XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System卡蒂普
理事会计划 2021-2025
我们的面积为 2,862 平方公里，是一个大型市镇，包括贝弗里奇、布罗德福德、拜兰兹、克隆比南、福布斯、格莱纳罗阿、格伦霍普、格伦霍普东、希思科特交界处、希思科特南、高营、希尔登、休斯溪、基尔莫尔、基尔莫尔东、米娅米亚、莫兰丁、诺斯伍德、纳拉瓦尔、普卡普尼亚尔、皮亚隆、里迪溪、西摩、糖面包溪、周日溪、塔拉鲁克、图博拉克、特拉沃勒、泰亚克、上普伦蒂、瓦兰、瓦兰东、万东、沃特福德公园、怀特黑德溪和威洛马文。
家庭遗传：理解和预测精神疾病的代际传递
最初发表于：van Houtum，Lisanne AEM；巴雷，威廉 FC；贝克曼，Christian F；卡斯特罗-福涅莱斯，约瑟芬娜；塞西尔（Cecil），夏洛特（Charlotte）AM；朱利安·迪特里希；埃布德鲁普（Bjørn H）； Fegert，Jörg M；哈夫达尔，亚历山德拉； Hillegers，Manon HJ；卡利施，拉斐尔；库什纳，史蒂文 A； Mansuy，Isabelle M；梅日斯卡，西涅；莫雷诺，卡门； Muetzel，Ryan L；诺伊曼，亚历山大；诺登托夫特，梅雷特；平戈，让-巴蒂斯特；普雷西格（Martin）；拉巴洛，安德里亚；桑德斯，约翰； Sp-rooten，Emma；苏格拉耶斯，吉塞拉；蒂迈尔，亨宁；范沃登（van Woerden），Geeske M； Vandeleur，Caroline L； van Haren，Neeltje EM（2024）。家庭中的传承：理解和预测精神疾病的代际传播。欧洲儿童青少年精神病学，33（11）：3885-3898。 DOI：https://doi.org/10.1007/s00787-024-02423-9
伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学，KnjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚，塞尔维亚（1），MB大学，信息技术系，Prote Mateje Br。21，11111 Beograd，塞尔维亚（2）OrcID：1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI：10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物（电子废物）中的应用。开发了基于卷积神经网络（CNN）和更快的R-CNN的系统，用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱，厨房炉灶和电视。结果证明，使用CNN使用R-CNN的92％的分类精度为92％。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是，深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów（e-dodpadów）。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych（CNN）i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators，厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示，使用CNN使用R-CNN的检测精度为92％，结果表现出92％的高分类精度。主要的结论是，深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。（使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类）关键词：电子废物，卷积神经网络，计算机视觉，废物分类。关键字：电子废物，编织神经网络，计算机视觉，废物分类。引言电子废物（电子废物）的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用，但它也可以包含汞，铅和镉等物质。因此，收集，分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类，从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络，特别是深层卷积神经网络（CNN）的应用，用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司，在这种情况下，将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类，为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构，并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络（R-CNN），这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中，可以对图像中的废物组件进行更详细的了解，这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明，识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高，精度为90-97％。这种准确性确认了所提出的方法的效率，并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分
詹妮弗·S·沃卡维奇准将 美国陆军训练与条令司令部副参谋长 弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡
詹妮弗“詹恩”沃卡维奇准将出生于弗吉尼亚州平原，1995 年以优异的军事成绩毕业于宾夕法尼亚印第安纳大学 (IUP)，被任命为美国陆军副官团 (AG) 少尉。沃卡维奇准将在其职业生涯中担任过许多领导和参谋职务，包括连、营和旅级指挥官。她目前担任训练与条令司令部 G3/5/7 司令，曾担任肯塔基州诺克斯堡人力资源司令部人才调整与发展理事会主任。在此之前，她曾担任五角大楼 HQDA 副参谋长 G-1 的执行官；弗吉尼亚州兰利-尤斯蒂斯联合基地第 733 任务支援大队（驻军）指挥官；五角大楼陆军部长高级军事助理；指挥官，第 1 特种部队营 (STB)，第一步兵师支援旅，堪萨斯州赖利堡；副 J-5，联合规划支援部队，联合使能能力司令部，弗吉尼亚州诺福克。沃克维奇准将的其他著名战地职务包括担任军事人事管理局执行官、五角大楼 HQDA 副参谋长 G-1；第 120 副官长 (接待) 营执行官，南卡罗来纳州杰克逊堡；以及联合安全过渡司令部 - 阿富汗执行官、副指挥官 (项目)。她就读的军事学校包括美国陆军战争学院；联合高级作战学校 (JAWS)；英国联合作战规划课程；国防对民政当局的支持第一阶段和第二阶段；联合人道主义行动课程；以及 AG 军官基础和高级课程。她的平民教育包括三个硕士学位：战略研究、联合战役规划和战略以及人力资源管理；以及额外的本科后课程，以获得公共管理硕士学位和法学学位。准将沃卡维茨获得的奖项和勋章包括功绩勋章（两枚橡树叶）、铜星勋章、国防功绩服役勋章、功绩服役勋章（七枚橡树叶）、联合服务表彰勋章、空军表彰勋章、陆军表彰勋章（两枚橡树叶）；陆军成就勋章（三枚橡树叶）和陆军参谋徽章。她获得的战役和服务奖章包括带铜星的国防奖章、带两颗战役星的阿富汗战役奖章、北约奖章、全球反恐战争服务奖章、韩国国防服务奖章、军事杰出志愿服务奖章和带数字 3 的海外服务丝带。她嫁给了高中时的恋人蒂莫西·沃卡维茨，他是弗吉尼亚州沃伦顿人。他们有两个四条腿的孩子，都是从韩国领养的韩国珍岛混血儿，分别是 Padoju（8 岁）和 Minam（3 岁）。
应急响应计划——华盛顿州普亚勒普市
为什么普亚勒普需要 ERP？普亚勒普位于雷尼尔山的门口，雷尼尔山是喀斯喀特山脉中一座间歇性活火山。海拔 14,411 英尺，它不仅是喀斯喀特山脉中最高的火山，也是最具威胁性的火山。火山山会带来许多地质灾害 - 喷发和熔岩流、火山地震、火山泥流、冰川融化引起的洪水、火山灰坠落和山体滑坡。我们还必须考虑到，火山喷发和泥流可能会扰乱我们城市的供水，地震可能会损坏我们的房屋、建筑物和企业。另一个隐患是该地区与火山无关的活跃断层带，这些断层带会引发中等强度的地震。