XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempp
扩展学习机会计划指南
扩展学习部门采用了《加州扩展学习质量标准》（质量标准），并引入了持续质量改进 (CQI) 的要求，以帮助课程进行反思，并有意识地向学生提供课程管理实践和活动。要创建课程计划，请根据以下每个质量标准下列出的提示提供叙述性描述。LEA 可能会定制并包含其他提示，例如描述 SEL 活动或完善计划。除了叙述性回答外，包含表格、图表或其他有助于理解 ELO-P 的视觉表现形式也很有用。鼓励 LEA 下载和参考质量标准，以便持续改进课程。质量标准可在加州教育部 (CDE) 质量标准和 CQI 网页上找到，网址为 https://www.cde.ca.gov/ls/ex/qualstandcqi.asp。
LandCover.ai：用于建筑物自动测绘的数据集……
土地覆盖和土地利用的监测和评估在自然资源管理中至关重要。遥感数据和图像处理技术已广泛应用于城市和农村地区的土地描述和变化检测。关于土地利用或土地覆盖的详细信息是各个领域的宝贵信息来源，例如城市规划[30,43]、变化检测[17]、植被监测[2]，甚至军事侦察。土地覆盖变化是环境变化[38,37]、森林覆盖动态[32]和退化[21]的指标，也是生物多样性监测的方法之一[31]。此类数据可用于研究景观中发生的过程，例如各种土地覆盖之间的流动 [ 16 ]，从而可以研究城市化、森林砍伐、农业强度和其他人为变化的速度。
![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
作为 Pradhan Mantri Matsya Sampada Yojana (PMMSY) 计划的一部分，在全国范围内为 10 万艘海洋渔船推出船舶通信和支持系统
班加罗尔，9 月 3 日：全国范围内的船舶通信和支持系统推广工作正在顺利推进，该系统旨在分阶段在机械化和机动化渔船上安装近 10 万台 MSS 终端 (Xponder)。NewSpace India Limited (NSIL) 是印度政府 (GoI) 太空部 (DoS) 下属的一家公司，也是印度空间研究组织 (ISRO) 的商业部门，该公司代表印度政府渔业部 (DoF)、渔业、畜牧业和奶业部牵头开展这一雄心勃勃的项目。该计划的重点是建立一个专用的移动卫星服务 (MSS) 网络，用于监测、控制和监视 (MCS) 9 个沿海州和 4 个联邦属地的近 10 万艘渔船。
Fed. Cir. - 美国联邦巡回上诉法院
经审查，特别主审官指出，根据请愿书中声称的表现日期，任何及时提出索赔的最后可能时间是 2017 年 4 月，而其他许多索赔在十年前就已经不合时宜了。1特别主审官发现，父母的请愿书直到 2021 年 5 月 7 日才提交，因此超过了《疫苗法》规定的 36 个月的诉讼时效。特别主审官驳回了父母的公平中止论点，理由是 (1) WJ 的精神无行为能力不属于特殊情况，因为父母未能提出事实证明他们作为 WJ 的法定监护人无法代表他提出索赔；(2) 父母未能证明政府所谓的欺诈性隐瞒使他们无法及时寻求赔偿。因此，特别主审官批准了部长的动议，并驳回了此案，理由是该案不合时宜。
DAM：差异化访问内存系统和应用
技术限制使得 DAM 成为必需，它从设备物理到算法都带来了新的研究挑战。在设备层面，我们将不得不重新审视如何设计、制造和集成各种内存，以实现与计算单元的最佳连接。这种集成将包括片上、封装上、片外和远距离内存。在架构层面，我们将不得不探索新的布局、访问和缓存结构。我们还必须探索绑定到各种内存以执行应用程序和进行系统管理的专用计算单元。操作系统软件必须管理差异化内存，并将它们暴露给具有有用抽象的程序。应用程序必须适应为其数据结构分配和使用差异化内存。最后，我们将看到算法空间复杂度（就读取、写入和读写内存而言）变得与时间复杂度一样重要。
机器学习在预测分子特性中的应用
由于开发新化合物并确定其性能是昂贵且可能危险的，因此有必要开发一个模型来预测分子特性，而无需合成和实验测试。表示化合物的两种系统方法是通过分子结构的示意图和简化的分子输入线 - 进入系统（Smiles）。在这项研究中，这些表示分别用于训练两个神经网络模型，一个卷积神经网络（CNN）和一个经常性神经网络（RNN），以预测化合物的熔点。通过将化合物表示为结构的图像，CNN在拟合给定数据的拟合时不成功，似乎在给定数据的平均熔点附近保持恒定。然而，通过将化合物表示为系统生成的文本字符串，RNN成功地拟合了数据，总体趋势类似于实际趋势，平均绝对误差较低。但是，与结构图数据不同，用于RNN的微笑数据不包含方向信息。对于将来的研究，可能可以将两种表示形式结合起来，以达到更准确的预测模型。
支持成功部署 Solar Plus 存储...
服务低收入和弱势群体 日期：2024 年 1 月 23 日 主题：信息请求 (RFI) 描述 通过此 RFI，美国能源部 (DOE) 太阳能技术办公室 (SETO) 希望通过其现有或扩展的工作，了解所需的资源和支持，以确保成功部署太阳能和储能系统以服务于低收入和弱势群体。《通胀削减法案》已投入历史性的资金，以促进全国范围内太阳能项目的发展，将利益导向低收入和弱势群体 (LIDAC)。SETO 劳动力和公平使用 (WEA) 团队寻求意见，了解需要哪些国家协调和支持的资源，以确保这项对分布式太阳能的历史性投资能够通过低收入住宅太阳能加储能、社区太阳能和其他位于或服务于低收入和弱势群体的分布式太阳能，公平、成功地带来利益。背景 尽管系统成本有所下降，但许多美国家庭仍然无法获得负担得起的太阳能电力——尤其是租房者、无法获得负担得起的融资的房主以及屋顶条件不合适或阳光照射不足的人。截至 2022 年，只有 12% 的住宅屋顶太阳能采用者的家庭收入低于联邦贫困线的 200%，这是确定低收入计划资格的常用门槛。此外，与各自州的所有家庭相比，太阳能采用者居住在贫困社区之外的可能性高出 14%，拥有独栋住宅的可能性高出 67%。这些不公平的采用率可能会对实现政府的清洁能源部署目标构成挑战，并错失为家庭能源成本大幅降低和为能源负担沉重的家庭提供其他有意义的福利的机会。 2021 年初，拜登总统发布了第 14008 号行政命令，除其他行动外，该命令还发起了一项全政府范围的“正义 40 倡议”，目标是将气候和清洁能源投资总体收益的 40% 提供给弱势群体。通过这项行政命令，联邦机构被指示将实现环境正义作为其使命的一部分，制定计划、政策和活动，以解决人类健康、环境、气候相关和其他方面不成比例的高昂和不利影响。
