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校友会前往巴哈马
黛博拉·奥弗顿唐娜公园*安斯利·帕克·帕克·帕内尔·克里斯蒂·帕特里克*布里特尼·保罗·阿什利·佩恩·佩恩·佩恩·南希·佩辛格* kayla persaud senovia petty brett petty brett pickens pickens pickens plickens plickens plickens plumb darnelle podgorski linda linda linda linda linda linda linda linda polk ashley polk ashley polt Reyes* Jamecia Richardson* Elly Riley Jason Rister Melanie Rivera-Chu Michelle Roberson Veronica Roberson* Benjamin Roberts Mitzi Roberts* Benjamin Rochow Marilyn Rose Caryn Schmitz Linda Schultz Angela Scott Randy Shumpert Pamela Siggers Lavada Simpson* BreAnna Smith* Debra Smith* Karen Smith Karen Smith Leanne Smith Lynsey Smith* Nicole Smith*瑞安·史密斯
校友杂志 2024 年夏季刊
他对新墨西哥理工学院的贡献巨大。他因慷慨支持学校的石油工程项目而被评为 2019 年度慈善家。肯和他的妻子玛吉设立了费根奖学金，以增强学生的财务奖励方案。肯还设立了玛吉费根妇女基金会，以纪念 2021 年 10 月去世的玛吉。当被问及他和玛吉为何选择设立这些奖学金并以如此深刻的方式回馈理工学院时，他说，
Lumen Technologies，Inc。（Lumn）
我们是Lumen Technologies的短股，Lumen Technologies是一家耗资260亿美元的电信公司，试图旋转AI将如何推动一家以190亿美元的债务划分的世俗下降的业务的戏剧性转变。最近几周，嗡嗡声的头条新闻，散发零售投资者的热情和短暂的覆盖物混合在一起，以前寄出了400％的垂死股票。令人难以置信的是，Lumen是一家具有令人失望的投资者历史悠久的公司，并且刚刚报告EBITDA下跌-13％，现在与具有健康增长前景，较低杠杆和有吸引力的股息的电信同行的交易。我们了解试图找到下一个出色的AI游戏的诱惑，但是在这些水平上，对管腔的投资不仅缺乏人工智能。Lumen最近宣布的50亿美元的私人连通性结构交易与AI无关，这是一个迫切的竞争，在不断恶化的收入和越来越多的流动性问题上提高现金。Lumen在未来几年中将仅从这些交易中获得约8亿美元。长期，这些合同可提供约2100万美元 /年的经营和维护利润。虽然任何现金的注入对于否则会流血的公司来说都是阳性的，但这些交易不能解决流明的基本增长和资产负债表问题。从Lumen作为大型建筑项目中的总承包商角色来看，我们估计的总价值仅为1.18美元/股的股票收益仅为1.18美元。Lumen在其他“销售机会”中确定了70亿美元，但这一系列的客户并不是像Microsoft这样的领先的技术公司，他们有雄心销售AI工具和平台的野心。相反，它们是医疗保健，零售，金融服务等的企业。大型大型技术公司正在建立远程数据中心足迹，需要大规模购买新的连接基础架构。所有这些都不适用于官僚机构，受监管的医疗保健公司和银行，这些公司和银行才刚刚开始探索AI对其业务的意义，并将在可预见的未来依靠云提供商来满足云提供商的需求。由Lumen自己的承认，与这些机构的讨论处于早期阶段，我们认为将需要很长时间才能结束并面临不断上升的竞争。交易公告（在弱2Q收益前一天方便地定时）使投资者分心了基本的业务趋势，这些趋势几乎显示出几乎每个关键类别的进一步恶化。核心业务部门收入下跌-8.6％，是公司历史上最糟糕的。业务部门产品公司已针对增长的目标实际上在2q中下降了-1.1％，而由于大流行后工作场所的重组，旧产品的下降幅度下降了下降。尽管对新产品开发和销售部队的生产力进行了大量投资，但我们采访的前高管表示，Lumen的软件应用程序仍然对领先的科技竞争对手的软件应用程序仍然没有竞争力。因此，由于有缺陷的缺点，我们认为Lumen试图成为愚蠢的管道并将客户从旧产品转变为更现代的基于云的服务的策略，并且该公司将继续失败，无法稳定业务。AI是一项令人兴奋的技术，有许多令人信服的方法可以投资这一强大的主题。使用劣质软件的快速缩小的有线电信，而增长不足的历史并不是其中之一。新交易提供了近期现金，但是什么呢？我们预计AI交易炒作将消失将衰落的传统电信现实，使公司的股价与其纤维相似 - 被埋葬在地面上。
秋季学期的学术日历2024- ...
