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提案请求提案:用于设计和工程服务的建筑经理/总承包商(CM/GC)的服务以及最终建造用于垃圾填埋场设备的设备存储设施的建筑管理。服务包括但不限于构造前服务:基于示意图设计文档,建筑和工程的项目成本估算和调度,以开发最终的施工文档。以及建筑管理和一般签约服务:包括所有必要的项目计划,分包招标,子合同管理,现场管理,直接工作以及随后的新建筑所必需的其他必要条件。该项目的服务采购将通过选择提案请求选择单个项目管理,建筑经理/总承包商/总承包商(CM/GC)来设计/建造服务;根据CM/GC定性以及费用和一般条件,与CM/GC提供的单个最终保证最高价格(GMP)内有关所有设计,工程,建设,建筑和建筑系统调试阶段服务的建议。选定的CM/GC将以其从示意图设计到最终施工文件的施工前服务的支付。如果该项目进入施工阶段,则预先获得所有者的批准,预先置于施工阶段,然后将其纳入“ Roll-Into”,然后将其包括在最终保证最高(施工)价格(GMP)中。目的:
随着人们的物质生活水平继续提高,房屋的类型和数量 - 持有垃圾的类型和数量迅速增加。因此,迫切需要开发一种合理有效的垃圾分类方法。这对于资源回收和环境改进非常重要,并有助于生产和经济的可持续发展。但是,由于大量模型参数,现有的基于深度学习的垃圾图像分类模型通常会遭受低分类精度,鲁棒性不足和慢速检测速度的影响。为此,提出了一个新的垃圾图像分类模型,并以Resnet-50网络为核心架构。特别是,首先提出了一个冗余特征融合模块,使该模型能够充分利用有价值的功能信息,从而提高其性能。同时,该模块从多尺度功能中滤除了冗余信息,从而减少了模型参数的数量。第二,Resnet-50中的标准3×3卷积被替换为深度分离的卷积,从而显着提高了模式的计算效率,同时保留了原始卷积结构的特征提取能力。最后,为了解决阶级不平衡问题,加权因素被添加到焦点损失中,旨在减轻类不平衡对模型性能的负面影响并增强模型的鲁棒性。trashnet数据集的实验结果表明,所提出的模型有效地减少了大小的数量,提高检测速度并达到94.13%的准确性,超过了现有的基于深度学习的废物图像分类模型的绝大多数,表明其固定实用值。
在Moeve,我们认识到水不仅是生命的重要资源,而且是生态系统和社区福祉的平衡。符合我们2030年的“积极运动”战略和联合国可持续发展目标(SDG)6,该目标呼吁确保水及其所有人的可持续管理,我们重申我们对护理和负责任的水域的承诺,并承认获得清洁和安全的饮用水的普遍权利。作为这项承诺的一部分,我们认为有必要最大程度地减少取水并最大程度地提高其在所有运营中的效率,并采用最佳的可用技术来促进可持续的水管理。
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批量项目包括:家具,篮球篮(拆除),冰箱和冰柜(卸下门),电器,电视,大玩具和额外的袋子。地毯,填充物以及切成4英尺长,卷,胶带或领带的大地毯。床垫,盒子弹簧,软垫沙发,椅子和躺椅必须完全包裹并用塑料密封。木制家具或其他大型物品,例如大盒子,锻炼设备,钢琴,热水浴缸,浴缸和台面,超过4英尺和/或重50磅以上。宽松的木材必须切成4英尺长,捆绑的指甲或螺丝钉在安全的上方,并整齐地堆叠。在塑料袋中包含所有松散的碎屑。捆绑包和袋子的重量不能超过50磅。承包商对自己的碎片处置负责。