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案例管理 - 计划 - 陆地和租户 -
目的，哥伦比亚特区高等法院的民事部，房东和房客分支机构提起的所有案件均应根据房东和租户分支机构的民事诉讼规则，以公正，快速且廉价的方式确定。该案件管理计划的目的是使当事方在规则范围内对房东和房客分支机构的案件管理有广泛的了解。它详细介绍了法院为监视和控制案件进度的行动，从启动到最终处置，并确保及时解决案件的个人情况。具体来说，案件管理计划为法院工作人员和公众提供了有关确保房东和房客分支机构高效案件处理的程序的信息。该计划不能代替律师的建议。法律可能非常复杂，无法解决一个文件中的每种情况。当事人被强烈鼓励与律师交谈，以帮助保护其合法权利。可以在法院网站上访问本文件中提到的房东和房客分支的高级法院规则，以获取更多信息。
转移学习用于使用RNN-LSTM混合模型的汇款流入预测国内生产总值增长：冈比亚的案例研究
对经济的规模和表现的见解至关重要，而实际GDP的增长率经常用作经济健康的关键指标，强调了国内生产总值（GDP）的重要性。此外，近年来，汇款引起了全球的巨大兴趣，尤其是在冈比亚。这项研究介绍了创新模型，即复发性神经网络和长期记忆（RNN-LSTM）的混合体，以基于冈比亚的汇款流入来预测GDP的增长。该模型集成了来自世界银行发展指标和冈比亚中央银行（1966-2022）的数据。Pearson的相关性用于检测和选择与GDP和汇款最牢固的变量。此外，还采用了一种参数传输学习技术来提高模型的预测精度。通过随机搜索过程对模型的超参数进行了细调，并使用RMSE，MAE，MAPE和R 2度量来评估其有效性。研究结果首先表明，它具有良好的概括能力，并且在基于汇款流入的GDP增长方面具有稳定的适用性。第二，与独立模型相比，所建议的模型超过预测准确性的最高R 2分数为91.285％。第三，预测的结果进一步表明汇款与短期经济增长之间存在牢固和积极的关系。本文通过采用人工智能（AI）技术来解决基于汇款流入的GDP的关键研究差距。
窗户和吊扇乘员行为模型与建筑能量模型的耦合方法，热带案例研究
摘要在这项工作中，我们提出了一种方法，将在上一篇论文中与Python开发的行为模型与动态热模拟软件Energation Plus（研究和设计中使用的高级代码）一起开发的行为模型。提出的耦合方法应用于聚会岛的潮湿热带气候中的办公楼的热模型，并通过测量的温度和相对湿度数据进行校准和验证。然后，将此产生的耦合模型与典型的设计办公室能量模型进行了比较，该模型基于典型的确定性场景。比较着重于所使用的吊扇的功率水平，开放使用水平和计算时间。通过与新行为模型耦合获得的结果比在常规确定性方案中更好，在设计阶段提供了对用户行动的更忠实地复制。
“podgórze”铀矿中的案例研究
VR技术在难以到达的地方（例如地下环境）的可视化中起着越来越重要的作用，这对于文化遗产的文献和保护很重要。此类对象的数字化允许以沉浸式体验的形式创建忠实的数字双胞胎及其传播。在这项研究中，以Podgórze铀矿的一部分为例，开发并说明了创建3D虚拟模型的全面工作流程。该过程包括数据采集，点云处理，3D建模，优化以及集成以及集成到VR应用程序的游戏引擎中。结果表明，所获得的模型可实现高精度，±14 mm之内的云到范围（C2M）误差和相对于输入数据的标准偏差高达58 mm。尽管缺乏原始纹理，但已使用现实的近似值来增强真实性。交互式元素进一步增强了用户体验。结果支持保存历史遗址及其在教育和旅游应用中的普及。提议的工作流程非常适应，使其适用于其他历史和工业站点。
案例研究 - 超过零
包括业余爱好，嗡嗡声，凯斯特雷，麻雀鹰和谷仓猫头鹰。草地从甜美的淡草和美丽的草丛中，Oxeye Daisy，Common Knapweed，Common Common Spotted-Orchid和Common Bird's-took-tot-trefoil，以及像Dyer's Greenweed（如Dyer's Greenweed）所看到的花朵。已经确定了34种不同种类的蝴蝶，包括云黄色和涂漆的女士，以及许多稀有的昆虫和飞蛾。
案例研究 - 超过零
超越零项目的整体观点，考虑了所有企业的碳排放，并从农场边界内的所有自然资本（包括土壤）中删除了碳的排放。在碳市场中唯一地，零项目的设定是通过坚持将碳信用量作为偏移发行之前首先净零净设定的 - 对于通过处理农场的范围3排放来使整个供应链脱碳至关重要。
一周完全的皮质失明后，一个非常罕见的完全视觉恢复的案例，燃烧后两只眼睛都没有光感知
皮质失明是一种神经系统疾病，是由于枕叶中的基因藻氨酸途径破坏，导致双侧视力丧失[1]，并以正常的基础镜头，眼部运动和瞳孔功能为特征[1]。这是枕皮质损伤[2]因不同病因而引起的失明的重要原因。皮质失明在存在/不存在视觉功能，严重程度，视觉不足的意识以及在不同患者中恢复功能的幅度方面有所不同[3]。尽管由于脑缺血和缺血，但皮质失明可能是燃烧的继发性，但很少有报道。燃烧的机制可能是通过导致流向大脑的血液流动的破坏，从而导致脑部灌注灌注，这可能会导致视觉皮质区域的参与导致皮质失明。尽管皮质失明可能在脑外科手术中很常见，头部创伤[4]，但中风等等，但在烧伤患者中非常罕见。
案例1：24-CV-00257-SWS文件22-1提交02/20/25 ...
Jenny Harbine，Mt Bar 8481（临时审查）Shiloh Hernandez，Mt Bar 9970（Pro Hac Hac vice dending）EarthJustice 1716 W. Babcock Street Po Box 4743 Bozeman Bozeman，MT 59772-4772-4743 406.586.96.9696.96962 JARNENGINE@artine.cornecor shernandez@earthjustice.org Melissa Hornbein, MT Bar 9694 ( pro hac vice pending) 103 Reeder's Alley Western Environmental Law Center Helena, MT 59601 406.204.4861 hornbein@westernlaw.org Nathaniel Shoaff, CA Bar 256641 ( pro hac vice pending) Sierra Club 2101 Webster Street, Suite 1300旧金山，加利福尼亚州94612 415.977.5610 nathaniel.shoaff@sierraclub.org律师律师律师拟议中的受访者 - 受访者的非政府组织保护小组
现实生活中的几个射击对象检测：关于自动 - 收获的案例研究
摘要 - 在Covid-19期间的确定对世界各地的农业造成了严重影响。作为有效的解决方案之一，基于对象检测的机械收获/自动收获和机器人收割机成为迫切需要。在自动收获系统中，良好的几个射击对象检测模型是瓶颈之一，因为该系统需要处理新的蔬菜/水果类别，并且收集了所有新颖类别的大规模注释数据集的收集。社区开发了许多射击对象检测模型。然而，是否可以直接用于现实生活中的农业应用程序仍然值得怀疑，因为常用的培训数据集与现实生活中农业场景中收集的图像之间存在上下文差距。为此，在这项研究中，我们提出了一个新颖的黄瓜数据集，并提出了两种数据增强策略，有助于弥合上下文差距。实验结果表明，1）最先进的几个射击对象检测模型在新型的“ Cucumber”类别上的性能很差； 2）提出的增强策略的表现优于常用的增强策略。
