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SAC-2023-00174 凯茨湾地块
美国地质调查局地图。引用比例尺和四边形名称：美国地质调查局地形图，凯茨湾 CPG 区域（5.34 +/- 英亩）/ PIN# 379-03 04-0004 / 南卡罗来纳州霍里县，日期为 2023 年 2 月 2 日美国农业部自然资源保护局土壤调查。引用：来源：Esri、Maxar、Earthstar Geographics 和 GIS 用户社区，土壤调查和 CIR (2006) / 凯茨湾 CPG 区域（5.34 +/- 英亩）/ PIN# 379-03-04-0004 / 南卡罗来纳州霍里县 / 2023 年 2 月 2 日国家湿地清单地图。引用名称：来源 Esri、Maxar、Earthstar Geographics 和 GIS 用户社区。 NWI / 凯茨湾 CPG 地块（5.34 +/- 英亩）/ PIN# 379-03-04-0004 / 南卡罗来纳州霍里县，日期为 2023 年 2 月 2 日州/地方湿地清单地图：
航空航天和国防领域的数字孪生 - 凯捷
我们的研究表明，人们继续信任数字孪生在 A&D 领域的潜力。拥有长期数字孪生路线图的组织比例从仅仅 18 个月前的 57% 提高到现在的 73%。对数字孪生部署的兴趣是由顶线和底线共同推动的。技术进步是数字孪生投资的首要驱动力（78%），其次是运营效率（75%）。除此之外，数字孪生还通过两种方式帮助可持续发展：减少航空碳足迹，以及实现对绿色航空替代品（如电池和氢燃料）设计的虚拟验证。数字孪生连接物理世界和虚拟世界，推动设计和运营效率。A&D OEM、供应商、航天公司和航空公司都在有目的地投资数字孪生技术。总体而言，该行业计划将其收入的 2.7% 投资于数字孪生计划，比上一年增长 40%。
人工智能与道德难题 | 凯捷
除了可解释性（自去年以来，组织在这方面有所改进）之外，大多数其他维度要么保持不变，要么恶化。这令人担忧，因为从广义上讲，人工智能系统对结果的可解释性似乎有所改善，但在“展示”其工作方式（透明度）或“证明”其工作方式（可审计性）方面却没有相应的改善。如果组织通常可以在不展示或证明人工智能结果的情况下更好地解释人工智能结果，那么他们可能对可解释性过于乐观，或者更依赖解释而不是具体证据。独立非营利组织 Partnership on AI 发布的研究还发现，实践中的可解释性未能提高外部利益相关者（例如最终用户和客户）的透明度和问责制，因为它目前服务于内部利益相关者（例如工程师和开发人员）的利益。29
示波器基础知识 - 凯斯工程学院 |
了解波形和波形测量 ..7 种波 ......................。。。。。。。。。8 个正弦波。。。。。。。。。。。。。。。...................9 方波和矩形波 .................9 锯齿波和三角波 ...............9 周期信号和非周期信号 ............10 同步信号和异步信号 .......。。10 个复杂波浪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......10 种眼纹 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...10 个星座图 ..。。。。。。。。 < /div>.............11 波形测量 ...。。。。。。。。 < /div>.............11 频率和周期 ....< div> 。。。。。。。。。。。。。。。 < /div>......11 电压。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 幅度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 相。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............12 使用数字示波器进行波形测量 12
麦凯地区房车策略
« 在本地制造和进口量增加的推动下，2022 年房车总注册量比上一年增长了 4%，达到 772,598 辆。总体而言，每 1000 人中有 30.1 辆房车注册。 « 2022 年，房车行业协会记录了近 50,000 个新注册。 « 昆士兰州继续拥有最多的房车注册量，注册量超过 201,477 辆，其次是维多利亚州（185,507 辆）。按人均计算，塔斯马尼亚州的房车注册率最高，该州每 1000 人拥有 39 辆房车。这一数字受到该州大量租赁房车的影响。 « 将澳大利亚与世界其他国家进行比较，澳大利亚在 2018 年的人均新房车注册率最高。这领先于所有欧洲国家，仅次于美国。 “2020 年 12 月季度，大篷车和露营行业的注册量比过去 4 年增长了 16.5%，这表明市场持续增长。
凯西湖区域变电站供电区
已经确定，如果 Lake Cathie ZS 正常使用的 1 号变压器发生故障，到 2026 年底将有 2.3 MVA 的负载处于危险之中，并且有 216 个小时无法从区域变电站为所有客户供电。也就是说，在 1 号变压器故障后的高负荷期间，它将无法为所有客户供电。2 号变压器具有非标准标称电压和有限的分接范围，导致客户电压过高，因此通常不使用。它的标称二次电压为 11.6kV，降压分接有限，因此它经常位于顶部分接，无法将配电电压维持在所需的可接受范围内，并且很少投入使用，因为它提供的电压超出了可接受范围，可能会导致 Essential Energy 客户的电能质量问题。
凯伦·文图里尼
教学高级文凭 - 教育系 论文：利用信息技术提高学习效果：案例研究 主席：Giacomo Stella 教授 Fondazione Fitzcarraldo 和都灵大学，都灵 文化项目管理硕士 论文：圣马力诺国际视觉艺术中心（项目竞赛获胜者） AIiG - 意大利管理工程协会 意大利布列瑟诺内一周暑期学校 2007 年 9 月 10-14 日“创业、商业和经济体系发展” 2008 年 9 月 15-19 日“研究与创新的经济学和管理” 2009 年 9 月 14-18 日“运营和供应网络管理” 2013 年 圣马力诺大学，RSM 工程管理博士 博士论文：空间技术转让：理论与实践分析 指导老师：Giorgio Petroni 教授 / Chiara Verbano 教授
生物医学计算机 NExpR - 赵凯
医学图像通常需要重新缩放到各种空间分辨率，以确保在不同层面上的解释。传统的基于深度学习的图像超分辨率 (SR) 增强了固定尺度的分辨率。隐式神经表征 (INR) 是一种实现任意尺度图像 SR 的有前途的方法。然而，现有的基于 INR 的方法需要重复执行神经网络 (NN)，这既慢又低效。在本文中，我们提出了用于快速任意尺度医学图像 SR 的神经显式表征 (NExpR)。我们的算法用显式解析函数表示图像，其输入是低分辨率图像，输出是解析函数的参数化。通过单个 NN 推理获得解析表示后，可以通过在所需坐标处评估显式函数来得出任意尺度的 SR 图像。由于解析显式表示，NExpR 比基于 INR 的方法快得多。除了速度之外，我们的方法还实现了与其他强大竞争对手相当或更好的图像质量。在磁共振成像 (MRI) 数据集（包括 ProstateX、fastMRI 和我们内部的临床前列腺数据集）以及计算机断层扫描 (CT) 数据集（特别是 Medical Segmentation Decathlon (MSD) 肝脏数据集）上进行的大量实验证明了我们方法的优越性。我们的方法将重新缩放时间从 1 毫秒的数量级缩短到 0.01 毫秒的数量级，实现了超过 100 倍的加速，同时不损失图像质量。代码可在 https://github.com/Calvin-Pang/NExpR 上找到。