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{ Computer Science: Programming (Python, C++, C, Matlab, Verilog, Assembly, Perl, TCL, Julia, GO), Machine Learning (Pytorch, Tensorflow, JAX, Pytorch3d, Pytorch Geometric), Data Structures & Algorithms, Operating System, Natural Language Processing, Computer Vision, Convex Optimization, Meta Learning, Reinforcement Learning, Convex Optimization, Advanced ML Theories & Techniques, Others (Bash, Git, Linux) { Robotics: Dynamics & Simulation, Computer Vision (traditional geometric-based & learning-based), Locomotion, Linear & Nonlinear Control (PID, Feedback Linearization, LTI, Optimal Control, etc), Localization, Mapping, Motion Planning, Navigation, Manipulators, ROS, worked with KUKA, Franka manipulator武器，模拟器（Guazebo，Mujoco，V-Rep，Gym）{数学：微积分，线性代数，ODE，ODE，数值分析，概率和统计，一阶逻辑，拓扑，拓扑，物理和工程：控制系统，控制系统，动态，经典和量子和量子，电力和磁性，结构和材料，机构，型号，差异， drigus＆dift>
Pan African Visions
方法解决了他们的特定需求和挑战。峰会强调了一种全面的土壤健康方法的重要性，其中包括使用有机和无机肥料，改善农民的土地权限，并增加对农业研发的投资。在马拉维和埃塞俄比亚，有效使用肥料已导致农业产量和农产品的营养质量显着改善。 强调了灵活和有针对性的补贴来支持小农农民，同时要投资于当地研究能力以发展可持续的农业实践的重要性。 值得注意的是，在马拉维，马拉维农民到农民农业生态学（MAFFA）计划已使用参与式教育和农业生态学来取得重大成果。 超过6,000个农村家庭看到了孕产妇和儿童营养，粮食安全，农作物多样性，土地在马拉维和埃塞俄比亚，有效使用肥料已导致农业产量和农产品的营养质量显着改善。强调了灵活和有针对性的补贴来支持小农农民，同时要投资于当地研究能力以发展可持续的农业实践的重要性。值得注意的是，在马拉维，马拉维农民到农民农业生态学（MAFFA）计划已使用参与式教育和农业生态学来取得重大成果。超过6,000个农村家庭看到了孕产妇和儿童营养，粮食安全，农作物多样性，土地
从油炸锅中出来，进入天空
食用油只是能够转化为SAF的原料之一。生物质原料是另一种，包括各种有机材料，包括农业残留物，林业副产品和专用的能源作物。这些原料为SAF生产提供了可再生和丰富的来源，有助于减少废物和碳固存。基于藻类的原料为SAF生产提供了另一个有趣的途径，因为它们的脂质含量很高，并且能够在非宽松的土地和废水中生长。市政固体废物（日常垃圾）提出了双重好处 - 废物管理和生物燃料生产。最后，食品加工，餐馆和其他来源的废油和脂肪可以转变为生物柴油，这是SAF的一个组成部分。利用废物流进行燃料生产可促进循环经济原则，并减少对原始原料的依赖。
名称：泛美发展基金会
2 Aguinaga，Gabriela。 （2015）。 从麦德林学习：预防全面暴力的成功故事。 https://www.saferspaces.org.za/blog/entry/learning-from-medellin-a-success-success-success-success-success-success-succes--holistic-violence-violence-预防2 Aguinaga，Gabriela。（2015）。从麦德林学习：预防全面暴力的成功故事。https://www.saferspaces.org.za/blog/entry/learning-from-medellin-a-success-success-success-success-success-success-succes--holistic-violence-violence-预防
kun-peng：一种超级效率，快速和准确的锅...
