威斯康星大学将在整个运营过程中以高效、经济的做法树立环境管理和可持续性的典范。我们将减少能源消耗、减少材料消耗、转向可再生材料,并增加再利用、回收和堆肥。作为实施最佳实践的领导者,我们将展示适应新信息、不断变化的方法和新兴技术的灵活性。所有大学运营都将参与其中,包括:建筑物的规划、设计、施工和性能监控;通勤和专业旅行;土地使用;信息技术;以及商品的采购、消费和处置周期。
本目录中的材料经过汇编和整理,旨在为读者提供华盛顿大学塔科马分校课程的全面介绍。它包括入学和毕业所需的学术要求和程序。由于华盛顿大学塔科马分校的课程和政策正在迅速发展,因此在本目录发行期间将发生变化。学生应负责联系其顾问或课程以获取最新信息。注册网站提供有关所提供课程、上课时间和教室位置的信息,并有最新的日历日期、费用和注册详情。本目录的内容如有更改,恕不另行通知,并不构成华盛顿大学塔科马分校与学生之间的协议。
作为 Puget Sound Energy 的高级副总裁兼首席运营官,Booga Gilbertson 负责电力和天然气运营,包括应急响应、维护和建设、电网现代化、电力和天然气系统运营和调度、系统规划、项目管理和工程。作为安全的积极倡导者,她负责整个公司的安全运营和文化。自加入 PSE 以来,Booga 担任过规划、资产管理、天然气和电力设计工程、绩效衡量、预算、项目管理、建设和维护、24 小时控制中心运营、劳资关系、技术和应急响应管理等广泛的工程、运营和管理职位。
今年,我们非常高兴地迎来了六位新教师加入我们的系,这样我们的系里就共有 56 名教师,距离 60 名教师的目标又近了一步。这六位新教师代表了一系列的专业知识以及理论与实验的平衡。校友 Dan Hooper,2003 届博士生将以 WIPAC 主任和物理学教授的身份重返校园。两位凝聚态实验学家 Britton Plourde 教授和 Tiancheng Song 教授将加强我们在该领域已经很强大的项目,两位新的凝聚态理论学家 Elio König 教授和 Ben Woods 教授将助推这一发展。最后,天体物理学教授 Melinda Soares-Furtado 将加入我们,担任天文学系和物理学系的联合教师。我们正在进行两项积极的搜索,一项是在 AMO,另一项是在机器学习/人工智能,这是校园一项更广泛的计划的一部分,称为 RISE(研究、创新和学术卓越)。威斯康星大学麦迪逊分校现在确实是开展物理研究的蓬勃发展之地!
七十五年前,还没有航天。人类飞行还处于早期阶段,太空飞行是一个遥远的梦想。由于比尔·波音的远见和独创性以及一些工程师的奉献精神,尤其是企业家弗雷德·柯尔斯滕和第一任主席埃弗雷特·O·伊斯特伍德,航空工程系诞生了。2004 年 10 月 8 日和 9 日,航空航天系举行了 75 周年纪念活动,庆祝其历史,一群热情的校友、教师、学生、工作人员和朋友参加了活动。当时的工程学院院长丹顿欢迎来宾,我们的校友和教师向观众介绍了我们的过去、现在和未来。演讲者包括校友 Dale Myers (BS 43)、Joseph Sutter (BS 43)、George Jeffs (BS 45、MS 48)、Harlow Ahlstrom (BS 57、MS 59) 和 Jon Lee (BS 02、MS 04),以及系主任 Adam
目标V目前的可持续发展行动计划(SAP)要求到2025年的空中旅行排放量减少5%。大学环境管理委员会(ESC)和SAP执行委员会(EC)的成员讨论了需要更雄心勃勃的方法来长期减少航空旅行的UW排放。因此,ESC提出了建议,以解决大学资助的航空旅行的温室气体,在下面的各节中进行了更详细的讨论。ESC还确定了重新审查现有的空中旅行目标,该目标将在2024年秋季开始的SAP更新期间解决。修订后的空中旅行减少目标将与当前的气候科学保持一致(例如IPCC评估)和数据(例如公共卫生数据)。飞行是碳密集型的“一个人在几个小时的飞行中造成比大多数人类在几年中创造的气候损失更大的人。” 2由Atmosfair计算,一名乘客从西雅图到纽瓦克的往返行程不停地飞往纽瓦克(Newark),造成1.36吨温室气体排放(CO 2当量或CO 2 E)。3将其与马拉维普通人全年创造的1.2吨温室气体排放相比。4个人均世界温室气体排放量为6.9吨。5要满足温室气体排放减少目标,即政府间气候变化面板(IPCC)表示,必须在增加1.5ºC的情况下增加1.5ºC,到2030年,该数字必须降至3.66吨,到2050年。6
奥马尔很容易在他的日托计划中参加大多数例程。但是,他倾向于推动其他孩子。当教育工作者在零食时间或尿布更换/厕所时间关注其他孩子时,这最常发生。对奥马尔行为的功能评估决定了推动的关注,奥马尔的教育者的注意力。为了减少推动力,团队决定实施代币经济,作为奥马尔行为干预计划的一部分。
语音或文本输入:100 种语言 文本输出:100 种语言 语音输出:35 种语言 Seamless Expressive:实时,保留语音和表情 https://ai.meta.com/blog/seamless-m4t/
根据人口统计数据细分为高度个性化的策略,其中每个消费者都根据在高维用户级可观察数据上训练的复杂模型获得治疗。因此,公司的个性化能力高度依赖于他们区分个体的能力。我们假设公司可以根据特征向量 X i 区分个体,该特征向量表示与用户/观察 i 相关的特征。这可以包括任何个人级别的特征,例如人口统计数据或个人的行为历史(可以包括用户对公司过去营销活动的反应)。此外,让公司的行动集 W 表示公司可以选择的行动集,让 Y i 成为公司寻求优化的感兴趣结果。然后,公司的目标是为每个用户 i 选择一个动作 W i ,以便最大化该用户的预期结果,即 E ( Y i | X i , W i )。例如,在上面的促销示例中,折扣金额可以解释为动作,而购买的美元价值可以是公司感兴趣的结果。我们现在使用此符号来定义个性化政策或策略,如下所示: