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停车规定
● 预留（红色）停车场许可证：持有有效预留停车许可证的车辆在公务期间可在指定的预留停车场、任何普通停车场和其他预留停车场停车，但 R-02/03 停车场除外。（上课不视为公务）。持有 R-02/03 许可证或任何有效许可证以及公务通行证的车辆可在 R-02/03 停车场停车。 ● 个人预留许可证：持有个人预留许可证的车辆可在任何普通、预留或住房停车场停车。许可证持有者将在校园内拥有一个个人停车位，由专门为他们指定的标志指定。这种许可证仅（根据要求）提供给大学高级官员，即院长、主任、副校长和校长。 ● 普通（黄色）停车场许可证：持有有效普通许可证的车辆可停放在校园内所有指定的普通停车场。 ● 校园住房（绿色）许可证：持有有效校园住房许可证的车辆可以停放在波卡特洛校区和霍尔特体育馆的任何校园住房停车场。在梅里迪恩和爱达荷福尔斯校区，他们还可以停放在
人工智能在停车位优化中的作用
将人工智能融入停车管理具有巨大的潜力，可以优化停车位的分配，缓解交通拥堵，提高城市交通系统的整体效率。通过利用机器学习、计算机视觉和预测分析等人工智能技术，城市可以创建动态停车解决方案，以适应实时需求并为驾驶员提供个性化服务。这些人工智能驱动的方法不仅可以优化停车位，还可以通过最大限度地减少不必要的车辆移动和排放来减少城市交通对环境的影响。随着城市寻求应对出行挑战的可持续解决方案，人工智能在改变停车管理方面的作用变得越来越重要[3]。
用于缓解量子误差的开销基准测试管道
零噪声外推 (ZNE) 是一种量子经典混合技术。它运行噪声水平不断增加的量子电路，提取每个电路的期望值，然后使用经典拟合外推无噪声环境中的理想期望值。在 Mitiq 的 ZNE 实现中，有两个相关的经典变量：(1) 用于查找 y 截距（理想期望值）的外推或拟合类型和 (2) 噪声缩放值，它们决定了噪声在运行的每个附加电路中如何增长 [3]。
MedPerf - 使用联合评估的医疗 AI 开放基准测试平台
Vector Institute)、Vijay Janapa Reddi（哈佛大学）、G Anthony Reina（在英特尔任职期间做出贡献）、
S2N -TLS基准测试和比较分析-libraetd
jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生（AWS），我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全（TLS）库的简单且可靠的比较基准，以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接，从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库（S2N-TLS，OpenSSL和Rustls）适应一个共同的接口，并测量握手延迟，吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能，但要比Rustls更高的内存使用，这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中，以防止部署前的性能回归，更详细的测试以获得更具体的见解，并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议，可确保两个端点（例如，您的计算机和Web服务器）安全通信。TLS有两个主要目标：身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证，它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性，这可以防止
由于阿尔茨海默氏病和帕金森氏病引起的轻度认知障碍中的脑振荡模式：一项探索性高密度EEG研究
Objective: We investigated brain cortical activity alterations, using a resting-state 256-channel high- density EEG (hd-EEG), in Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) disease subjects with mild cognitive impairment (MCI) and correlations between quantitative spectral EEG parameters and the global cogni- tive status assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 分数。方法：15个AD-MCI，11个PD-MCI和十个年龄匹配的健康控制（HC）进行了HD-EEG记录和神经心理学评估。脑脊液生物标志物分析以获得良好的特征组。EEG光谱特征，并研究了三组之间的差异以及与MOCA的相关性。结果：与对照组相比，AD-MCI和PD-MCI的α2/alpha1比的α2/alpha1比显着降低。在PD-MCI中观察到明显更高的theta和较低的β/theta比。MOCA评分与theta功率以及alpha2和beta功率以及alpha2/alpha1和alpha/theta比率直接相关。结论：这项研究强调了AD-MCI和PD-MCI患者的脑电图模式的显着差异，并指出了EEG参数在两种神经退行性疾病中可能的替代标志物的作用。明显的能力：除了完善的生物标志物外，我们的发现还可以支持神经退行性疾病中认知功能障碍的早期检测，并可以帮助监测疾病的进展和治疗反应。
使用 OpenCV 检测停车位
摘要 — 寻找合适的停车位是一个具有挑战性的问题，尤其是在大城市。随着汽车保有量的增加，停车位变得越来越稀缺。对这些停车位的需求不断增长，再加上有限的停车位，导致了供需失衡。缺乏足够的停车管理系统导致许多街道上到处都是非法停放的汽车。需要一个可扩展、可靠、高效的停车管理系统来解决这个问题。基于深度学习的计算机视觉技术已经成为解决此类问题的有希望的解决方案。这些技术对图像识别和处理领域产生了巨大的影响。它们还为车辆跟踪领域的进一步应用提供了巨大的潜力。因此，它们可以用来检测停车位。
基准作为未来经济的基础
不幸的是，今天，竞争性问题通常仅从生产的角度考虑，而不会影响其他领域。现代思想假设确保无形资产和智力资本发挥竞争力的主要作用[1]。但是，该声明与市场上的俄罗斯现实并不完全一致：公司之间的信息链接仍然太弱，创新的引入薄弱，法律框架尚未充分准备[2]。另一方面，俄罗斯公司对各种因素，尤其是危机现象的越来越大的压力导致对他们之间的市场份额的竞争加剧。同时，大多数公司很少关注，也不在决策领域进行研究，以制定竞争性发展的战略。在经济各个部门管理生产方面和企业经济活动方面的有效机制之一是一项比较研究，是确定，理解和适应最近竞争性公司有效运作的现有示例的建模，以提高自己的绩效[3]。模型和决策方法，用于管理自己的竞争力
AI 标签和水印 – 解释
在实践中，在训练 AI 模型时，训练数据的标记主要用于对图像进行分类（例如汽车或动物）。另一方面，文本的标记有助于识别情绪或特定关键词。对于旨在识别语音的 AI 系统的训练，标记还可以包括转录录音或识别音频输入文件中的特定噪音（例如背景中的交通或飞机）。
