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蒙彼利埃市议会 24-25 财年战略计划
蒙彼利埃市的战略规划流程使该市能够优先考虑有助于进一步实现市议会对城市的愿景的新项目和计划。规划流程确保该市为我们的社区提供有效、高效和创新的服务。2024-25 财年战略计划是市议会和市政府工作人员合作的结果，为该市提供了指导愿景，帮助我们的员工、居民和社区朝着总体目标和愿景迈进。2023 年规划流程与该市的预算制定周期相一致，以确保优先事项能够得到加权考虑，以纳入下一财政年度的预算，并确保社区的优先事项在预算规划和制定期间至关重要。
蒙茅斯郡地方自然恢复行动计划
框2：《 2016年《环境》（威尔士）法案第6条的当地NRAP和Monmouthshire县议会第6条，对公共当局的职责旨在寻求维持和增强生物多样性，以便在其适当行使其职能的情况下。这样做，公共当局必须寻求促进生态系统的弹性。这意味着蒙茅斯郡县议会必须采取一种积极的方法来改进而不是在执行其职能时减少生物多样性。该立法还要求公共机构准备“远期计划”，以概述他们应如何履行职责并报告该计划的每三年，从2019年的第一次报告。蒙茅斯郡县议会在2019年宣布气候紧急情况。第一个气候紧急行动计划确定了管理绿色空间以减少能源利用，吸收碳并具有弹性的重要性。但是，当它在2021年对其进行更新时，对自然恢复的重点得到了加强，并为解决水质的采取行动增加了以改善对河流和海岸的保护。2022年3月，当选成员通过了一项针对河流和海洋的动议，采取了由地方政府协会沿海特殊兴趣小组开发的海洋模型动议，并将其改编以认识到集水集对保护水质的途径的重要性。蒙茅斯郡县议会提出了一份报告，其中包含有关该议会应如何实现干净，健康和生产性的河流和海洋的建议，同时承诺应对气候紧急情况。2023年4月，蒙茅斯郡议会发布了2022 - 2028年社区和公司计划，该计划旨在使蒙茅斯郡前进，共同努力，为一个更公平，更绿色，更成功的县共同努力。该计划的目标包括使蒙茅斯郡成为现场工作的“绿色场所”，碳排放量减少，并为应对气候和自然紧急情况做出积极贡献。在蒙茅斯郡和威尔士的两轮法定报告和迅速变化的自然恢复景观之后，蒙茅斯郡县议会正在发布修订后的生物多样性和生态系统弹性远期计划，该计划将在2024年中提供。本地NRAP是通过提供符合战略计划目标的实际行动，并促进与社区和其他利益相关者合作以实现共同目标的合作，是有效地提供这些计划和策略的关键要素。
pilamim：通过整合像素和潜在的蒙版图像建模
在蒙版的图像建模（MIM）中，存在两个主要方法：像素MIM和潜在MIM，每个方法分别利用不同的重建目标，原始像素和潜在表示。Pixel Mim倾向于捕获低级视觉细节，例如颜色和纹理，而潜在MIM专注于对象的高级语义。但是，每种方法的这些独特的优势可以导致依赖特定视觉特征的任务中的次优性能。为了解决这一限制，我们提出了Pilamim，这是一个统一的框架，结合了像素MIM和潜在MIM以整合其互补优势。我们的方法使用单个编码器以及两个不同的解码器：一个用于预测像素值，另一种用于潜在表示，可确保捕获高级和低级视觉特征。我们将[Cls]令牌进一步集成到重建过程中，以汇总全局上下文，从而使模型能够捕获更多的语义信息。广泛的实验表明，在大多数情况下，Pilamim优于MAE，I-JEPA和BOOTMAE等关键基线，证明了其在提取更丰富的视觉表示方面的有效性。该代码可在https://github.com/joonmy/pilamim.git上找到。
雷德蒙德市资本设施规划 – 2025-30
