大南瓜节,圣诞学校,10 月 21 日和 22 日,上午 8:30 至下午 3 点和下午 5:30 至晚上 8:30。费用:30 美元起,2 岁及以下儿童免费 更多信息:http://holynativityschool.org/community/pumpkinfest.cfm 今年的第 10 届年度大南瓜节将带来一个充满家庭乐趣的周末!我们正准备庆祝东檀香山最受欢迎的家庭秋季活动十周年,我们期待着欢迎您来到我们美丽的 Aina Haina 校园。大南瓜节将于 10 月 22 日星期六回归 - 加入我们,享受无限量的儿童游戏、‘ono Fine Time Shave Ice、我们心爱的南瓜园、校园寻宝游戏、我们的乡村商店特色植物、烘焙食品等、美味的食物,以及在我们令人难以置信的学生设计的游乐场上玩耍。入场需要门票,数量极其有限。
评估文本是正面还是负面分析,是许多学科的广泛应用。自动化方法使得可以快速,复制且高度准确地编码几乎无限量的文本。与机器学习和大型语言模型(LLM)方法相比,基于词典的方法可能会牺牲一些性能,但是作为交换,它们提供了普遍性和独立性,同时至关重要地提供了识别阶段级别的可能性。我们使用Multilexscaled展示了Lexica的强劲性能,这种方法平均在许多广泛使用的通用词典中平均价值。我们通过一系列不同域的基准数据集对其进行验证,将性能与机器学习和LLM替代方案进行了比较。此外,我们通过对9/11英国后的穆斯林媒体报道进行分析来说明识别细粒情感水平的价值,即穆斯林的媒体报道,二氧化价指标会产生有关后9/11震动的性质不同(和错误的)结论,以及在宽阔的外观和大小写的范围内和大小之间的覆盖。可以在线上使用用于应用MultileXscaled的代码。
摘要:数十年的实验和临床研究有助于揭示阿尔茨海默病 (AD) 发病机制中的许多机制,但这个谜团仍未解开。虽然我们可以假设没有完整的拼图碎片,但最近开放数据共享计划的增长,收集了 AD 患者的生活方式、临床和生物数据,提供了有关该疾病的潜在无限量的信息,远远超出了人类理解它的能力。此外,整合来自多组学研究的大数据提供了探索 AD 整个生物连续体的病理生理机制的潜力。在此背景下,人工智能 (AI) 提供了多种方法来分析大量复杂数据,以提高 AD 领域的知识。在这篇评论中,我们重点介绍了人工智能在 AD 研究中的最新发现和未来挑战。具体来说,我们讨论了使用计算机辅助诊断工具进行 AD 诊断,以及使用人工智能潜在地支持临床实践以预测个体 AD 转化风险以及患者分层,以最终开发出有效的个性化治疗方法。
随着越来越先进、紧凑和经济实惠,越来越多的物体 (事物) 正在连接到互联网。这些与互联网相连的物体正在为物联网 (IoT) 的出现铺平道路。物联网是一个由低功耗、低存储、轻量级和可扩展节点组成的分布式网络。大多数低功耗物联网传感器和嵌入式物联网设备都由电池供电,电池寿命有限,每隔几年就需要更换一次。这种更换过程成本高昂,因此智能能源管理可以在提高物联网对象通信的能源效率方面发挥重要作用。例如,从自然或人工可用的环境资源中收集能量可以消除物联网网络对电池的依赖。与电池供电解决方案相比,获取无限量的能量可以使物联网系统持久耐用。因此,我们在此介绍物联网网络的能量收集和子系统。在调查了收集系统、分配方法、存储设备和控制单元的选项后,我们重点介绍了物联网能量收集器未来的设计挑战,必须解决这些挑战才能持续可靠地提供能量。
本卷包含 PLM11(第 8 届产品生命周期管理国际会议)的论文集。产品生命周期管理 (PLM) 起源于 20 世纪 80 年代末,是一种用于组织产品数据和提高工程效率的软件工具。如今,它已发展成为“一种 IT 驱动的业务方法,旨在提高产品的社会绩效,将产品从构思到处置的所有生命周期阶段都考虑在内”。事实上,PLM 已从软件供应商的简单商业机会发展成为行业商业模式彻底变革的驱动力。在过去的一个世纪里,新产品的开发是由技术可能性和一般市场感知需求驱动的。目标是以盈利的方式销售产品,之后发生的事情对制造商来说并不是真正的问题。产品的社会影响,如污染、资源浪费、公共健康甚至客户满意度,在产品设计中几乎从未考虑过。现在,PLM 承诺能够设计新产品,使其在整个生命周期内实现最佳社会效益。这一承诺的灵感来自可以集成到任何产品或服务系统中的廉价计算能力,以及可以在全球任何两个地方之间交换几乎无限量信息的宽带移动通信系统的出现。这带来了在整个产品生命周期内监控产品行为的可能性,reg
