SAM.gov › opp › 查看 2023 年 1 月 11 日 — 2023 年 1 月 11 日 联邦政府网站通常以 .gov 或 .mil 结尾。... a) 您的公司是否有支持建模和仿真、人工智能的经验...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免(http://创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/)适用于本文中提供的数据,除非在数据信用额度中另有说明。
第四章 用铯-137数据估算侵蚀速率 4.1 介绍 4.1.1 经验关系的使用 4.1.2 理论模型和核算程序 4.2 铯-137沉积和再分布的模拟 4.2.1 耕地剖面模型概述 4.3 铯-137的沉降输入 4.3.1 “旧”和“新”铯-137的区分 4.4 沟内和沟间侵蚀 4.4.1 侵蚀过程的粒度选择性 4.5 “旧”铯-137的损失 4.6 “新”铯-137的损失 4.6.1 铯-137的初始深度分布 4.6.2 “新”铯-137的损失沟间侵蚀造成的新铯-137 损失 4.7 侵蚀剖面铯-137 含量的变化 4.8 侵蚀土壤中铯-137 的含量 4.9 加积剖面的模拟 4.9.1 加积剖面铯-137 含量的变化 4.10 耕作混合的模拟 4.1 0.1 侵蚀剖面 4.10.2 加积剖面 4.11 耕作位移的影响 4.1 1.1 模拟沟间侵蚀的影响 4.11.2 模拟耕作加积的影响 4.12 校准曲线的制定 4.13 灵敏度分析 4.14 概述 4.15 参考文献 4.16软件清单 4.16.1 配置文件模型:FORTRAN-77 程序 4.16.2 数据文件示例:Wile' 4.16.3 大气沉降物数据文件:'mod.dat'
Visvesvaraya技术大学(VTU),以Bharat Ratna Dr。 M. Visvesvaraya爵士根据卡纳塔克邦政府1994年的VTU法案,于1998年4月1日成立。这所大学是为了促进技术教育,研究,创新和外展计划的计划和可持续发展。大学对整个卡纳塔克邦有管辖权。t的总部位于贝拉加维,为了平稳的行政活动,在班加罗尔(Muddenahalli),Mysuru,Kalaburagi和Belagavi建立了四个地区办事处。大学主校园位于贝拉加维,被恰当地称为“ Jnana Sangama”,“知识的融合”。“ jnana sangama”校园分布在116英亩的宁静氛围上,具有现代的建筑优雅和美丽。
沿海社区面临的洪水风险继续升级,因为当前的飓风季节预计将带来创纪录的风暴活动。目前的联邦沿海弹性计划面临着需要紧急关注的严重挑战。由美国陆上可气候危险的沿海社区中的拥护者和研究人员准备的这一简介呼吁美国陆军工程兵团(USACE)采取批判性政策改革,以避免进一步的洪水损失和损失。还要求国会在授权《 USACE工作》,《水资源开发法》(WRDA)的立法中指导和资助2024年及以后的《水资源发展法》(WRDA)的其他改革。基于东海岸和海湾地区的USACE弹性项目以及学术和USACE分析的经验,此简短断言USACE需要在以下方面调整其实践:
“我是一名人力资源沟通专家,拥有五年多的经验。在过去三年中,我一直负责 Hartley 公司的人力资源沟通工作。在这个职位上,我管理一个由三人组成的团队,我们负责向 8,000 名员工传达所有福利和政策。在此职位之前,我的职业生涯始于 General Financial 的人力资源协调员,两年间我学到了很多东西。当我的经理调到 Hartley 时,她邀请我一起负责他们的人力资源沟通工作。我很喜欢在 Hartley 的时光,但我开始考虑下一步该怎么做,因为目前的职位没有太多的成长空间。在我职业生涯的这个阶段,我觉得我已经准备好将我的技能运用到一个更全球化的组织中,以应对一些新挑战,这就是我如此感兴趣的原因这个职位。”这是我的简历:{resume}
摘要:人工智能(AI)严重影响了各个部门,突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域:用于软件开发的GitHub Copilot,长期记忆(LSTM)网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant,正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM,一种复发性神经网络(RNN)的形式,提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后,AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献,展示了AI如何重塑运输领域的基础设施,安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存:工作负载性能的新功能?
J.-L. Vay、A. Huebl,“等离子体粒子加速器大规模建模中原位/传输方法的应用”,ISAV'20 研讨会主题演讲 (2020);M. Larsen 等人,“ALPINE 原位基础设施:从稻草人的灰烬中崛起”,ISAV'17 会议论文 (2017)