一般政府设施 市政府拥有、租赁和运营众多设施（建筑物），用于各种目的，使市政府能够为社区提供行政、维护和关键服务。这些服务包括公共安全、公园、人力服务、公共工程、规划和发展以及市政府管理。由公园和娱乐部门管理，市政府的库存包括位于 13 个地点的 27 个核心设施，总面积超过 500,000 平方英尺。这些建筑物大部分建于 1952 年至 2005 年之间。设施包括行政办公室、公共安全建筑、社区和娱乐中心、停车场和维护建筑。
MAEEG：用于脑电图表征学习的蒙版自动编码器
由于数据集较小且难以获取标签，使用机器学习从 EEG 等生物信号中解码信息一直是一项挑战。我们提出了一种基于重建的自监督学习模型，即 EEG 的掩蔽自动编码器 (MAEEG)，通过学习使用 Transformer 架构重建掩蔽的 EEG 特征来学习 EEG 表示。我们发现，当仅给出少量标签时，MAEEG 可以学习显着改善睡眠阶段分类的表示（准确率提高约 5％）。我们还发现，基于重建的 SSL 预训练期间的输入样本长度和不同的掩蔽方式对下游模型性能有很大影响。具体而言，学习重建更大比例和更集中的掩蔽信号可带来更好的睡眠分类性能。我们的研究结果深入了解了基于重建的 SSL 如何帮助 EEG 的表征学习。
古巴在圣地亚哥·拉蒙（SantiagoRamóny Cajal）的想法中
这项工作分析了战争冲突的影响，这意味着古巴在圣地亚哥·拉蒙（SantiagoRamónY Cajal）的思想和工作中的独立性，诺贝尔医学奖，可能是历史上最相关的神经科学家。 div>在他的青年时期，卡贾尔（Cajal）作为一名军事医生参加了十年的战争，并在古巴呆了一年多，参加了不健康的曼尼瓜（Manigua）不健康的士兵。 div>这种军事经历即将牺牲他的生命，以造成严重的帕迪奇可卡症。 div>在最后的独立战争中，战争与美国的冲突和殖民地的明确丧失造成了政治和社会体系破产，并在对卡哈尔的社会政治思想中受到了极大的影响，这与约瓦恩·科斯塔（JoaquínCosta）的再生运动相吻合。 div>从这一刻起，卡哈尔（Cajal）一生都为西班牙的教育，文化和科学再生辩护。 div>为此，在他的许多会议，演讲和出版物中，他捍卫了一个新的爱国主义观念，重点是坚韧和诚实，在这种情况下，对正义的渴望是不可避免的愿望，是个人牺牲的意义，是不可或缺的最高版本的含义：至关重要的爱国主义者的重要爱国主义，这是一个至关重要的爱国主义，完全是道德的，始终是道德的，始终是中性的。 div>他的座右铭是帕特里亚·奇卡（Patria Chica），大灵魂！ div>因此，古巴的卡亚尔经历导致了二十世纪上半叶的西班牙爱国主义辩护的最清醒和千里眼的例子之一。 div>
3D云通过地理空间意识到的蒙版自动编码器
swath（1.4 km）。此外，凭借其太阳同步轨道，Cloudsat在同一当地时间经过赤道，将观察结果限制为在一天中的特定时间内“快照”。相比之下，成像仪器在更广泛的视野和更高的时间分辨率上进行测量，但它们仅提供“自上而下”的视角，并且不会直接测量大气曲线。但是，将不同光谱通道中的图像与大气轮廓重叠的测量结合在一起，可以推断雷达轨道以外的垂直轮廓。Barker等。[3，4]通过强度像素匹配，开发了一种将地球保健曲线扩展到3D的算法。最近的工作[5，6，7]使用了基于ML的方法（例如U-NET，CGAN，线性回归，随机森林，XGBoost），以从“自上而下”的测量中估算垂直云信息。特别是Brüning等人。[5]从MeteoSat第二代（MSG）旋转增强的可见和红外成像仪（Seviri）的卫星图像进行了训练，并具有Cloudsat Cloud Cloud Radar（CPR）反射率，重建3D云结构。对于所有方法，模型训练需要数据源之间的精确空间和时间对齐。由于雷达卫星的立交桥有限（图1b），轮廓测量值少于可用的图像（为了进行比较，MSG/Seviri每年产生40 TB的图像数据，而CPR每年产生150 GB）。