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奥克兰最新的高级住宅社区
2024年9月17日，星期二，弗莱彻（Fletcher Living）为其最新的住宅项目“山丘”（The Hill）宣布了总体规划，该项目旨在改变标志性的Ellerslie赛马场的一部分。该项目的核心是“ Belvedere”，这是Warren＆Mahoney设计的公寓的集合，该公寓将成为这一具有里程碑意义的开发项目的核心。位于雷克拉（Remuera）备受追捧的郊区，“ The Hill”引起了人们对渴望在这座以前无法使用的奥克兰房地产中确保住所的浓厚兴趣。
可持续的EnergySense：一个预测的机器学习框架，用于优化住宅用电
摘要在一个经常被视为理所当然的世界中，消费的激增构成了巨大的挑战，包括二氧化碳排放和价格上涨。这些问题不仅影响消费者，而且对全球环境具有更广泛的影响。本文努力提出一种智能应用程序，致力于优化家用电器的电力消耗。它与Yolo一起采用增强现实（AR）技术来检测电气设备并提供详细的电力消耗见解，例如显示设备消耗率并根据使用设备的小时数来计算总电量消耗。该应用程序利用线性回归作为机器学习（ML）算法来基于过去的公用事业账单来开发接下来几个月的电力消耗预测模型。线性回归通常被认为是最轻巧的ML算法之一，使其适用于智能手机。该应用程序还为用户提供了选择其电力消耗习惯的实用提示。
全球住宅冷却能源使用到2050年的不平等现象
与社会人口统计学转变和温暖的气候相交 - 趋向于增加全球热暴露和健康后遗症。通过空调（AC）进行的冷却适应性是有效的，但能源密集型，并受家庭水平的收入和适应能力差异的限制。使用对大型多国家庭调查数据集进行培训的统计模型（n = 673,215），我们将AC采用和能源用途投影到全球最终空间分辨率的本世纪中叶。在全球范围内，住宅交流电的家庭份额可能从27％增长到41％（评估的场景范围：33-48％），这意味着住宅冷却电力消耗量增加了一倍，从1220到1940年（场景范围：1590-2377）Terawatt-hours yrs yr。 -1，发射在590至13.65亿吨二氧化碳等效物（MTCO 2 E）之间。AC的访问和利用率在国家和收入群体内和收入群体内的差异显着，将保持高度不平等。2050年最多有40亿人可能缺乏空调。我们的全球网格预测有助于将AC的脆弱性，健康和脱碳作用纳入气候变化的综合评估中。
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
作为南澳大利亚政府的房地产发展局，Renewal SA致力于提供支持我们州
我们代表一个与土地无关的行业。我们知道，我们的每个项目都位于原住民培养已有数千年的土地上，因此我们有责任以榜样为例，并推动行业内部的和解，以产生有意义的社会，文化和经济变化。
第二个总统健康紧凑型2024-2029
我们有很好的医疗机构例子，可以提供高质量的医疗保健。值得注意的是，由高能力的专业人士组成的史蒂夫·比科学术医院的核医学研究基础设施展示了我们对卓越医疗保健的承诺。此外，在夸马苏（Kwamashu）的Pixley Ka Isaka Seme Memorial Hospital的开业是一家专家的地区高科技医院，标志着另一个重要的里程碑。政府还能够改造备受批评的Mamelodi区域医院，使其进行了改头换面，并将其转变为类似于Pixley Ka Isaka Seme纪念医院的最先进的设施。许多其他医院正在接受类似的升级，确保它们符合最高的护理标准。
特朗普裁决后的 3 个总统特权问题
