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工具：促进团体包容和信任的策略
• 在小组成员之间建立任务和目标的相互依赖性，并强调所有角色的必要性。考虑将小组分成几个小组（两到三个人）来处理任务，并在这些小组中轮换成员，以免形成小团体。在小团体中，人们往往更愿意冒险并表达意见。
农村土地战略草案 - 彭里斯市议会
• Concerns about defining a hard ‘rural edge' precluding consideration of future housing opportunities • Stakeholder nomination of sites for rezoning (commercial, industrial, agribusiness uses) • Support for subdivision to create smaller ‘rural residential' lots (<2ha) • Meeting the future housing needs of an ageing rural population (rural villages) • Stakeholder concerns about sites designated as ‘highly visually sensitive景观和“风景和文化景观”•对某些农村企业对农村特征和舒适性的影响（“大型棚”的发展和重型车辆）•担心发展对自然环境和生物多样性的影响的担忧•当地知识和社区参与到计划和决策方面的重要性•与社区的互动•与社区的互动•与社区的协作•竞争•在策略中进行策略的协作，以实施策略，以实施策略，以实现策略，以实施策略，以实施策略，以实现策略，以实现策略，以实现策略，以实现策略，以实施策略，以实施策略，以实施策略，以实施策略，以实施策略，以实施策略，以实施策略，以实现策略的范围，以实现策略，以实现策略，以实现策略的发展。战略草案
yolov11变体的性能基准测试 -
使用指标（例如平均平均精度（MAP，标准度量测量检测准确性）在整个交叉点（IOU）阈值从50％到95％（定义了预测和地面实现框之间的重叠），精度，召回和GPU和CPU的跨越速度。The results highlight trade-offs between model complexity and performance: smaller variants like YOLOv11-n achieved faster inference speeds (170.74 FPS on GPU and 5.86 ms on GPU), while larger models like YOLOv11-x excelled in detection accuracy and recall but at the cost of slower speeds (240.03 FPS on GPU and 4.17 ms on GPU).yolov11-s提供了最高FPS（1120.46 GPU FPS）的平衡，但准确性和回忆为中等。这些发现证明了Yolov11变体对应用程序要求的适应性，从高速实时系统到优先级检测准确性的场景。这项研究通过为yolov11变体提供详细的性能基准来推进对象检测。它提供了在不同领域中部署Yolov11的实用见解，包括物流，交付跟踪和其他需要有效且准确的对象检测的域。关键字：Yolo; Yolov11;对象检测模型；深度学习计算机视觉；神经网络；
NAVFAC eCMS 指南上传大文件
1. 将大文件拆分为两个或多个小文件，然后分别上传每个小文件（参见 2.1 拆分文件） 2. 使用 WinZip 或其他压缩实用程序“压缩”文件，然后上传（较小的）压缩文件（参见 2.2 压缩文件（压缩）） 3. 作为最后的手段，利用 DODSafe 将文件传输到 COR 以上传并附加到 eCMS 对象（参见 2.3 通过 DODSafe 发送文件）
IPC-TM-650 测试方法手册
6.10 关于 ROSE 测试仪的测试池尺寸，存在一些问题。在 20,000 毫升的测试池中测试 2 厘米 x 2 厘米 [0.79 英寸 x 0.79 英寸] 的电路板会导致严重的稀释，从而导致信号在噪音中丢失。建议的测试池尺寸为 5000 毫升或更小。较小的测试池体积将允许更可测量的结果。如果无法使用较小的测试池或使用较小的测试体积运行，则可以增加裸板的数量，单独提取所有裸板，并一次测试所有提取溶液。
