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操纵池（现称为海洋盆地），哈斯拉海洋科技园（前海军部实验工厂）
* 是 20 世纪中期船舶模型测试池和研究设施的创新典范，专为在受控条件下进行更广泛的实验而设计； * 在国际水动力学研究领域具有相当大的影响力； * 在战后快节奏海战时代对皇家海军水面和潜艇舰队的发展做出了重大贡献。建筑特色： * 是一座保存完好的船舶模型测试建筑，保留了其大部分原始外部工业特征和大部分内部平面形式，包括巨大的测试池、码头和周围的辅助房间； * 规模宏大、设计创新，尤其是钢筋混凝土池和单跨屋顶结构； * 是世界上最大的流体动力学测试建筑之一。
MCCLAIN TORCH 基金 - 哈斯拉姆商学院
尊敬的麦克莱恩先生和夫人，麦克莱恩火炬基金经理深切感谢您的捐赠。过去和现在的参与者从您的慷慨中获得的经验是无数的，改变了他们的生活。无论是学习必要的分析能力，还是发展与同事的有效沟通方式，我们都可以肯定地期待这些知识和获得的技能将对我们未来的所有努力大有裨益。通常情况下，学生最有影响力的大学经历是在最后一个学期。能够在很小的时候参与真正的投资组合管理是令人兴奋、鼓舞人心的，最重要的是，令人谦卑。在第三阶段，即从 4/1/22 到 9/30/22 的六个月期间，该团队没有清算，并在投资组合中增加了四只股票：可口可乐、Clorox、埃森哲和麦哲伦中游合伙公司。4 月 1 日，我们以每股 62.88 美元的价格购买了 217 股可口可乐。管理层同意投资该公司，因为它的财务政策和经济护城河，包括可口可乐的品牌、市场份额和规模。4 月 1 日、4 日和 22 日，我们买入了 Clorox 的股票，总计 92 股，成本基础为每股 145.64 美元。团队得出结论，由于业务周围有多重护城河、股息丰厚、贝塔系数低，该公司在这个价格上是一项有吸引力的投资。4 月 8 日，我们总共买入了
tsla-20220930-gen.pdf - 特斯拉公司
前瞻性陈述本季度 10-Q 表报告中的讨论包含前瞻性陈述，反映了我们当前涉及风险和不确定性的预期。这些前瞻性陈述包括但不限于有关冠状病毒病（“COVID-19”）大流行对我们的业务、供应链限制、我们的战略、竞争、未来运营和生产能力、未来财务状况、未来收入、预计成本、盈利能力、预期成本降低、资本充足率、对我们的技术的需求和接受度的预期、我们运营所在市场的增长机会和趋势、前景以及管理层的计划和目标的任何潜在未来影响的陈述。“预期”、“相信”、“可能”、“估计”、“预计”、“打算”、“可能”、“计划”、“项目”、“将”、“会”和类似表述旨在识别前瞻性陈述，但并非所有前瞻性陈述都包含这些识别词。我们可能无法真正实现前瞻性声明中披露的计划、意图或预期，您不应过分依赖我们的前瞻性声明。实际结果或事件可能与我们在前瞻性声明中披露的计划、意图和预期存在重大差异。这些前瞻性声明涉及风险和不确定性，可能导致我们的实际结果与预期存在差异。
丰田超越特斯拉的纯电动汽车战略评估
丰田长期以来拒绝认真开发电动汽车，导致特斯拉等公司抢占先机，导致公司动态管理能力出现问题。丰田随后改变了立场，采取“全方位战略”，转向专注于电动汽车的政策，同时开始利用适当的产品和成本策略追赶竞争对手。据信，丰田的续航里程和电池成本比特斯拉落后约两年。丰田的管理能力一直很出色，包括完善的运营管理和结构良好的管理控制系统。如果丰田能够通过采用适当的产品和成本策略展示其动态管理能力，它最终将能够提供与特斯拉和其他汽车制造商生产的汽车性能相同、价格相近的汽车。当这些产品在同一领域竞争时，丰田精心培育的可靠性和耐用性可能会超越特斯拉。然而，特斯拉正在迅速提高其普通能力，因此不能过于乐观。
Fritze，Stefan； Harneit，Anais；沃丁顿，约翰； Kubera，Katharina M； Schmitgen，Mike M；奥特，玛丽·卢斯；等。 （2024）。轩尼诗，罗宾·J（Robin J。）；鲍德温（Patrizia） Browne，David J。；安东尼的金斯拉；沃丁顿，约翰（2007）：三维激光表面成像和ge
轩尼诗，罗宾·J（Robin J。）；鲍德温（Patrizia） Browne，David J。；安东尼的金斯拉；沃丁顿，约翰（2007年）：精神分裂症的三维激光表面成像和几何形态计量学解决方形畸形。爱尔兰皇家外科医生学院。期刊贡献。https://hdl.handle.net/10779/rcsi.10783841.v2https://hdl.handle.net/10779/rcsi.10783841.v2
使用超高场 7 特斯拉静息态功能磁共振成像评估核心静息态网络中自发脑活动和功能连接的重测稳定性