7 月 1 日，美国最高法院宣布了对特朗普诉美国案[1]的判决，将案件发回美国哥伦比亚特区地区法院重审。美国地区法院法官塔尼娅·楚特坎要求双方提出审前程序的时间表。[2] 在特朗普案中，最高法院确立了总统免于刑事起诉的权利。[3] 在其判决的第三部分 C 中，法院为总统开辟了一项新的证据特权，但并未进一步发展。事实上，特朗普的判决没有回答几个关键问题：这项新的总统特权可以放弃吗？这项特权是否有例外，包括犯罪欺诈例外或受托人例外？从法官自己的话来判断，新的总统特权会长期存在吗？1. 新的总统特权可以被放弃吗？根据《联邦证据规则》第 501 条，特权主张受“美国法院根据理性和经验解释”的普通法管辖，除非《宪法》、联邦法规或最高法院规定的规则另有规定。[4] 根据由理性和经验发展起来的普通法，证据特权通常可以放弃。正如美国最高法院在 1981 年的 Upjohn Co. v. US 案中所写，“普通法中已知的最古老的机密通信特权”是律师-客户特权。[5] 然而，尽管律师-客户特权古老而可敬，[6] 但律师-客户特权也可以被放弃。《联邦证据规则》第 502 条规定了联邦豁免框架。披露受律师-客户特权约束的通信或信息可能会放弃特权，无论是有意还是在某些情况下无意。[7] 在 Trump 案中，法官从未使用过任何形式的“放弃”一词。法院确实曾含蓄地表示，“总统豁免权背后的利益并非保护总统本人，而是保护总统制度。”[8] 这句话表明总统特权可能无法放弃，至少不能由单个总统被告放弃。然而，证据特权是有代价的。正如法院 50 年前在美国诉尼克松案中所言，“对每个人的证据要求的例外情况不是轻率创造的，也不是被广泛解释的，因为它们会损害对真相的追求。”[9] 法院最近重申，没有任何法规会不惜一切代价追求其目的。[10] 想必这种目的与成本之间的平衡也适用于新的总统特权。在特朗普案中，法院没有明确说明，旨在保护总统制度的总统特权主张是否会被其他利益所压倒，包括保护国会制度或实现宪法权力移交。这种沉默可能会让人怀疑特朗普被指控的行为
NSSA-总统过渡文件-...
莫尔曼太空研究中心是国家安全太空协会下属的独立智库，为美国政府和工业界的领导人提供无党派的学术分析和支持。今天，我们很高兴推出“总统过渡问题论文系列”，其中包括四篇由著名太空专家撰写的论文：“赢得太空领导地位的竞争”、“振兴国家太空委员会：有效治理的关键”、“确保美国国家安全太空部队为近期冲突做好准备”；以及“与中国的地月空间竞争：需要采取紧急行动以确保最终制高点”。这些论文和更广泛的系列旨在向总统候选人通报关键的国家安全太空问题，并帮助美国人民评估候选人在至关重要的问题上的立场。更多过渡文件将在未来几周内发布。
使用机器学习算法预测住宅物业价格
摘要。住宅房地产价格预测对于评估市场价值并确定价格过高或定价不足至关重要。这项研究研究了各种机器学习算法的性能，包括决策树（DT），Random Forest（RF）和多层Perceptron（MLP），以预测住宅物业价格。该研究执行探索性数据分析和主要成分分析（PCA），以降低变量的维度，并提取马来西亚吉隆坡梯田房价的最有用的变量。一个公开可用的数据集用于培训和测试算法，在预处理过程后的比例为70:30。性能指标，例如Kappa统计，R -Squared，平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和根平方误差（RMSE）来评估算法。结果表明，RF的表现优于DT和MLP，获得85.82％的最高精度得分，最高的KAPPA统计数据为0.8307。研究还发现，RF算法的预测数据与火车集可靠。进行探索性数据分析和PCA后，RF-PCA证明了住宅物业价格预测的最佳性能，与DT-PCA和MLP-PCA相比，MAE（0.6091），MAPE（19.23％）和RMSE（1.066）的R平方值为0.7497，MAE（0.6091），MAPE（19.23％）和RMSE（1.066）。
用于住宅护理的抗菌管理资源。......
仅在临床指征时插入导尿管，以预防泌尿道感染 (CA-UTI)。确保所有员工都接受过正确管理设备的培训。如果您认为不再需要导尿管，请与医疗团队核实。实施与预防泌尿道感染相关的最佳实践指南。