数据库。对于序列处理，使用滑动窗口将k = 35 bp k-mer分析为116提取物aℓ= 31 bp最小化器（红色框）。与Kraken2不同，Kun-Peng仅保留独特的BP 117最小化器，以防止过度计数并减少误报。间隔的种子蒙版（s = 7）是将118应用于最小化器序列，然后进行哈希函数计算以生成119个紧凑型哈希码。此哈希代码确定存储的块位置，也确定了数据库中有序块中的120个搜索启动位置。数据库分为121个多个有序块（1至n），从而通过块加载122和搜索实现有效的内存使用。123
24/02845/PAN：高地议会
3.1 PAN 边界覆盖约 72.51 公顷。该场地位于瑟索西北约 9.2 公里处，前 Dounreay 核设施东北约 3.2 公里处，拟建场地位于 Forss 商业和技术园区边界内。场地内现有 6 台风力涡轮机。场地大致平坦，最高点位于南部，比陆地测量基准面 (AOD) 高出约 52 米。场地内有两条水道。一条位于东北边界，流入北海。第二条位于场地西侧，是一条短小的溪流，流入沿西部边界延伸的农田排水渠。
24/02669/pan：高地理事会
1.4在2022年10月，城镇和国家规划（发展管理程序）（苏格兰）法规2013年由城镇和国家规划（苏格兰预申请咨询）（苏格兰）修正案修订了2021年修订条例。这更改了申请人在2022年10月1日之后提交的申请人所需的一些咨询活动。现在已取代与COVID-19-19的公共卫生建议和先前对法规的修改有关的安排。与当前法规一致，将举行两次面对面的咨询活动，第一次是在2024年5月29日星期三下午2点至晚上7点在Garve Public Hall举行，第二次将于2024年8月9日星期二下午2点至晚上7点在Garve Public Hall举行。咨询是根据适当的法定要求公开和宣传的，并在Inverness快递中放置了广告，在活动开始前不少于7天。
会议 1_P1_Blundon_James_SMTA Pan Pac 2023.docx
jblundon@whelen.com 摘要通过控制从设计到装配的制造过程，美国公司可以使用垂直整合来维持强大的产品线，并避免由供应链短缺和离岸外包引起的许多问题。一家总部位于新英格兰的制造商花了几十年时间完善其垂直整合战略，近年来，在其他同行陷入与疫情相关的供应链短缺困境之际，该战略已获得回报。作为应急警报行业的全球领导者，他们位于美国的设施已发展到包括：• 汽车产品组装——根据客户规格制造车顶 LED 灯条以及数百种其他产品，用于应急服务和交通部 (DOT) 部门。• 航空产品组装——为原始设备制造商 (OEM) 和售后航空客户制造复杂的内部和外部 LED 模块。• 大众通知警报器组装——生产大型警报器，用于在灾难和紧急情况下向公众发出警报、通知和指挥。 • “供应商级”流程：o 塑料注塑成型和加工 - 镜片、护环、垫圈、镀铝塑料反射器。o 磁绕线 - 变压器、扼流圈和线圈由机器人缠绕和终止。o 电线、电缆和线束组装 - 自动化电线和电缆加工为各种各样的线束组件提供原料。o 电子产品 - 灵活混合和批量 SMT 组装。o 钣金制造 - 支架、外壳、铝挤压饰面、粉末喷涂。o 生产机械车间 - 精密飞机照明组件。o 印刷电路板 (PCB) 制造 - 拥有行业领先废物处理和化学处理的绿色 PCB 制造设施
PAN LAB的笔记本2024
LLM的最新进展，尤其是随着GPT-3.5和GPT-4等复杂系统的开发，从广告和新闻写作到教育和医学研究的各个领域的内容创建彻底改变了跨各个领域的内容。这些模型现在能够生成紧密模仿人写作的文本，并在众多专业工作流程中提高生产力。但是，这种快速的整合面临着重大挑战，包括错误信息[1]，伦理困境[2]和学术完整性问题[3,4,5]。LLM产生高度令人信服但可能具有误导性或不准确的内容的能力引起了人们对滥用假新闻，欺骗性社交媒体帖子的滥用的担忧，甚至促进了学术不诚实[6]。因此，开发可靠的方法来区分人类作品和机器生成的文本以减轻这些风险并确保负责使用LLMS变得越来越重要。应对这些挑战，PAN@CLEF 2024引入了Voight-Kampff Generative AI作者身份验证任务。对AI生成的文本的检测已成为研究的关键领域，这是由于需要维护跨数字平台的信息的完整性。传统的文本验证方法在很大程度上依赖于风格和语言特征，当面对现代LLM的精致时，通常不足。这些模型可以生成内容，不仅反映了人类写作，还可以适应各种上下文和样式，从而使手动甚至某些自动检测方法过时。因此，需要更先进的技术来有效地区分人类作者和机器生成的文本。在这项研究中，最初，我们使用培训数据集微调了变压器模型。此过程涉及调整模型参数以更好地符合数据集的特定特征，从而改善模型在我们特定任务上的性能。然后，我们将其准确性与累积学习模型的准确性进行了比较。结果表明合并累积学习模型
23/02826/pan：YLEM Energy Ltd
3.2该地点被扁平的农业土地包围，几乎没有树木的覆盖范围，最接近的住宅物业位于该地点以西约0.8公里，位于该地点东北约0.9公里处。场地边界内没有自然遗产名称，也不在任何特殊保护区（SPA），特殊保护区（SAC）或特殊科学利益的地点（SSSI）的连接距离内。最接近的核心路径Achvarasdal Woodland（CA11.02）位于该地点以南约0.8公里处，最接近的安排纪念碑，敲门urray，Brock（SM564）和Dounrey Castle（SM6401）分别位于东北北部和1km北部1km。最接近拟议的开发地点边界的列出的建筑物向东约1.5公里，这促进了B类列出的Dounrey Farm steading（LB14989）。