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Baumholder 社区大会，2024 年 3 月 19 日
限速执法对鲍姆霍尔德军事社区至关重要，尤其是在超速事件频发的住宅区和学校区。降低这些地区的限速不仅可以提高道路安全性，还可以改善社区成员的整体生活质量。目前的措施（例如增加巡逻和雷达执法）已经到位，导致罚单被记录在 ALERTS 系统中并通知高层领导。为了进一步改善限速执法，我们正在考虑实施一个积分系统，根据 AER 190-1，从驾驶执照中扣除罚单，屡犯者可能会面临驾照吊销。所有社区成员都必须积极参与并保持限速纪律。让我们一起让鲍姆霍尔德成为每个人都更安全的地方。
州儿童保育和发展基金 (CCDF) 计划...
ACF 认识到牵头机构使用不同的机制来制定政策，例如州法规、法规、行政规则或政策手册或政策发布。当被要求在 CCDF 计划中提供引文时，牵头机构应列出政策的引文，以明确识别和建立要求并允许牵头机构执行该要求。牵头机构可以根据需要列出多个来源，以涵盖所有类型的接受 CCDF 的提供商（例如，许可提供商的政策可以在许可法规中制定，而免许可提供商的政策可以在补贴规则中制定）。这些引文旨在提供支持所请求信息的文件，但不能替代所请求的回复或描述。完整的答案必须包括引文、回复和描述。
州/ ...儿童保育和发展基金 (CCDF) 计划
ACF 认识到牵头机构使用不同的机制来制定政策，例如州法规、法规、行政规则或政策手册或政策发布。当被要求在 CCDF 计划中提供引文时，牵头机构应列出政策的引文，以明确识别和建立要求并允许牵头机构执行该要求。牵头机构可以根据需要列出多个来源，以涵盖所有类型的接受 CCDF 的提供商（例如，许可提供商的政策可以在许可法规中制定，而免许可提供商的政策可以在补贴规则中制定）。这些引文旨在提供支持所请求信息的文件，但不能替代所请求的回复或描述。完整的答案必须包括引文、回复和描述。
提供还是惩罚？学生对高等教育生成AI的看法
众所周知，生成的AI工具经常产生虚构的事实，统计或引用为“幻觉”。我们问学生他们与AI产生的文本中出现幻觉的频率。他们倾向于觉得幻觉比频繁出现的偶尔是一个偶尔的问题，最受欢迎的选择是“很少”（17％）和“经常”（14％）。使用生成AI的人中最受欢迎的选择是“不知道”，由超过三分之一（35％）的AI用户选择。这可能表明学生经常使用生成的AI来知道它的可靠性，但它也可能表明这些学生并没有努力验证生成性AI产生的信息，并且可能会借鉴不准确的信息和引用。
2022 NCBC 71.pdf
1 Integon 理所当然地根据 26 NCAC § 03.0101(a) 和 NCGS § 1A-1 规则 15(a) 提交了一份修正请愿书（“修正请愿书”）。（Jt. Stip. ¶ 25.）2 司法审查官方记录 ECF Nos. 31–42 的引文标记为“R. __”。
计算机科学与工程部-NIEHemanth R -Nie
“什么是微纤维和纳米纤维复合材料？来自Polymer Blends的微型和纳米纤维纤维复合材料（MFC和NFC）中的基本概念，表征和应用”，由Woodhead Publications（Elsservier of Elsvier of Elsvier），英国，2017年，2017年，57-72，（引用 - 04年10月11日）出版。“杂种材料的合成和摩擦学应用中的环氧混合复合材料的制造和摩擦学行为”，由Wiley Publications出版，2018年，163-196，（第23年10月11日，第23页，第23页）。“汽车应用：强化材料组件”在聚合物应用的百科全书中“杂化纤维复合材料中乙烯基酯的杂化绿色复合材料的机械和摩擦学特性的表征”。材料，制造，工艺工程，Khan等。（ed。）：Wiley Publications，ISBN：978-3-527-34672-1，2020年9月，217-248。“在聚合物复合材料的摩擦学中，填充物的填充剂的协同作用在粘合剂和磨料的磨损中”：表征，性质和应用，Sanjay等。（ed。）：Elsevier出版物，pp。321-354，ISBN：978-0-12-819767-7，2020年9月。“基于菠萝叶纤维的杂化复合材料的热性能”在天然纤维增强的杂化聚合物复合材料中：热性质和应用，K。Senthilkumar等。（ed。），Wiley出版物，德国，https：//doi.org/10.1002/9783527831562.CH7，于2021年12月10日出版。（引用 - 01，截至10月23日）期刊出版物（国际）
停车管理标准付款计划申请
付款计划仅发放给车辆的注册车主或承租人。车辆必须在加利福尼亚州注册。要获得付款计划的批准，您的罚单不应转至拖欠账户。如果获得批准，每张罚单将收取 15 美元的付款计划费。
Alexandra Maria Isabel Trefilov -TAF -Infrpr
研究人员WOS：AAV-6643-2021Scopus作者ID：36931242900OrcID：https：//orcid.org/0000-0000-0002-6215-1344BrainmapID：引用：50没有自我引用； 编号：12编号ISBN发表的作品：7号 专利：2HIRSCH索引：4ISBN发表的作品：7号专利：2HIRSCH索引：4
1 pulkit agrawal（pulkitag@mit.edu）研究兴趣...
Pulkit Agrawal（pulkitag@mit.edu）马萨诸塞州电气工程和计算机科学系助理教授，马萨诸塞州技术研究所网页：http：//people.csail.mit.mit.mit.mit.edu/pulkitag Google：https：//scholar.google.comle.com/citations/cita.uptiations？兴趣建立能够执行人类可以执行的操纵和运动任务的开放世界机器人系统。进行顺序决策的学习方法：强化倾斜，模仿学习，自学学习。探索v/s剥削的原则方法，从不同的监督来源学习并建立一个工具包，以减少人类在政策学习中的努力，从而易于扩展到许多任务。加利福尼亚州伯克利伯克利教育大学，加利福尼亚州计算机科学博士，2018印度理工学院坎普尔坎普尔，印度电气工程BTECH，2011年任命