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国立水里商工113学年第2学期教科书使用汇整表
书名 作者审订字号 1 普高数学2 许志农 108104 2 普高数学4A 许志农 109101 3 普高数学4B 许志农 109102 4 技高数学B(Ⅱ) 廖志伟 108295 5 技高数学B(Ⅳ) 廖志伟 109253
利用智能手机开展众包项目
a Hochschule für Technik Stuttgart，Schellingstr 24，70174 Stuttgart，德国 - (eberhard.guelch，shohrab.uddin)@hft-stuttgart.de b Imkerverein Waiblingen e.V.Waiblingen，德国 - bernhardwilli@web.de ICWG III/VII 关键词：花朵识别、蜂蜜产量网络门户、地理定位、无人机 摘要：Beesmart 项目旨在利用智能手机的众包方法推导出蜜蜂的地理定位产量目录。因此，核心问题是智能手机应用程序 (App2bee) 的设计以及花朵识别软件的设计，该软件使用智能手机的传感器信息和开花时间信息来识别和定位花朵。实施的花卉识别基于“最小视觉词袋”方法。分类准确率可达到约 60-70%，当然，这受花卉种类繁多的影响，也受图像拍摄方式以及图像质量和分辨率的影响。通过在触摸屏上应用先验简单的手动分割将图像焦点放在所讨论的花朵上，分类结果得到进一步改善。介绍了 App2Bee 的设计和功能，然后详细介绍了通信、数据库和 Web 门户组件。在项目的第二部分，使用固定翼无人机系统研究对蜜蜂很重要的较大花卉区域的分类，该系统配备两种不同类型的相机，即 RGB 数码相机和 NIR 数码相机。当然不可能识别单朵花，但可以证明，相同花朵的较大花田，例如红三叶草，可以用这种方法进行分类。利用现有数据，还可以对裸地、道路、低牧场、高牧场以及混合牧场进行分类。对于高牧场，可以自动识别花簇，如蓍草。1.简介
众包 GNSS 智能手机的自动选择......
智能手机已转换为便携式GNSS（全球导航卫星系统）接收器。具有数十亿此类设备记录的GNSS数据具有很大的科学研究潜力，并具有前所未有的时空分辨率。但是，目前访问大型GNSS智能手机数据的访问量是有限的，并且数据处理具有挑战性。Camaliot项目（机器学习技术在GNSS IOT数据融合中的应用）旨在解决这些问题，以促进众包GNSS数据的可用性，以进行天气预报和太空天气监测。Camaliot众包活动中大量的GNSS数据具有异质性的质量。为了应对此数据处理挑战，我们使用机器学习（ML）开发了一种自动数据选择算法。在这项研究中，比较了不同ML模型的分类性能。还检查了不同数据质量指标的重要性。初始结果表明，基于ML的分类器可以在广告系列的实际数据上获得95％的精度，而无需为质量指标设置明确的阈值。基于选定的智能手机GNSS数据，也进行了对流层参数估计实验。
总统青年教授奖 - 新加坡
我们在教育、研究和创业方面采用多学科和现实的方法，使我们能够与行业、政府和学术界密切合作，解决与亚洲和世界相关的关键和复杂问题。我们院系、卓越研究中心、企业实验室和 30 多个大学级研究机构的研究人员专注于能源、环境和城市可持续性、疾病的治疗和预防、积极老龄化、先进材料、金融系统的风险管理和弹性、亚洲研究以及人工智能、数据科学、运筹学和网络安全等智慧国家能力等主题。
纽约州惩教与社区监督局
