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文本、想象和叙事的建构 - Open METU
阿里史密斯短篇小说中的宇宙 由 RABİA ASİYYE SÖNMEZ 提交，部分满足中东技术大学社会科学研究生院英语文学硕士学位的要求，由 Sadettin KİRAZCI 教授 社会科学研究生院院长 Nurten BİRLİK 教授 系主任 外语教育系 副教授 Elif ÖZTABAK-AVCI 博士 外语教育系主管 考试委员会成员： 副教授 Hülya YILDIZ BAĞÇE 博士（考试委员会主席） 大学名称 外语教育系 副教授 Elif ÖZTABAK-AVCI 博士（主管） 中东技术大学 外语教育系 副教授 Hülya YILDIZ BAĞÇE 大学名称 外语教育系 副教授穆斯塔法·基尔卡利教授 大学名称 翻译与口译研究系
收到：2024年11月24日修订：2024年12月6日接受：2024年12月26日在线：2024年12月26日，摘要建筑行业显着影响Envi
收到：2024年11月24日修订：2024年12月6日接受：2024年12月26日在线：2024年12月26日，摘要建筑行业显着影响环境可持续性，从而促使需要最大程度地减少生态足迹的创新材料。可持续建筑材料在绿色基础设施的发展中起着至关重要的作用，旨在增强城市弹性和促进环境保护。本研究旨在探索各种创新的可持续建筑材料及其在绿色基础设施项目中的应用。它旨在确定与这些材料相关的利益和挑战，以促进环保建筑实践。进行了全面的文献综述，分析了可持续建筑材料的最新进步，包括回收材料，基于生物的复合材料和智能材料。使用这些材料成功的绿色基础设施项目的案例研究进行了检查，以评估其有效性和可持续性。研究结果表明，创新的材料（例如回收的混凝土，竹子和菌丝体复合材料）可显着降低碳排放和资源消耗。案例研究表明，采用这些材料的项目的能源效率提高了，浪费减少了。还确定了与成本，可用性和监管标准有关的挑战。研究得出结论，创新可持续材料的整合对于绿色基础设施的发展至关重要。强调这些材料的好处可能会导致建筑行业的广泛采用。未来的研究应着重于克服确定的挑战，并制定标准化指南，以促进在基础设施项目中使用可持续材料。关键字：环境可持续性，绿色基础架构，创新材料杂志https：//journal.ypidathu.or.id/index.php/ijnis这是SA许可下的开放式访问文章https：///creativecommons.org/compommons.org/compommons.org/compomensess/licessense/plicessense/compo--sa/by-sa/4.0/ s.0/ s. （2024）。绿色基础设施开发中可持续建筑材料的创新。Scientia Naturalis的研究，1（3），144-153。 https://doi.org/10.70177/scientia.v1i3.1570发表者：Yayasan pendidikan Islam Daarut daarut Thuut Thufula介绍
中新世河畔河口的环境变化
这项工作分析了沉积相和在河中部提取的沉积物见证人的有孔虫关联（S.O.）从中新世到全新世进行了该部门的古环境重建。 div>在更新世期间，强大的Ero siva相导致在上新世上和上新世上，先前沉积在海洋平台上的新材料。 div>随后，该区域被潮汐通道/内部泥泞的平原所占据，这是一种冲积的平原，与新的新形态的新重要侵蚀相吻合，这是My-1违法行为期间与新通道和潮汐平原的潮汐洪水，最后在过去2000年的高高和超大型Marsmas的实施中。 div>证人A的上部由20世纪末至21世纪初之间进行的拟人填充。 div>
在极端照明变化下3D重建的生成多视图重新构建
从不同环境中拍摄的照片重建对象的几何形状和外观很难作为照明，因此对象外观在捕获的图像中各不相同。这特别挑战更镜面的对象，其外观在很大程度上取决于观看方向。一些先前的方法使用嵌入向量的图像跨图像模型的外观变化，而另一些方法则使用基于物理的渲染来恢复材料和每位图像照明。这种方法在输入照明的显着变化时忠实地恢复了依赖的外观，并且倾向于产生大部分弥漫性结果。我们提出了一种方法，该方法通过首先在单个参考照明下使用多视图
人工智能深度学习重建算法对 CT 图像质量和潜在剂量减少的影响：一项体模研究
摘要背景：最近，计算机断层扫描 (CT) 制造商已经开发出基于深度学习的重建算法来弥补迭代重建 (IR) 算法的局限性，例如图像平滑和空间分辨率对对比度和剂量水平的依赖性。目的：评估人工智能深度学习重建 (AI-DLR) 算法与混合 IR 算法对胸部 CT 图像质量和剂量减少的影响，对比不同临床适应症。方法：在用于胸部 CT 条件的五个剂量水平 (CTDI vol: 9.5/7.5/6/2.5/0.4 mGy) 下对 CT 美国放射学会 (ACR) 464 和 CT Torso CTU-41 体模进行采集。使用滤波反投影、两级 IR（iDose 4 级别 4 (i4) 和 7 (i7)）和五级 AI-DLR（精确图像；更平滑、平滑、标准、清晰、更清晰）重建原始数据。计算了噪声功率谱 (NPS)、基于任务的传递函数和可检测性指数 (d ′)：d ′ 模型检测软组织纵隔结节（纵隔内的低对比度软组织胸部结节 [LCN]）、毛玻璃影 (GGO) 或高对比度肺 (HCP) 病变。两名放射科医生独立评估胸部拟人幻影图像的主观图像质量。他们使用常用的四或五分量表评估了纵隔图像的图像噪声、图像平滑度、纵隔血管与脂肪之间的对比度、实质图像的支气管与肺实质之间的视觉边界检测以及整体图像质量。结果：从标准到平滑水平，平均而言，噪声幅度降低（所有剂量水平：纵隔图像为 - 66.3% ± 0.5%，实质图像为 - 63.1% ± 0.1%），平均 NPS 空间频率降低（所有剂量水平：纵隔图像为 - 35.3% ± 2.2%，实质图像为 - 13.3% ± 2.2%），三种病变的可检测性 (d′) 增加。从标准到清晰水平则发现了相反的模式。从平滑到清晰水平，
展望2025：建筑业保持其...
