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立法文本 - Rep-029-24/25
拟议行动：工作人员提议教育委员会 (Board) 通过所附决议 (附件 A)，下令举行选举，授权发行 90 亿美元的学校债券。这包括制定选举令的规范、授权与此相关的必要行动，以及要求与 2024 年 11 月 5 日的其他选举合并。附件 A 包括下令举行选举的决议、债券措施的拟议文本以及拟议措施的税率声明。根据《教育法》第 15266 条，该行动需要所有董事会成员三分之二 (七名成员中的五名) 的赞成票。将债券措施列入 2024 年 11 月 5 日的选票的目的是提供资金升级、现代化和更换老化和恶化的学校设施，包括学校技术基础设施和设备，以提供安全、最新的设施，供 21 世纪学生学习和大学及职业准备；提高可达性；通过改善和扩大学生的户外空间和饮食服务来支持学生的健康和福祉；并提高能源效率。
蒙特利尔大学的演讲文本
该校的杰出校友包括天体物理学家 Hubert Reeves、前无国界医生组织国际主席 Joanne Liu、1977 年诺贝尔生理学或医学奖共同获得者 Roger Guillemin、奥斯卡获奖电影制片人 Denys Arcand 和奥斯卡提名导演 Jean-Marc Vallée、前前南斯拉夫和卢旺达国际刑事法庭首席检察官 Louise Arbour、作家 Antonine Maillet 和 Kim Thùy 以及已故加拿大最著名的总理之一皮埃尔·埃利奥特·特鲁多。蒙特利尔大学的毕业生也是全球 45 万名校友中自豪而活跃的一部分。
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DFR 通知所有目前就读或等待未来安排护理人员培训计划的员工，布鲁克海文的培训计划要求学生完全接种 COVID-19 疫苗，布鲁克海文将取消未在截止日期前完全接种疫苗的学生的计划，并且可能提供某些接受护理人员培训的替代方案。DFR 特别提醒员工，成功获得护理人员认证是继续在 DFR 担任消防救援人员的必要条件。任何因拒绝遵守联邦法规要求的疫苗接种规定而被布鲁克海文计划开除的学生，或未获得有效豁免或接受不需要临床轮换的替代计划的培训的学生，都将违反 DFR 未成功获得护理人员认证的要求。
战略管理：文本与案例
第 1 章讨论了为什么高管必须传达他们的长期想法，以确保获得投资者和其他利益相关者的支持。这样的举措有很多好处。其中包括为投资者提供两个关键要素：长期价值创造故事（过去）和长期价值创造计划（未来）。此外，当一家公司信奉真实、可持续的目标时，它更有可能吸引、激励和留住人才——这是知识经济的核心目标。我们还讨论了温斯顿生态战略公司创始人安德鲁·温斯顿的研究如何表明，标普公司中编写了详细而严谨的报告，说明它们如何管理环境和社会问题以及如何将它们纳入财务报告的比例大幅增加。
![[2]高棉的文本图像重建和赔偿...](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1436b766064e02f32511275e22f481abc7f51e52.webp)
[2]高棉的文本图像重建和赔偿...