然后，我们使用匹配的图像profile对进行了3D云重建任务的预训练模型。自我监督学习（SSL）的最新进展（SSL）在大型未标记数据集的训练前模型中表现出了希望，但它们在云研究中的应用仍然不足。在这项工作中，我们将SSL方法（MAE，MAE，[8]）和GeoSpatemance Authewawe AutoCododers（基于Satmae，[9]）应用于2010年的多光谱MSG/SEVIRI数据。我们的结果表明，预训练始终提高此任务的性能，尤其是在热带对流带等复杂地区。具有地理空间意识的预训练模型（即时间和坐标编码），尤其是胜过随机初始化的网络和更简单的U-NET体系结构，从而改善了重建结果。该代码将在接受后提供。
西格蒙德·弗洛伊德（Sigmund Freud）对焦虑的理解
引言焦虑是对即将发生的事件的压力，恐惧或忧虑的自然反应（Madkor等，2021； Nie等，2021）。Tomasoni等人，（2021年）认为，人们一生中都会经历焦虑感。焦虑疾病导致持续恐惧的时期迅速达到峰值（恐慌发作），恐惧症等（Hull等，2021）。在教育研究中，心理学家采用人类发展理论来了解教学过程中的个人焦虑和学习（Ivanova＆Sorokina，2020年）。教育心理学是心理学的一个分支，与人民学习的技术研究有关（Li，Huang＆Li，2021）。研究人们的学习程序，包括认知和行为观点，允许教育心理学家欣赏人们在焦虑水平，认知发展智力，情感，动机，自我概念，自我调节和学习角色方面的差异（Szczygieł，2020年）。教育的心理学不仅包括学习个人的过程，还包括焦虑等方面如何影响其认知，社会和情感过程和寿命（Cooper＆Brownell，2020年）。对于解决问题，这种教育心理学的采用者采用了各种观点，例如行为主义，发展，建构主义，认知主义和经验主义，以研究特定的学习者因素，例如，其他人，认知，学习的行为和经验（Campbell，Craig，Craig＆Collier＆Collier-Reed，2020年）。
蒙塔纳 - 消费者向导到网格相互作用 - 摩尔-PV- ...
感谢您对太阳能光伏（PV）技术的兴趣，并花时间阅读此出版物。信息是考虑太阳能光伏系统的消费者的主要资源和实用指南。该出版物集中在网格相互作用的太阳能光伏系统上，并具有三个主要部分，对于理解太阳能PV至关重要。他们是；捕获阳光，指导和转移产生的光伏电力，并在网格相互作用的框架内利用电力。该消费者指南不是技术手册，而是代表购买和安装安全且生产效率的PV系统所必需的因素，选项和决策步骤。
从superString到索引：使用蒙版洞穴 - 轮毂转换（MBWT）
DNA测序数据的指数增长需要有效的解决方案，以存储和查询大规模𝑘 -MER集。虽然最近的索引方法使用频谱的弦乐集（SPS），全文索引或哈希，但它们通常会施加结构性约束或需求广泛的参数调整，从而限制了其在不同数据集和数据类型上的可用性。在这里，我们提出了FMSI，这是一种最小的参数，高度空间效率的成员索引和压缩字典，用于任意𝑘 -MER集。fmsi将近似最短的超级弦与蒙面的洞穴 - 轮毂变换（MBWT）结合在一起。与传统方法不同，FMSI在没有预定义的假设上进行操作，而对𝑘 -mer重叠模式则可以利用它们。我们证明，与第二好的竞争对手相比，FMSI比SSHASH，SBWT和CBL等已建立的索引提供了卓越的存储效率，其空间节省最高为2-3倍，具体取决于数据集，𝑘 -MER大小，采样，采样和基因组复杂性，同时支持快速成员和词典成员和义务质量。总体而言，这项工作将基于超弦的索引作为基因组数据的高度通用，灵活且可扩展的方法，并在Pangenomics，宏基因组学和大规模基因组数据库中进行了直接应用。