Ralph Lauren 通过他的眼光、风格和影响力改变了时尚的定义;他创造了一个安全的空间来过“美国生活方式”。Lauren 在纽约市长大,成为时尚界的先驱。Ralph Lifshitz 出生于 1939 年 10 月 14 日,对时尚产生了浓厚的兴趣,并热衷于打造自己的品牌形象。他于 1967 年开始生产男士领带系列;Polo 品牌以自己的名义为 Beau Brummel Ties 设计领带,这是他独特的做法。Lauren 早期的领带很宽,受到英国设计的影响,其图案表明了当时的审美时期。该品牌扩展为一个全球生活方式帝国,涵盖服装、配饰、香水和奢侈家居用品。它对市场的开创性贡献让受众能够想象品牌的舒适性和可靠性,市场策略强调通过在消费者和 Polo Ralph Lauren 生活方式之间建立情感联系来销售生活方式而不仅仅是产品。
我正在努力寻找一个历史先例,帮助我了解我们的军队和国家将走向何方。像你们中的许多人一样,我对未来感到不确定,因此,就像人们在陌生情况下经常做的那样,我寻找一些已知的东西——在我所知道的被侵蚀的世界中,一些坚实的基础——从那里我可以找到方向。在我们职业的 1:50,000 地图上是否有已知的地形特征——我们以前去过的地方?我需要一些高地,在那里我可以站起来,环顾四周,深吸一口气,对自己说:“我曾经来过这里。现在我知道我要去哪里了。”但现在,当我意识到自己迷失方向时,我讨厌那种恐慌的感觉,那种胃里打结的感觉。在以前的不确定时期,我和你们中的许多人一样,都求助于历史来寻找答案。它一直是我的坚定信仰。我总是能找到其他时间——我们军事发展的其他时代——与现在进行比较。例如,在“裁员”、“连锁教学”或“适当规模”(我个人最喜欢的)开始的焦虑时期,我读到了内战后的军队,以及它是如何随着和平的到来而被洗劫一空的。我意识到我们幸存下来,成功地发动了印第安战争(尽管这需要重新学习以前的教训),并追击和击败了潘乔·维拉,这让我感觉好了一些。然而,在一个强大的“智能”武器可以被任何国家用大笔支票购买的世界里,就像许多丑陋的钟表一样——
我正在努力寻找一个历史先例,帮助我了解我们的军队和国家将走向何方。像你们中的许多人一样,我对未来感到不确定,因此,就像人们在陌生情况下经常做的那样,我寻找一些已知的东西——在我所知道的被侵蚀的世界中,一些坚实的基础——从那里我可以找到方向。在我们职业的 1:50,000 地图上是否有已知的地形特征——我们以前去过的地方?我需要一些高地,在那里我可以站起来,环顾四周,深吸一口气,对自己说:“我曾经来过这里。现在我知道我要去哪里了。”但现在,当我意识到自己迷失方向时,我讨厌那种恐慌的感觉,那种胃里打结的感觉。在以前的不确定时期,我和你们中的许多人一样,都求助于历史来寻找答案。它一直是我的坚定信仰。我总是能找到其他时间——我们军事发展的其他时代——与现在进行比较。例如,在“裁员”、“连锁教学”或“适当规模”(我个人最喜欢的)开始的焦虑时期,我读到了内战后的军队,以及它是如何随着和平的到来而被洗劫一空的。我意识到我们幸存下来,成功地发动了印第安战争(尽管这需要重新学习以前的教训),并追击和击败了潘乔·维拉,这让我感觉好了一些。然而,在一个强大的“智能”武器可以被任何国家用大笔支票购买的世界里,就像许多丑陋的钟表一样——
变分量子算法(VQA)因其错误恢复能力强和对量子资源需求高度灵活而具有优势,广泛应用于嘈杂的中尺度量子时代。由于 VQA 的性能高度依赖于参数化量子电路的结构,因此值得提出量子架构搜索(QAS)算法来自动搜索高性能电路。然而,现有的 QAS 方法非常耗时,需要电路训练来评估电路性能。本研究首创了免训练 QAS,利用两个免训练代理对量子电路进行排序,代替传统 QAS 中昂贵的电路训练。考虑到基于路径和基于表达力的代理的精度和计算开销,我们设计了一个两阶段渐进式免训练 QAS(TF-QAS)。首先,使用有向无环图 (DAG) 表示电路,并设计基于 DAG 中路径数量的零成本代理来过滤掉大量没有前途的电路。随后,使用基于表达能力的代理来精细地反映电路性能,从剩余的候选电路中识别出高性能电路。这些代理无需电路训练即可评估电路性能,与当前基于训练的 QAS 方法相比,计算成本显著降低。在三个 VQE 任务上的模拟表明,与最先进的 QAS 相比,TF-QAS 实现了采样效率的大幅提高,提高了 5 到 57 倍,同时速度也提高了 6 到 17 倍。