摘要。可以使用医学成像数据研究人体解剖学、形态学和相关疾病。然而,由于管理和隐私问题、数据所有权和获取成本,医学成像数据的访问受到限制,从而限制了我们了解人体的能力。解决这个问题的一个可能方法是创建一个模型,该模型能够学习,然后根据特定的相关特征(例如年龄、性别和疾病状况)生成人体的合成图像。最近,以神经网络形式出现的深度生成模型已用于创建自然场景的合成二维图像。然而,由于数据稀缺以及算法和计算限制,生成具有正确解剖形态的高分辨率三维体积图像数据的能力受到阻碍。这项工作提出了一个生成模型,该模型可以扩展以生成解剖学正确、高分辨率和逼真的人脑图像,并具有进行进一步下游分析所需的质量。生成无限量数据的能力不仅能够实现大规模人体解剖学和病理学研究,而不会危及患者隐私,而且还能显著推动异常检测、模态合成、有限数据下的学习以及公平且合乎道德的人工智能领域的研究。代码和训练模型可在以下网址获取:https://github.com/AmigoLab/SynthAnatomy。
I. 强制性:所有住在大学宿舍的学生都必须有膳食计划。膳食计划费用将从您的学生账户中扣除,并自动加载到您的身份证中。除非您提交了在学期之间更改计划的请求,否则相同的计划将从秋季到春季学期自动重新加载。如果必修学生未选择膳食计划,则默认计划将为 7/14 Premium。II. 服务时间:餐饮服务为秋季和春季学期的膳食计划提供餐食。秋季学期的运营日期从 2023 年 8 月 25 日的早餐开始,到 2023 年 12 月 15 日的晚餐结束。春季学期的运营日期从 2024 年 1 月 18 日的早餐开始,到 2024 年 5 月 10 日的晚餐结束。某些假期和休息期间不提供餐食,包括感恩节、春假和复活节。夏季膳食计划在整个夏季学期期间提供。III.接受:以下行为即表示接受膳食计划的条款和条件:A. 在线申请住房和膳食计划或提交膳食计划申请表;B. 膳食计划的首期付款;或 C. 使用已存入您身份证的膳食计划或餐费配额在任何就餐场所用餐。IV. 膳食计划类型和功能:A. 住在宿舍且学期学分少于 60 个的学生可以从下面列出的 5 种膳食计划类型中选择:a. All Access Premium-每周在食堂无限量用餐,外加每学期 275 美元的餐费可用于各种零售食品概念;b. All Access-每周在食堂无限量用餐,外加每学期 50 美元的餐费可用于各种零售食品概念;c. 7 Day 14 Premium-每周在食堂 14 餐,外加每学期 350 美元的餐费可用于各种零售食品概念。d.每周 7 天在食堂吃 14 顿饭,加上每学期 125 美元的餐饮费,用于各种零售食品概念;或 e。 每周 7 天在食堂吃 12 顿饭,加上每学期 200 美元的餐饮费,用于各种零售食品概念。 B. 住在宿舍的高年级学生,学期学分超过 60 个时长 a。每周 7 天在食堂吃 7 顿饭,加上每学期 75 美元的餐饮费,用于各种零售食品概念; b。 50 区块计划 - 每学期 50 顿饭,加上每学期 300 美元的餐饮费,用于各种零售食品概念 C。 走读学生(任何级别),除了上面列出的所有计划: a。每周 7 天在食堂吃 5 顿饭,加上每学期 100 美元的餐饮费,用于各种零售食品概念; 50 块计划——每学期在食堂提供 50 餐,再加上每学期 100 美元的餐饮费,用于各种零售食品概念 c。25 块计划 - 每学期在食堂吃 25 顿饭,再加上每学期 100 美元的餐饮费,用于各种零售食品概念 d. 325 美元全餐饮费计划 - 每学期 325 美元的餐饮费,用于各种食品概念,包括食堂。