注意：除第一个受试者（潜在异常受试者）的 CEN 中的 fALFF 外，所有相关系数均显著。缩写：ALFF，低频波动幅度；CEN，中央执行网络；DC，度中心性；DMN，默认模式网络；fALFF，低频波动分数幅度；ReHo，区域同质性；SN，显著性网络。a 标记的受试者被视为潜在异常值；因此，对所有原始数据和原始出版物中提到的所有技术问题进行了交叉检查。交叉检查未发现该受试者的任何特殊性（部分信号丢失或移动）。但是，当进行没有这个受试者的额外分析时，这个样本量（15 名参与者）的结果与整个样本（16 名参与者）的结果并没有明显差异，如图 S1 和 S2 所示。
人工智能技术在特斯拉的应用
背景/目的：人工智能算法就像人类一样，重复执行一项任务，每次都稍作改变以最大化结果。神经网络由几个允许学习的深层组成。金融服务、ICT、生命科学、石油和天然气、零售、汽车、工业医疗保健、化学品和制造业等行业都采用这些算法。电动机是一个新概念，汽车行业目前正在进行深入研究，以确定它是否可行且具有经济可行性。已经有一些先行者，例如特斯拉，他们已经成功建立了自己的模型并正在向前迈进。特斯拉正在迫使汽车行业迅速适应。特斯拉为其 Model S 车型引入了自动驾驶功能。特斯拉自动驾驶仪是一套先进的驾驶辅助技术，包括交通调整、拥堵道路导航系统、自动驾驶停车场、计算机控制的道路规则、主要道路上的半自动路线规划以及将车辆从指定停车场召唤出来的能力。本文对特斯拉公司和自动驾驶汽车的创新进行了全面的分析。目标：本案例研究报告介绍了特斯拉公司在自动驾驶汽车领域的发展。设计/方法/方法：本特斯拉案例研究的知识来自各种学术文章、在线文章和 SWOT 框架。发现/结果：基于研究，本文讨论了技术历史、自动驾驶功能、安全问题、财务计划、市场挑战、不同模型，以及特斯拉公司如何在多项举措中加速世界运动，例如全球经济体系的贡献、人工智能和机器学习领域的研究。原创性/价值：本文研究根据收集到的各种数据，简要概述了特斯拉公司，并提供了有关特斯拉自动驾驶汽车使用人工智能创新创业型汽车的信息。论文类型：研究案例研究论文 - 重点关注人工智能在特斯拉自动驾驶汽车中的应用以及特斯拉公司的成长与历程。关键词：人工智能、神经网络、机器学习、自动驾驶仪、无人驾驶、深度学习、电子汽车。
人工智能的未来：斯坦尼斯拉夫·莱姆的哲学愿景......
摘要：展望未来总是一项冒险的事业，但预测人工智能驱动社会未来形态的一种方法是研究一些科幻作家的远见卓识的作品。当然，并非所有科幻作品都具有这种远见卓识，但斯坦尼斯瓦夫·莱姆的一些作品确实如此。我们在这里指的是莱姆探索科学技术前沿的作品以及描述机器人想象社会的作品。因此，我们研究了莱姆的散文，重点关注 Cyberiad 故事，看看当我们未来的技术社会将生命托付给人工智能技术时可能面临哪些挑战。例如，在开发人工智能系统并允许这些系统控制我们的生活时，我们应该问什么问题，我们忘记问什么问题。我们目前的技术专家在技术上磨练的头脑可能太有限，无法引导我们走向这个未来，因为基于人工智能的技术是一个相对未知的领域，就像任何新的、复杂的技术本质上一样。莱姆以人工智能和机器人为导向的未来社会愿景比我们领先的技术预言家提供的当前技术愿景更深入、更细致地描绘了人工智能技术。根据莱姆的愿景，未来可能不会是人工智能驱动的涅槃。
特斯拉 - 策略 - 一页| incite
- 有多少电动汽车连接到电网？- 充电负载的后续影响是什么？- 采用电动汽车的当地障碍是什么？- 谁是电动汽车司机？在2030年至2030年的美国电动汽车成本更新。
尺寸自适应的 32 通道阵列线圈，用于 3 特斯拉 MRI 清醒婴儿神经成像
目的：由于实际、方法和分析方面的考虑，婴儿期功能性磁共振成像 (fMRI) 面临挑战。本研究旨在实施一种与硬件相关的方法来提高清醒婴儿 fMRI 的受试者依从性。为此，我们设计、构建并评估了一个自适应的 32 通道阵列线圈。方法：为了能够使用紧密贴合的头部阵列线圈对 1-18 个月大的婴儿进行成像，开发了一种可调节头部线圈概念。线圈设置方便半坐式扫描姿势，以提高婴儿的整体扫描依从性。耳罩隔间直接集成在线圈外壳中，以便在使用声音保护时不会失去线圈在婴儿头部的紧密贴合。使用基准级指标、信噪比 (SNR) 性能和加速成像能力，根据模型数据对构建的阵列线圈进行评估，以用于平面和同步多层 (SMS) 重建方法。此外，还获取了初步的 fMRI 数据以评估体内线圈的性能。结果：与市售的 32 通道头部线圈相比，模型数据显示 SNR 平均增加了 2.7 倍。在婴儿头部模型的中心和外围区域，测得的 SNR 增益分别为 1.25 倍和 3 倍。婴儿线圈还显示出对欠采样 k 空间重建方法和 SMS 技术的良好编码能力。