要点 在 2024 年达到 4100 万工作小时 (+4%) 的新高度后，土木工程和道路行业将出现短期小幅放缓，因为与魁北克水电公司 2024 年行动计划相关的新项目将在未来几年内填满订单。工作小时数小幅下降至 4050 万工作小时 (-1%) 的原因是 2025 年和 2026 年道路系统支出减少。 2024 年，工业部门受到电池项目的刺激，比 2023 年增长 24%。2025 年，上升趋势将继续，活动量将增加 14%，这将转化为 1650 万工作小时。然而，目前电池行业存在一些不确定性。过去三年，魁北克基础设施计划的投资在 2004 年达到了机构建设的顶峰，因此预计机构和商业部门将小幅回落 -2.1%，预计工作时间为 116.5 小时。同样包括在这一领域的高层住宅建设也将在 2025 年放缓，因为此类项目的住房开工数量较少，这一数量在 2023 年触底，并将继续对未来产生影响。住宅行业将走出低迷：预计增长 7%，工作时间为 3800 万小时。住房需求和盈亏平衡利率的回归将推动该行业上涨。预计 2025 年将有 48,000 套住房开工。对工人的需求仍然很高
高分辨率FMRI图像重建的转移和无监督的学习在超高磁场
然而，随着这些加速fMRI获取的最新进展[3，4]，收购中保存的时间和复杂性已转移到图像重建中。目前，即使在社区中已经开发了现代变异压缩感（CS）重建技术，并且在我们的PYSAP软件[5]中可供选择（请参阅其fMRI 1的插件），但完全重建典型的4D（3D+时间）序列所需的时间预算是100个高分辨率FMRI FMRI FOLUMES架构的典型预算。为了加快这项任务，存在几种竞争方法，要么平行于多个GPU上连续的fMRI体积的重建，要么依靠深度学习在测试时本质上分解MR图像重建的数值复杂性。该博士学位论文将探索第二大道。
1。为与最佳实践一致的电池存储系统的位置，构建和操作提供监管方案
1。实用线和电路。所有现场公用事业线应在可行的范围内放置在地下，并在服务公用事业允许的范围内放置，除非公用事业公司正确的主要服务连接以及任何新的互连设备，包括任何新的互连设备，包括无限制。2。标牌。标牌应符合本分区章程第11条的要求以及以下其他要求；如果第I章的规定与本节之间发生冲突，则本节的要求应占上风。a）标牌应符合ANSI Z535，并应包括与电池存储系统相关的技术类型，与
单眼视频的动态场景的进发弹时间重建
静态馈送场景的最新进展已显示出高质量的新型视图合成中的显着进步。但是，这些模型通常会在各种环境中的普遍性中挣扎，并且无法有效处理动态内容。我们提出了BTIMER（Bullettimer的缩写），这是实时重建和动态场景的新型视图综合的第一个运动感知馈送模型。我们的方法通过从所有上下文框架中汇总信息，以给定目标（“子弹”时间戳）在给定目标的3D高斯分裂表示中重建整个场景。这样的公式允许BTIMER通过掌握静态和动态场景数据集来获得可扩展性和概括性。给定一个随意的单眼视频，BTimer在150ms内重建了子弹时间1场景，同时在静态和动态场景数据集上达到最先进的性能，
加利福尼亚统一的公共建筑...
要竞标该项目，要求投标人在劳资关系部注册为公共工程承包商，并拥有以下加利福尼亚州承包商许可证中的一个或多个：A或B必须保持竞标者的许可，并且在整个合同期间必须保持良好状态。该地区已根据2011.5的公共合同守则条款预先竞标。只有预先资格的竞标者才有资格提交该项目的投标。竞标者提交的任何竞标者都没有预先资格，均应认为无反应措施，不会考虑。承包商可以访问地区网站，以获取https://www.oxnardunion.org/departments/business-services/erversing/poferasing-warehousing-cupcca申请的链接，或者可以直接访问质量竞标者网站https://wwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww.qualitybidders.com/。申请必须在2024年12月20日晚上11:59之前提交。 2024年12月12日，上午10:30在加利福尼亚州奥克斯纳德市1400 Raiders Way的Channel Islands高中（校园前）举行强制性竞标前会议和现场访问（“现场访问”）。所有参与者都必须登录。未能参加或拖延将使竞标不合格。现场访问认证将在现场访问结束时提供，并且必须随价提交。