本新闻稿中非历史性的陈述均属于《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的“前瞻性陈述”。前瞻性陈述包括但不限于以下陈述:我们的目标是为终末期器官疾病患者提供无限量的可耐受、可移植器官;我们期望其异种移植工作以及我们的科学合作者的工作将导致猪器官的常规使用,以帮助有需要的患者;我们计划启动米罗利韦 ELAP 的 1 期研究;我们的目标是为患者尚未满足的医疗需求进行创新并造福其他利益相关者,进一步实现我们的公共利益目的,即开发新型药物疗法和技术,以扩大可移植器官的可用性。这些前瞻性陈述受某些风险和不确定因素的影响,例如我们向美国证券交易委员会提交的定期报告中所述的风险和不确定因素,这些风险和不确定因素可能导致实际结果与预期结果存在重大差异。因此,此类前瞻性陈述符合我们向美国证券交易委员会提交的定期报告和文件中规定的警示性声明、警示性语言和风险因素,包括我们最新的 10-K 表年度报告、10-Q 表季度报告和 8-K 表当前报告。我们主张《1995 年私人证券诉讼改革法案》中对前瞻性陈述的安全港保护。我们截至 2024 年 3 月 26 日提供此信息,并且不承担由于新信息、未来事件或任何其他原因而更新或修改本新闻稿中包含的信息的义务。
• 无限计划提供 Hot Spot 或 The DüB 的无限餐食,Dining Dollars 可在校园内的任何餐饮场所使用。 • 不过,最受欢迎的计划类型是每周餐食计划 - 每周提供一定数量的餐食(10、14 或 19),可在校园内几乎所有的餐饮场所使用。这些计划的餐食每周日凌晨 3 点左右重置。 • 混合计划每周提供 5 或 7 份保证餐食,外加每周餐食使用后可用的一批餐食。 • 今年新推出的通勤三重餐食计划。该计划包括校园餐饮、Dining Dollars 和每周 Hello Fresh 外卖,专为住在校外的 NAU 学生设计。 我为什么要有餐食计划? 有餐食计划意味着您可以随时在校园内享用新鲜、健康的食物,无需担心或麻烦 - 您永远不必担心携带现金。北亚利桑那大学的餐饮计划被公认为全国最好的之一。校园内有 20 多个餐饮场所,膳食计划提供无与伦比的灵活性,并可获得极其多样化的菜单。通过 Starship 应用程序进行移动订购和机器人送货,轻松便捷的体验提升到了一个新的水平。NAU 要求所有住在校园内的新生从无限量、每周或混合膳食计划中进行选择。无限量计划和每周计划有什么区别?
太阳能发电是将阳光转化为电能的简单概念。自然界的能量来源之一是阳光。太阳能资源已被广泛用于通过太阳能电池为通信卫星供电。这些太阳能电池没有旋转部件,也不需要燃料,它们可以产生无限量的电能,这些电能直接来自太阳。因此,太阳能系统经常被认为是纯净且对环境有益的。与主电网不相连的太阳能系统称为独立系统。因此,考虑到昼夜循环,夜间太阳辐射为 0 W / m2,拥有备用电源至关重要。备用电源通常在电网系统中联网,但在离网系统中,备用电源必须是储能系统,例如电池、水泵储能、储热或超级电容器。由于这些独立系统的电压和电流不足以满足许多用途,因此太阳能模块通常通过串联许多太阳能电池来创建。在 MATLAB/SIMULINK 环境中使用超级电容器和 PV 电池设计和仿真直流微电网电源管理系统。在电池向负载供电的启动过程中,超级电容器用于弥补任何功率不足。还考虑了电池充电和放电电流的限制。仿真结果证明了所建议的电源管理方法的有效性。在所有模拟情况下,电池和超级电容器的充电状态都保持在允许范围内,并且电源和负载之间的功率流保持平衡。在电源管理策略获得最佳调整结果后,PV 和 PID 中的最大功率点 (MPP) 的扰动和观察 (P&O) 算法根据负载要求在负载处调整最佳结果。从仿真结果可以看出,该系统具有更好的结果,因为它在 1000 W/m2 期间补偿了多余的负载功率,并将电池输入增加了 162.261 W,即 69.836%。由于超级电容器作为二次储能的作用,因此影响不大。