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World File Search System张牌
2024 年赌博立法修正案（预先承诺和有牌游戏）法案
在澳大利亚，游戏机必须符合澳大利亚/新西兰游戏机国家标准（“国家标准”）。每个州或地区都有自己的附录，规定国家标准在其特定的立法和监管背景下如何运作。16 这可能包括玩家回报率 (RTP) 百分比、最大投注门槛和信用加载限制等设置（有关此数据和更多信息，请参阅“司法管辖区比较”部分）。例如，维多利亚州规定“当累积信用达到 1,000 美元时，游戏机不得再接受任何现金输入”。17 在维多利亚州，根据《赌博监管法》，场地运营商必须通过 VGCCC 申请和购买“权利”，每项权利都使他们能够在合适的场所运营一台 EGM。18 此外，地方议会将限制其区域内可以持有多少台游戏机权利，以及各种合规要求。19
张磊 2011 年博士论文结题 - 研究探索者
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工程及系统- Engineering and Systems
新的场面活动引导和控制系统可为机场内的飞机 和车辆编定识别标牌。 The new Surface Movement Guidance and Control System Atenna (SMGCS) generates target identification labels for aircraft and vehicles on the airfield.
19 张幻灯片概述 2024 年至 2034 年的经济展望
这些幻灯片重现了国会预算办公室《预算和经济展望：2024 年至 2034 年》（2024 年 2 月）中提供的图表，www.cbo.gov/publication/59710。有关更多详细信息，请参阅该报告第 2 章中相应图表的注释。本幻灯片中使用的术语定义出现在文档末尾。这些图表中提到的年份是日历年。
10 张幻灯片概述 2022 年至 2032 年的经济展望
CBO 预计美联储将在 2022 年和 2023 年迅速提高联邦基金利率的目标区间。在 CBO 的预测中，3 个月期国库券的利率将与该目标区间同步上升。10 年期国库券的利率预计将在 2028 年之前上升，部分原因是短期利率预计将上升。
不丹计划采用国家技术驱动器 - 我们准备好了吗？通过旅游业改变经济
今天有3,100家持牌运营商，但行业观察家估计，只有大约四分之一的活动。已获得了接近2,500条指南的许可。旅游班酒店也从1991年之前的七个旅馆发展到53个国际“旅游班”酒店和旅馆，提供1,807张床，到2002年。到2016年，国外和地区游客共有267家酒店，有10,278张床。128位于3至5星类别及以上。自2016年以来，估计有132家酒店（三星级及以上）在Thimphu和Paro（TCB数字）中得到批准。2星及以下的预算酒店的数量也在增加。Air BNB是一种全球在线住宿预订系统，宣传约70个或更多的不丹物业，使区域游客能够直接预订。将近一半的地区游客留在预算酒店，而这些住宿的收入不可用。同样，对不丹的区域游客进行的TCB调查表明，平均而言，调查的地区游客的一半单独从正常旅行成本中支出约5,530/-apart。这是国际游客总支出的一小部分，国际游客代表了总访客的三分之一。
生成式 AI 的未来是什么？15 张图表的早期视角
先前的自动化技术浪潮主要影响了体力劳动活动，但新一代人工智能可能会对知识工作产生最大影响——尤其是涉及决策和协作的活动。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比之前预期的更快地看到他们的部分工作实现自动化。这是因为生成式人工智能能够预测自然语言中的模式并动态地使用它。
对面部识别的探索张量子流的卷积神经网络模型开发：
摘要。目的：面部识别已成为人工智能研究中越来越有趣的领域。在这项研究中，本研究旨在探索通过TensorFlow实施的CNN的应用，以开发出强大的模型，以增强学生出勤系统中的面部识别精度。这项研究的重点是开发一个模型，该模型使用在计算机科学系的实习出勤记录中收集的多级学生图像中的多级学生图像中识别学生面孔。方法：包含19名学生的面部图像的数据集成为培训和验证CNN模型的基础。该数据集来自计算机科学系的实习记录，其中包括231张培训图像和59张验证图像。预处理阶段包括面部区域检测和分类，导致组织良好的数据集用于培训和验证。由七层组成的CNN体系结构经过精心设计，以实现最佳性能。结果：该模型表现出非凡的准确性，在300个训练时期后，验证数据集的93％达到了93％。精确度，召回和F1得分指标被跨不同类别进行详细评估，强调了该模型在准确地对面部图像进行分类方面的熟练程度。使用基于VGG-16的模型进行比较分析，展示了提出的CNN体系结构的优越性。此外，Web服务的实施证明了该模型的实际适用性，以少于0.3秒的出色响应时间提供准确的预测。新颖性：这项全面的研究不仅提高了面部识别技术，而且还提出了适用于现实情况的模型，尤其是在学生出勤系统中。关键字：面部识别，机器学习，深度学习，CNN于2024年5月 / 2024年5月修订 / 2024年5月接受，这项工作已根据创意共享归因4.0国际许可获得许可。