在部门公告委员会29.11.2024（星期五）上课第二次出勤报告02.12.2024（星期一）审查DUGC＆PUGC 03.12.2024（星期二）宣布末期学期考试的资格清单04.12.2024（周三）EndeSter Essmitions for SemeSter Extem for All Evilitiviby的宣布清单的 上课委员会29.11.2024（星期五）上课第二次审查。 14.12.2024（星期五至周日）学生（所有混乱均已关闭）15.12.2024至05.01.2025（周日 - 星期日 - 周日）在萨马斯/MIS中提交成绩/分数的最后日期19.12.2024（星期四）at室学期审查的DAC Ensectation 20.12.2024（星期五）UGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP。 23.12.2024（星期一）教师的冬季假期21-12-2024（星期六）至05-01-2025（星期日）圣诞节（假期）25.12.2024（星期三）春季学期费用支付所有课程的费用28.12.2024至03.01.2025（无延迟费用）。付款和在线注册26.12.2024至27.12.2024（星期四 - 星期五）上课委员会29.11.2024（星期五）上课第二次审查。 14.12.2024（星期五至周日）学生（所有混乱均已关闭）15.12.2024至05.01.2025（周日 - 星期日 - 周日）在萨马斯/MIS中提交成绩/分数的最后日期19.12.2024（星期四）at室学期审查的DAC Ensectation 20.12.2024（星期五）UGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP。 23.12.2024（星期一）教师的冬季假期21-12-2024（星期六）至05-01-2025（星期日）圣诞节（假期）25.12.2024（星期三）春季学期费用支付所有课程的费用28.12.2024至03.01.2025（无延迟费用）。付款和在线注册26.12.2024至27.12.2024（星期四 - 星期五）上课委员会29.11.2024（星期五）上课第二次审查。 14.12.2024（星期五至周日）学生（所有混乱均已关闭）15.12.2024至05.01.2025（周日 - 星期日 - 周日）在萨马斯/MIS中提交成绩/分数的最后日期19.12.2024（星期四）at室学期审查的DAC Ensectation 20.12.2024（星期五）UGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP。 23.12.2024（星期一）教师的冬季假期21-12-2024（星期六）至05-01-2025（星期日）圣诞节（假期）25.12.2024（星期三）春季学期费用支付所有课程的费用28.12.2024至03.01.2025（无延迟费用）。付款和在线注册26.12.2024至27.12.2024（星期四 - 星期五）上课委员会29.11.2024（星期五）上课第二次审查。 14.12.2024（星期五至周日）学生（所有混乱均已关闭）15.12.2024至05.01.2025（周日 - 星期日 - 周日）在萨马斯/MIS中提交成绩/分数的最后日期19.12.2024（星期四）at室学期审查的DAC Ensectation 20.12.2024（星期五）UGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP。 23.12.2024（星期一）教师的冬季假期21-12-2024（星期六）至05-01-2025（星期日）圣诞节（假期）25.12.2024（星期三）春季学期费用支付所有课程的费用28.12.2024至03.01.2025（无延迟费用）。付款和在线注册26.12.2024至27.12.2024（星期四 - 星期五）上课委员会29.11.2024（星期五）上课第二次审查。 14.12.2024（星期五至周日）学生（所有混乱均已关闭）15.12.2024至05.01.2025（周日 - 星期日 - 周日）在萨马斯/MIS中提交成绩/分数的最后日期19.12.2024（星期四）at室学期审查的DAC Ensectation 20.12.2024（星期五）UGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP。 23.12.2024（星期一）教师的冬季假期21-12-2024（星期六）至05-01-2025（星期日）圣诞节（假期）25.12.2024（星期三）春季学期费用支付所有课程的费用28.12.2024至03.01.2025（无延迟费用）。