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交换学生的申请说明到北京大学
注释：（1）您有责任在填写学习计划之前测试中文熟练程度。您可以在http://mooc.pku.edu.cn/mooc/上在线尝试PKU MOOC课程，并测试您是否有资格参加中文课程。（2）在学期开始时将没有中文安排测试。对于那些在中文学院学习中文的人，语言类别的分配将取决于您到达前的在线自我评估以及到达PKU时面对面的面试。（3）特殊课程的英语教授课程（MBA，国际关系硕士，公共政策硕士，法学学士学位，法律学院，Yenching Academy等）不向大学范围内的交流学生开放。PKU健康科学中心的医学课程也不开放。
L17 – 心音 | Biopac 学生实验室® 第 17 课......
在本课中，您将录制心动周期的声音，生成称为心音图的记录，同时录制 II 导联心电图。您将比较和关联心动周期的电事件和心动周期的机械事件。人体心血管系统由心脏和血管组成，形成双循环：体循环和肺循环。循环模式类似于数字 8，心脏位于中心（图 17.1）。心脏的主要功能是从肺静脉接收血液并将其泵入体动脉，以及从体静脉接收血液并将其泵入肺动脉。在一次心跳期间，与从静脉系统接收血液并将其泵入动脉系统相关的心脏电事件和机械事件序列称为心动周期。心脏的一个简单机械类比是双泵。左右两侧是分开的，但会同步泵血，使血液流经心脏。血液在心脏和血管中的正常流动是单向的，如下所示：
原始发表论文的引文（记录版本）：Nocerino, E., Stuhr, U., San Lorenzo, I. et al (2023). Q 依赖的电子-声子耦合
a 瑞典皇家理工学院，应用物理系，阿尔巴诺瓦大学中心，斯德哥尔摩，SE-114 21，瑞典 b 中子散射和成像实验室，保罗谢勒研究所，CH-5232，Villigen PSI，瑞士 c 纳米科学中心，尼尔斯玻尔研究所，哥本哈根大学，Nørre All e 59，DK-2100，哥本哈根 O，丹麦 d 都灵理工大学应用科学与技术系，Corso Duca Degli Abruzzi 24 10129，都灵，意大利 e 维也纳科技大学固体物理研究所，Wiedner Hauptstraße 8 e 10，1040，维也纳，奥地利 f 瑞典皇家理工学院 PDC 高性能计算中心，SE-100 44，斯德哥尔摩，瑞典 g Nordita，瑞典皇家理工学院和斯德哥尔摩大学，Hannes Alfv ens v € ag 12，SE-106 91，斯德哥尔摩，瑞典 h 东京大学固体物理研究所中子科学实验室，柏，千叶 277-8581，日本 i 东京大学跨尺度量子科学研究所，东京 113-0033，日本 j 高能加速器研究机构材料结构科学研究所，茨城 305-0801，日本 k 牛津大学无机化学实验室，牛津 OX1 3QR，英国 l 印度理工学院物理系，坎普尔 208016，印度 m 塔塔基础研究所 DCMPMS，孟买 400005，印度 n 查尔姆斯理工大学物理系，SE-412，哥德堡，瑞典
FCC-24-28A1.PDF
拜登总统的计划是给大型技术的大礼物。过去几年明确表明，大型科技公司已经从事看门人行为的歧视模式 - 从审查言论自由到冻结付款帐户到关闭竞争对手的产品。，大型科技公司一直是“网络中立”规则最长，最深入的支持者。为什么？因为这些规则在豁免Big Tech的商业模式的同时严重规范了竞争对手。FCC的方法完全是向后倒退的。的确，在司法部努力使一些大型科技公司负责的那一刻，FCC正在努力通过Title II向那些同一公司扩展新的保护。
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
校长寄语 1.29.25
亲爱的法明顿家庭、教职员工们，首先，我怀着最深切的感激和满腔的热情与你们分享一些消息。从事教育工作 35 多年后，我决定在本学年结束时退休。在过去的 16 年里，在你们所有人的支持下，我很高兴地看到我们的学生在教育的各个方面都取得了个人和学术上的卓越成就。我们共同实现了大多数学区梦寐以求的成就，即我们令人印象深刻的改进之旅和符合我们全球公民愿景 (VoGC) 的成果，包括与运营、安全和保障、设施以及教学、学习、福利和课程改进相关的领域，使法明顿学校走在教育卓越和创新的前沿。我对组成这个非凡学习组织和社区的人们感到无比自豪和感激。我们强大的教育愿景确保我们的学生每天都受到启发，让他们全身心投入到更深入的学习体验中，这些体验对他们来说具有意义和价值，使他们成为有自我意识的个体、有能力的学习者、有纪律的思考者、积极的合作者和具有公民意识的贡献者。许多年前，我们设想了一个新的高中设施，其设计特点与我们的愿景特别一致。今天，这些设计特点在我们新高中的走廊和灵活的学习空间中随处可见，这所新高中将继续作为教育卓越的灯塔，为今天和后代走进学校大门的所有人提供鼓舞人心的教学和学习。在我们学区历史上如此非凡的时期，我很荣幸能够与你们所有人合作，担任法明顿的学校总监。我衷心感谢我们才华横溢、模范的教职员工，他们每天都慷慨地与我们的学生分享他们的专业知识、关心和对学习的热爱。我也要感谢法明顿的领导团队、我们杰出的学校和学区管理人员，他们以正直、热心和远见领导。此外，我对我们的中央办公室团队以及他们为支持我们学校所付出的辛勤工作和奉献精神感到敬佩。法明顿的教职员工和管理人员代表了公立教育领域的最优秀人才，与这支杰出团队合作代表着我职业生涯的巅峰。对于我们的家庭和社区，我感谢你们允许我为这个美丽的社区服务，感谢你们一直支持和鼓励我们的学生、教育工作者和学区。此外，我想分享我对我们学生的无比自豪，他们通过自己的行动、同情心和影响力引领了道路。我对未来充满无限的希望，因为我知道我们的学生有一天会领导远近社区。我还特别感谢法明顿教育委员会现任和前任成员，他们目前由主席比尔·贝克特领导，感谢他们的领导、支持和奉献精神。我见证了他们的
2023-24 北领地学生手册
请注意，每年都有许多学生申请我们学校有限数量的名额。我祝贺您被录取，并希望您继续保持我们声誉卓著的优秀传统。为了保持您作为埃塞克斯郡技术学校成员的身份，您必须始终如一地为学校社区做出贡献，遵守本手册中的所有规则和规定 - 包括专注于您的学业、磨练您的职业准备技能、参与学校社区并保持出色的出勤记录。
利用鸟类识别的机器学习
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
