几何形状中的定理中。此外，提出了一种基于REN机器的机器人体系结构，以解决视觉语言行动（VLA）模型在不合适的推理能力和高计算成本中所面临的挑战。
周五快讯 - 德克萨斯州卫生服务部 (DSHS)
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有效的视觉语言模型用于文本 - ...
本文介绍了HFUT-LMC团队对基于文本的人异常搜索（TPA）的www 2025挑战的解决方案。这一挑战的主要目标是准确识别大型行人图像库中表现出正常行为或异常行为的步调。与传统的视频分析任务不同，TPA非常强调理解和解释文本描述与视觉数据之间的微妙关系。此任务的复杂性在于该模型不仅需要将个人与大量图像数据集中的文本描述匹配，而且还可以准确地区分搜索结果，而搜索结果则在遇到模拟描述时。为了克服这些挑战，我们介绍了相似性覆盖率分析（SCA）策略，以解决由类似文本描述引起的参考难度。此策略有效地增强了模型管理微妙差异的能力，从而提高了搜索的准确性和可靠性。我们提出的解决方案在这一挑战中表现出色。