付款和在线注册26.12.2024至27.12.2024（星期四 - 星期五）上课委员会29.11.2024（星期五）上课第二次审查。 14.12.2024（星期五至周日）学生（所有混乱均已关闭）15.12.2024至05.01.2025（周日 - 星期日 - 周日）在萨马斯/MIS中提交成绩/分数的最后日期19.12.2024（星期四）at室学期审查的DAC Ensectation 20.12.2024（星期五）UGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPEC，PGPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPP。 23.12.2024（星期一）教师的冬季假期21-12-2024（星期六）至05-01-2025（星期日）圣诞节（假期）25.12.2024（星期三）春季学期费用支付所有课程的费用28.12.2024至03.01.2025（无延迟费用）。付款和在线注册26.12.2024至27.12.2024（星期四 - 星期五）
加强施加碳纤维的短柱
frp（纤维增强聚合物）复合材料由于其低密度，高强度，高温耐药性和耐腐蚀性而广泛用于民用结构和基础设施工程中。在本文中分析了CFRP在基础设施和民用建筑中的应用。CFRP包裹的色谱柱通过将碳纤维增强聚合物封装来增强混凝土结构。该技术增强了负载能力，耐用性和对地震事件的抵抗力，为改造老化基础设施的成本有效解决方案并提高结构性绩效。地震性能和安全性能更好。与原始建筑材料相比，CFRP材料具有较高的固有频率，没有共鸣，并且由于加载频率和速度下的共振基本上没有快速断裂。它具有强大的美学欣赏可塑性。
2024-荣誉认可仪式 - UMN荣誉
今晚，我们庆祝明尼苏达大学两国城市中一些最有成就的学生的成功。授予荣誉奖章的奖励表彰了每个学生对奖学金和卓越奖学金的坚定承诺。受到教师和教职员工的指导和鼓励，这些学生确实充分利用了本科生的职业。我们向我们的学者们向前迈出了祝贺，他们充满信心地向社会做出了巨大贡献。此处发布的信息代表了今年晚上出席的今年潜在的拉丁荣誉毕业生，以及一些无法做到这一点的候选人，以及在2023年秋季学期之后以拉丁荣誉毕业的学生。
2023年12月 - 校友新闻 - 圣心教区
凯在比尔市长大，在诺曼和玛格丽特·格罗斯家族的14个孩子中排名第12。她和她的丈夫尼尔（Hus-Band Neal）有四个女儿参加（ED）圣心学院：Rachel ’16，Jodi ’17，Allison ’21和Sophie，他是现任Sacred Heart Acade Acade-Acade-My的大三学生。随着每个女儿在学校的进步，每一个里程碑圣礼和毕业时，凯都熟悉了SHA的老师，员工，其他职位，志愿者和支持者。凯对她的新角色感到兴奋，他说她期待在学校环境中[回来]。她说：“我期待着再次与学生直接与学生合作，特别是在以基督为中心的环境中。多年来，偶尔参加每周的学校群众一直是一次特殊的经历，我很高兴我现在每周都能做到这一点。我很荣幸成为这支很棒的教育团队的一员。”
Halo®色谱柱清洁程序，最好...
通常，样品可能包含来自样品矩阵或低质量流动相位溶剂的化合物，可以通过固定相保留。盐，脂质，增塑剂和聚合物是在分析过程中可能与固定相接触的一些可能物质。这些物质可能会对色谱柱，检测器产生有害影响，并在分析过程中引起瞬时峰。如果这些物质不被流动阶段洗脱，它们可以积聚在列上。随着时间的流逝，分析物可以与这些杂质相互作用并影响分离机制，从而导致保留时间移动和峰值尾巴。此外，这些积累的杂质会造成阻塞，从而导致柱面压力升高，损坏泵，并可能导致柱床中的空隙形成。强烈建议使用防护柱来避免此类问题。防护列是短列，包装包装与喷射器和分析柱之间安装的分析列相似。在给定期间后，它们被丢弃，并安装了新鲜的防护柱，以最大化分析柱的寿命。
机器学习对梁柱的二阶分析 -
细长钢构件的二阶分析可能具有挑战性，尤其是在涉及大挠度的情况下。本文提出了一种基于机器学习的新型结构分析（MLSA）方法，用于对梁柱进行二阶分析，这可能是使用过度简化的分析方程或传统的有限元元素方法的普遍解决方案的有前途的替代方法。常规机器学习方法的有效性在很大程度上取决于所提供数据的定性和定量。但是，在结构工程实践中，这些数据通常很少且昂贵。要解决这个问题，采用了一种新的，可解释的基于机器学习的方法，名为“物理知识的神经网络”（PINN），在该方法中，将利用物理信息来定位学习过程，以创建一个自欺欺人的学习过程，从而可以自我培训，从而可以训练很少甚至没有预性数据集以实现准确的近似值。这项研究将Pinn方法扩展到了钢梁柱的二阶分析问题。给出了管理方程式的详细推导以及培训过程的基本物理信息。提供了Pinn框架和训练程序，其中采用了自适应减肥控制算法和转移学习技术以提高数值效率。可实用性和准确性通过四组验证示例验证。