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World File Search System向上的
2az，找到：a）方向上的单位向量 - ElCoM
c) 在 D 处指向原点的单位向量：从 r D = ( − 1 , − 4 , 2) 开始，因此指向原点的向量为 − r D = (1 , 4 , − 2)。因此，在笛卡尔坐标系中，单位向量为 a = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44)。转换为圆柱坐标系：a ρ = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44) · a ρ = 0 . 22 cos( − 104 . 0) + 0 . 87 sin( − 104 . 0) = − 0 . 90，以及 a φ = (0 . 22 , 0 . 87 , − 0 . 44) · a φ = 0 . 22[ − sin( − 104 . 0)] + 0 . 87 cos( − 104 . 0) = 0，因此最终 a = − 0 . 90 a ρ − 0 . 44 az .
在洪水预测和预测，挑战和方向上的机器学习应用在改变环境的角度
摘要：在过去的几十年中，洪水被确定为世界上最常见和分布的自然灾害之一。洪水的负面影响可能会大大减少。除了大规模的时空数据以及对物联网数据的更多关注之外，全球数字数据的数量正在增加。人工智能在分析和制定相应的减轻洪水计划，洪水预测或预测中起着至关重要的作用。机器学习（ML）模型最近由于数据从数据中的自学能力而没有包含任何复杂的物理过程而受到了很多关注。本研究对洪水预测，预测和分类任务中使用的ML方法进行了全面综述，并作为未来挑战的指南。讨论了将这些技术应用于洪水预测的重要性和挑战。最后，提出了洪水分析中ML模型的建议和未来方向。
在正确方向上的5个步骤
我们所有与工作有关的做法，包括本指南中描述的五个步骤，都必须基于这些原则。使用它们作为模板，从一开始就更容易获取事物。例如，如果我们首先根据目标群体根据其尊严和授权来包括，我们将在资源方面更有效地工作，并为新解决方案铺平道路。我们还将增加人们的参与并对民主制度建立信心。歧视和不平等也会导致高成本，例如，心理健康不良和病假的增加。问责制和透明度是维护民主和阻止滥用权力的基本原则。
1。StankoP. Stankov在超级自动化方向上的自动化开发1。Niš大学，电子工程学院，Niš，S
1。Stanko P. Stankov自动化沿高压的方向开发1.Niš大学，塞尔维亚Niš电子工程学院，摘要：超系统化是公司用来快速识别，验证和自动化尽可能多的业务和尽可能多地处理的方法。 它包括对多种技术，工具或平台的协调使用，例如人工智能，机器学习，机器人过程自动化，自然语言处理，集成平台作为服务以及许多其他用于自动化各种任务的解决方案和工具。 到2025年。 由于强大的数字化转型和工业流程自动化的需求，预计超自然软件市场将达到近8600亿美元。 超系统不仅仅是过程自动化，而且是不可逆转和不可避免的。 所有可以自动化的一切都将自动化。 这是一种革命性的经济发展方式，通过使用多种技术来简化工作操作和流程，同时实现最高效率。 超级自动化是商业世界中技术的当前和未来。 它代表技术是同步工作的产品和平台的交响曲，以实现共同的目标。 后一种趋势是在移动应用领域以及最近以及工业机器人技术中广泛流行。 今天是一个需要自治和边缘计算的时期，加速了世界各地公司中云基础架构的采用。 基于云的平台应在人类活动的所有领域的进一步发展中起关键作用。Niš大学，塞尔维亚Niš电子工程学院，摘要：超系统化是公司用来快速识别，验证和自动化尽可能多的业务和尽可能多地处理的方法。它包括对多种技术，工具或平台的协调使用，例如人工智能，机器学习，机器人过程自动化，自然语言处理，集成平台作为服务以及许多其他用于自动化各种任务的解决方案和工具。到2025年。由于强大的数字化转型和工业流程自动化的需求，预计超自然软件市场将达到近8600亿美元。超系统不仅仅是过程自动化，而且是不可逆转和不可避免的。所有可以自动化的一切都将自动化。这是一种革命性的经济发展方式，通过使用多种技术来简化工作操作和流程，同时实现最高效率。超级自动化是商业世界中技术的当前和未来。它代表技术是同步工作的产品和平台的交响曲，以实现共同的目标。后一种趋势是在移动应用领域以及最近以及工业机器人技术中广泛流行。今天是一个需要自治和边缘计算的时期，加速了世界各地公司中云基础架构的采用。基于云的平台应在人类活动的所有领域的进一步发展中起关键作用。