摘要：本研究的重点是使用先进的计算机视觉和深度学习技术提出文本图像重建和赔偿框架来保存柬埔寨的历史高棉棕榈叶手稿。为了解决保存，使用卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）来填充受损图像中字符缺失的模式。该研究利用Sulukrith集[1]，该集合由91,600张图像组成，分为两个部分：90,600个训练图像和1,000张测试图像。每个图像包含高棉棕榈叶脚本的单个字符。训练图像故意降解为三种不同的变体，每个变体均遭受三个级别的降解（1级，第2级和第3级）。评估性能并比较卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）模型的有效性，并采用了各种评估指标。这些指标包括均方根误差（MSE），峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。通过根据这些指标评估两个模型的结果，可以观察到，GAN模型在MSE，PSNR和SSIM方面始终优于CNN模型。与CNN模型相比，GAN模型达到了较低的MSE值，较高的PSNR值和更高的SSIM值，这表明其在图像重建和保留原始文本方面具有出色的性能。
单击此处输入文本。 - 美国陆军
C. 项目位置和背景信息 州：阿肯色州 县/教区/自治市：普拉斯基 城市：杰克逊维尔 场地中心坐标（纬度/经度，十进制格式）：纬度 34.8868°，经度 -92.1304 ° 通用横轴墨卡托投影：单击此处输入文本。最近水体名称：Rocky Branch 流域名称或水文单元代码 (HUC)：08020402
现代AI文本分析模型
未来的研究应着重于优化每个模型，以增强其在专业应用中的有效性。对于chatgpt，整合数据检索机制将是有益的，使模型能够访问实时信息。这可能涉及开发混合体系结构，将模型的预培训知识与上下文搜索功能相结合。此外，在域 - 特定数据集（例如医学，法律或极端主义内容分析的数据集）上进行了微调CHATGPT将显着提高其针对特定任务的准确性。开发算法以更好地分析掩盖的文本，利用深层上下文分析的方法来发现细微的含义，也是必不可少的。为了改善长期处理的处理，应扩展模型的上下文窗口，并应实现将文本分割为块中的文本的机制。
脑对文本解码：通过键入
现代神经假体现在可以恢复失去说话或移动能力的患者的沟通。但是，这些侵入性装置需要神经外科固有的风险。在这里，我们引入了一种非侵入性方法来解码脑活动中句子的产生，并在35名健康志愿者的队列中证明了其功效。为此，我们介绍了Brain2Qwerty，这是一种新的深度学习架构，训练了从电 - （EEG）或磁刻板图（MEG）解码句子，而参与者则在Qwerty键盘上简要记忆地进行了记忆。MEG，Brain2Qwerty平均达到32％的字符率（CER），并且基本上超过了EEG（CER：67％）。对于最佳参与者来说，该模型达到了19％的CER，并且可以在培训集之外完美地解码各种句子。误差分析表明解码取决于运动过程，但对印刷错误的分析表明，它也涉及更高级别的认知因素。总的来说，这些结果缩小了侵入性和非侵入性方法之间的差距，因此为开发安全的脑部计算机界面开辟了道路。
Twitter文本挖掘分析
背景：Covid-19的大流行使平衡健康饮食在加强人类免疫系统中所扮演的关键作用。在Twitter等社交媒体平台上，人们对与营养有关的信息引起了人们的兴趣。迫切需要评估和理解公众舆论，态度和对在Twitter上共享的与营养相关信息的情感。目的：本研究使用文本挖掘来分析Twitter上与营养相关的消息，以识别和分析公众如何感知各种食品组和饮食，以改善对SARS-COV-2病毒的免疫力。方法：我们收集了71,178个与营养有关的推文，这些推文在2020年1月1日，2020年至9月30日之间发布。相关的解释文本挖掘算法用于识别用户提到的经常讨论的主题，这些主题有助于对SARS-COV-2的免疫力建立。我们评估了这些主题的相对重要性，并进行了情感分析。我们还定性地检查了这些推文，以更深入地了解与营养有关的主题和食品组。结果：文本挖掘产生了10个主题，用户在Twitter，Viz蛋白质，全谷物，水果，蔬菜，与乳制品有关的，香料和草药，液体，补充剂，可避免的食物和特殊饮食中经常讨论的主题。补充剂是最常讨论的主题（23,913/71,178，33.6％），比例较高（20,935/23,913，87.75％），表现出积极情绪，得分为0.41。香料和草药（8719/71,178，12.25％）和可避免的食物（8619/71,178，12.11％）也经常讨论。消耗液体（17,685/71,178，24.85％）和水果（14,807/71,178，20.80％）是第二和第三频繁的主题，具有良好的积极情绪。对较高比例的可避免食品（7627/8619，84.31％）的负面情感，情感得分为–0.39。结论：本研究确定了用户讨论的10个重要食品群和相关的情感，这些情绪是提高免疫力的一种手段。我们的发现可以帮助营养师和营养学家制定适当的干预措施和饮食计划。