* 您现在可以做什么来帮助实现这些改进/改变？ 1. _______________________________________目标日期：_____ 完成日期：_______ 2. _______________________________________目标日期：_____ 完成日期：_______ 3. _________________________目标日期：_____ 完成日期：_______ * DOCCS 和 OMH 工作人员将与参与者合作列出至少三个通过参与 RRU 计划要解决和实现的目标。根据他们实现既定目标的进展情况和/或计划管理团队的建议，可能会添加其他目标。您可以向谁寻求帮助来实现这些改进/改变？ _________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________ 参与者签名：__________________________ 日期：__________________________ DOCCS 工作人员签名：________________________ 日期：__________________________ OMH 工作人员签名：__________________________ 日期：__________________________
优化惩教机构的监控系统
该项目由美国司法部司法项目办公室、国家司法研究所颁发的奖项编号 2015-R2-CX-K001 资助。本文表达的观点为作者观点，不代表美国司法部、城市研究所、其受托人或资助者的观点。资助者不能决定研究结果或城市专家的见解和建议。有关城市研究所资助原则的更多信息，请访问 urban.org/fundingprinciples。我们要感谢明尼苏达州惩教局、斯蒂尔沃特惩教所和穆斯湖惩教所的工作人员，他们在本研究中与研究人员合作发挥了重要作用。我们还要感谢斯蒂尔沃特惩教所副监狱长 Victor Wanchena 对本指南早期草稿提供的反馈。最后，我们感谢城市高级研究员 KiDeuk Kim 对本指南的审阅和反馈。
教幼儿有关居民学校指南
Chanie Wenjack - Chanie Wenjack，居住学校的老师的Charlie Wenjack错误，是1954年1月19日出生在Ogoki Post的Anishinaabe男孩。当他被送往距家人600公里的塞西莉亚·杰弗里印度居住学校时，他才9岁。在12岁时，他逃脱了希望返回Ogoki Post，但由于天气以及缺乏食物和水，从未回家。moccasins - 莫卡辛一词源于powhatan语言“ makasin”的algonquian单词，意为鞋子。moccasins是柔软且坚硬的皮革鞋类，具体取决于国家和/或文化。橙色衬衫日 - 橙色衬衫日的灵感来自Stswecem'c Xgat'tem First Nation（不列颠哥伦比亚省）的Phyllis Webstad的故事，她在1973年在印度住宅学校的第一天六岁时，她的祖母买了橙色衬衫。今天，这是一个讨论住宅学校时代及其留下的遗产的影响的机会。
基于众包的人机交互模型学习
涉及人类与自动化系统交互的任务变得越来越普遍。由于人类行为的不确定性以及由于人为因素而导致失败的可能性很高，这种集成系统应在必要时通过调整其行为做出智能反应。设计高效交互驱动系统的一种有前途的途径是混合主动范式。在这种情况下，本文提出了一种学习混合主动人机任务模型的方法。建立可靠模型的第一步是获取足够的数据。为此，我们开展了一项众包活动，并根据收集到的数据训练学习算法，以对人机任务进行建模并使用马尔可夫决策过程 (MDP) 优化监督策略。该模型考虑了人类操作员在交互过程中的行为以及机器人和任务的状态。一旦学习了这样的模型，就可以根据代表任务目标的标准优化监督策略。本文中的监督策略涉及机器人的运行模式。基于 MDP 模型的模拟表明，不确定性规划求解器可用于根据人机系统的状态调整机器人的模式。机器人运行模式的优化似乎能够提高团队的表现。因此，来自众包的数据集是一种有用的材料
与疫苗相关的众筹，以“自由筹款” ...
基于捐赠的众筹是在Covid-19大流行期间大量使用的。尽管大多数活动都是毫无争议的，但其他活动则传播了错误的信息或公共卫生。作为回应，像Gofundme这样的主流众筹平台限制了他们将举办哪些活动。这导致一些活动转向鲜为人知的众所周知的众筹平台。虽然对主流众筹平台上与健康相关的误解的研究正在增加，但对少数限制性平台（例如givesendgo）的群众资助知之甚少。这项研究的目的是审查Ivesendgo平台上与疫苗相关的众筹活动，以更好地理解：1）如何在Givesendgo上描绘疫苗； 2）这些运动在吸引财政支持方面取得了多大的成功。