一般而言，超系统化可以在几个方面帮助工业企业：改进决策过程，优化劳动力参与和潜力，提高速度和工作动态以及将常规自动化与“低/无代码”平台相结合的可能性（用于使用简化的Interface and Comesite In Crane Inally Creseal Code来开发和编程的“低/无代码”平台（用于开发和编程）。他们在过去三年中占新数字计划的95％。可以观察到已经采用云基础架构的公司完全改变了其业务，运营和管理模式。关键字：工业自动化，超系统，自主生产，机器人技术1。引言在1990年代，几个发现导致了重大进展。机器人过程自动化（RPA）系统从图像和PDF文件中提取数据。实验最终导致了2000年代初期的第一个RPA软件概念。RPA驱动了自动化的加速，包括人工智能的发展。不久之后，技术公司和研究人员意识到他们可以将软件和工具（例如AI和业务流程管理（BPM））结合起来。第一个智能自动化（IA）出现在2018年，严重依赖RPA工具。如果不适合RPA和IA，则不存在过度自动化。rpa作为IA的先驱，促成了过度自动化的出现（根据研究组织Gartner的说法）。RPA仅在2015年大规模使用，但该概念的起源可以追溯到1960年代。机器学习是人工智能的一个分支，在1960年代成为一个感兴趣的主题，但在大约三十年中发展缓慢[1]。RPA和IA在几年内成倍增长。RPA行业在2020年达到15.8亿美元，预计到2027年将增长30％以上。RPA向IA的演变奠定了过度自动化的基础（如Gartner 2019所预测）。这个复杂的系统不断发展，企业，技术公司和开发人员找到了改善现有工具的新方法[2]。超型自动化是工业自动化领域的下一个大而重要的技术跳跃。它暗示了创新技术解决方案和平台的有目的和同时组合和“堆叠”，以优化给定的活动或任务。该概念的关键要素是机器人过程自动化（RPA），它基于人类在执行各种协议和可重复任务的行为中；人工智能 - AI，机器学习（ML），自然语言处理（NLP）以及智能数据处理的平台（IDP）。对操作解决方案（机器人，固件，软件，监管控制和数据获取（SCADA）系统，人机接口（HMI）（HMI）和集成计算技术的和谐而聪明的发现，具有信息（工具和硬件）是在生产生态系统中实现的。SO所为开发软件应用程序的“低/NO -NO -CODE”平台的日益普及在于这些活动可用于
需要直接投资来提高向上的社会流动性
社会学、经济学和公共卫生领域的研究经常表明，童年时期获得稳定的住房可以提高未来的收入、教育水平、健康和其他幸福指标，特别是对于低收入家庭的儿童而言。然而，超过 760 万极低收入租房者将超过一半的收入用于房租，而快速上涨的房价使许多家庭无法拥有住房。联邦经济适用住房计划通过多种方式改善社会流动性。研究发现，获得住房券的低收入家庭的孩子成年后收入更高、上大学的比例更高，而且长期健康状况更好。当住房券计划帮助家庭搬到贫困程度较低的社区并在那里居住数年时，其对社会流动性影响的证据最为有力。
![b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。](/simg/8/8e7675640f7d11b8c01f2da32483c44d53994a39.webp)
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b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数功能的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性，这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性，并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中的根顶点连接的（1 + \ xcf \ xb5） - approximation，其中w是w是总顶点的重量的时间（假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
为什么住房对于向上的移动性很重要
在过去两年中，Urban与Enterprise合作审查了住房和向上流动性的证据。首先，Urban进行了访谈和文献综述，重点介绍了负担得起住房中的居民服务如何促进出版经济流动服务的经济流动服务：探索居民服务作为经济成功的工具（Burnstein，Gallagher，Gallagher和Oliver 2019）。城市研究人员还为企业与TriveTogether网络的参与提供了技术支持，包括出版物“从贫困中提高流动性：住房和教育合作伙伴的工具包”（企业社区合作伙伴2020）和“统一住房和教育：有希望的实践和结构挑战的证据”（Gallaghagher等人”（Gallagher等。2020）。这些研究产品受益于企业在住房领域的专业知识和经验。反过来，Urban的研究向企业的本地和国家经济流动策略提供了信息。