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用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
电动汽车、电池和充电站培训模块
该计划旨在为个人提供与电动汽车 (EV)、电池和充电基础设施相关的知识和技能。培训计划涵盖电动汽车技术的基础知识，包括电动汽车的工作原理、其组件和使用电动汽车的好处、电池类型及其特点、优点和缺点、电池管理系统、可用的充电站类型、有关如何使用它们的信息、它们的特点和充电时间以及与电动汽车生态系统相关的安全和维护。总体而言，培训计划旨在使个人掌握安全有效地使用电动汽车、电池和充电基础设施所需的知识和技能。
签名未验证
底栖调查发现，该地区主要生物为多毛类等喜细沙生物，还有密集的海胆 Echinoidea/ Spatangoida 和 Gracilechinus acutus，海星 Asterias rubens 、 Hippasteria phrygiana 和 Astropecten irregularis 以及寄居蟹 Paguridae 。沉积物表面可见动物洞穴、管道和足迹，但这些都很小，而且没有观察到穴居巨型动物。观察到的固着动物包括海葵 Actiniaria 、普通海螺 Buccinum undatum 和草皮形成属，如水螅和苔藓虫。有证据表明，在 Mariner 油田附近有北极蛤（OSPAR 受威胁和/或数量下降的物种，以及苏格兰优先海洋特征 (PMF)），此外，还观察到一种海笔 Virgularia mirabilis 和动物洞穴。从调查样本来看，这种密度不足以构成 OSPAR 栖息地“海围栏和穴居巨型动物群落”，尽管它可能存在。调查结果表明存在 Funiculina quadrangularis，这可能
网络防御：2024 年 3 月 26 日星期二，DEFNET 演习媒体日在凡尔赛-萨托里举行
这个专门为新闻界准备的片段将让我们通过模拟陆军格里芬号事件来深入了解网络干预的核心。此次事件将为车辆乘员、指挥系统和网络响应小组提供培训。
PR/2427/0 (版本 4)
下文概述了为确定该项目是否需要进行环境影响评估而进行的评估，总结了所考虑的信息、潜在影响并列出了做出该决定的主要原因。在考虑是否需要进行环境影响评估时，已考虑以下因素：开发商提供的信息；《海上石油和天然气勘探、生产、卸货和储存（2020 年环境影响条例）》（《条例》）附表 5 所列事项；对项目对环境影响的任何初步核实或评估结果；以及国务卿可能附加在同意授予协议上的任何条件。
签名未经验证 - GOV.UK
鉴于 PERENCO UK LIMITED 已根据《2020 年海上石油和天然气勘探、生产、卸货和储存（环境影响评估）条例》于 2023 年 3 月 14 日提出申请，且鉴于国务大臣已考虑该申请并确信该项目不太可能对环境产生重大影响；根据第 6 条规定的权力，国务大臣特此指示，该项目的同意申请无需附有环境影响评估，前提是该项目按照审查指示申请中所述并按照所附附表中规定的条件进行。
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]