摘要:在使用传统和新型机器学习和深度学习技术的研究人员中,二维医学图像分割模型很受欢迎。此外,由于近年来对三维体积创建进行了大量研究,三维体积数据最近变得更加容易获取。利用这些三维数据,研究人员已经开始研究创建三维分割模型,如脑肿瘤分割和分类。由于使用三维数据可以比二维数据提取出更多关键特征,三维脑肿瘤检测模型在研究人员中越来越受欢迎。到目前为止,各种重要的研究工作都集中在 3D 版本的 U-Net 和其他流行模型上,如 3D U-Net 和 V-Net,同时也做了一些出色的研究工作。在本研究中,我们使用了三维脑图像数据,并基于 3D U-Net 模型创建了一个新架构,该模型使用多个跳过连接和具有成本效益的预训练 3D MobileNetV2 块和注意模块。这些预训练的 MobileNetV2 模块通过提供较小的参数来辅助我们的架构,以在我们的计算能力方面保持可操作的模型大小,并帮助模型更快地收敛。我们在编码器和解码器模块之间添加了额外的跳跃连接,以简化两个模块之间提取特征的交换,从而最大限度地利用特征。我们还使用注意模块来过滤掉通过跳跃连接传入的不相关特征,从而在提高准确性的同时保留了更多的计算能力。
所有部门都拥有设备齐全的实验室,配备现代化设施,可用于柔性制造系统、3D 打印和扫描、高压工程、超大规模集成电路、全站仪和成熟的结构实验室等领域的实验。校园拥有 1Gbps 互联网连接。学院还拥有非常好的行业联系。行业以选修课的形式提供课程。它在 2020-21 年 AICTE-CII 行业联系调查中获得了“白金”类别。培训和就业部门开展的培训计划侧重于软技能。我们的校友遍布印度和国外的多家蓝筹组织。许多知名公司都来过该机构进行校园招聘。该学院拥有宽敞的教室、明亮的空调计算机实验室、最新的教学方法、无线网络环境、博学的教职员工、藏书丰富的图书馆、男女分开的宿舍、卫生的食堂、银行设施等,为学生提供全面的学习和生活体验。院系协会、学生俱乐部/分会、NSS 组织课外活动。体育也同样重要。我们学院的学生代表大学参加体育比赛。在学院层面,科技节“AVALANCHE”和文化节“AURA”每年都会举办。这些活动由学生策划和举办。这有助于学生提高领导能力和活动管理技能。该机构提供优质教育,为学生提供充足的机会,包括可持续的全面发展,从而提高学生的职业前景和生活技能。毫无疑问,这里的每一个利益相关者都感到自豪和满足。
摘要:背景:比特币采矿是一种能源密集型过程,需要大量的电力,这导致采矿作业的碳足迹特别高。在哈萨克斯坦共和国,那里是由燃煤电厂产生的大部分电力,采矿作业的碳足迹特别高。本文通过采矿农场来研究能源消耗的规模,评估其在该国的总电费中的份额,并分析与比特币采矿相关的碳足迹。与其他经济领域的比较分析,包括运输和行业,以及减少采矿业务的环境影响的可能措施。材料和方法:使用哈萨克斯坦国家统计局(Bureau of Hazakhstan)提供的材料和方法:用于评估哈萨克斯坦碳足迹的影响,从2016年到2023年,使用了哈萨克斯坦共和国国家统计局。还分析了各种发电厂的电力生产数据。生命周期评估(LCA)方法用于分析能量系统的环境性能。CO 2排放。结果:哈萨克斯坦的总电量从2016年的74,502 gwh增加到2023年的115,067.6 gwh。在此期间,工业部门的电力消耗保持相对稳定。矿业农场的消费量在2021年为10,346 gwh。对CO 2排放的比较分析表明,与可再生能源的发电以及炼油和炼油和汽车制造相比,比特币采矿具有更高的碳足迹。结论:由于大量消耗和导致的二氧化碳排放,比特币采矿对哈萨克斯坦共和国的环境产生了重大负面影响。需要采取措施来过渡到可持续的能源并提高能源效率,以减少加密货币采矿活动的环境足迹。
初级课程支持所有参加小学和特殊学校的儿童的高质量学习,教学和评估。主要课程框架1将基本教育视为“成为”和“成为”的时代 - 强调了有趣,相关且适当挑战的儿童的重要性。重要的是,孩子们通过与当前的这些经历的互动来享受并感到有能力,同时使他们在未来几年中学习。福祉的课程领域包括两个重要主题:体育(PE)和社会,个人和健康教育(SPHE)。这些主题专注于学习和教导我们福祉的不同维度,包括我们的身体,社会,情感和精神发展。通过体育,孩子们积极参与教育经验,以促进运动能力的发展;了解运动对生活的好处;建立一个支持运动的社区;建立积极的行为和对运动的态度,这将使能够采用积极和健康的生活方式。SPHE为孩子们提供了与社交互动,个人福祉和健康教育有关的宝贵知识,技能,倾向,态度和价值观。通过将PE和SPHE整合到福祉课程中,孩子们有机会对自己的健康有整体的理解,并获取必要的工具来过健康而充实的生活。主要课程承认,从出生开始,孩子们通过与周围世界的互动和经验开始了教育之旅。在小学和特殊学校中,儿童具有嬉戏而引人入胜的学习经验,这些经验以他们在家中和学龄前儿童获得的知识,技能,性格,态度,态度和价值观为基础:早期的童年课程框架。2随着儿童在小学和特殊学校的转移,他们的学习与初级周期中提供的学习经历相关并进一步发展。3每个孩子的学习旅程都不同,因此课程为教师和学校领袖提供了灵活性和选择,因为他们在整体发展中为孩子们提供支持。