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World File Search System比赛
韦伯县4-H像素化比赛
1。参与者必须是当前注册的4-H成员，并且在进入之前在Zsuite中具有“活跃”状态。2。年龄段：年龄段由当前4-H年9月1日的参与者等级确定，如下所示：初中：3，4，5年级，必须至少8岁；中级：6、7或8年级；高年级，9、10、11或12年级。参与者的条目将使用随附的评论标题来判断，并有资格获得蓝色，红色或白色丝带。可以根据比赛和可用性授予奖品。3。年轻人必须作为个人进入，并且可能不会在团队中工作。4。4-H成员的原始工作：所有条目必须是参与4-H会员的原始作品，并在当前4-H年（9月至8月）中创建。参与者可以仅提交每个类别的条目进行判断。5。条目的格式：条目必须在.jpeg，.jpg，.png或pdf格式中。6。条目必须遵循条目要求列出的指南（请参见上文）。7。显示和将来的使用权：通过提交比赛的条目，4-H会员授予Weber County 4-H和USU扩展，并扩展了与在促销出版物和其他媒体中使用摄影相关性相关的使用和权利，而无需赔偿。某些条目可用于4-H计划和营销用途。8。发布：要求每个参与者都有足够的许可，同时授予艺术家和犹他州4-H，以根据需要出版和使用任何可识别的位置或拍摄的人。9。应由参与者保留文档，并应4-H青年发展计划的要求提供。条目应在像素化比赛中通过Zsuite提交。
第11章与机器比赛-DigitalCommons@usu
在其2021年人工智能指数中，斯坦福大学报告说，整个美国，只有2.4％的AI博士是非裔美国人（第144页）。他们的2023年报告专注于计算机科学博士，而不是AI，但非裔美国人仍然仅占该专业领域的4.05％（第310页）。尽管这些统计数据不是完全代表性的，但AI是一个高度竞争的领域，并且通常将博士学位列为机器学习研究职位的要求。该报告进一步警告说：“种族和种族，性别认同和性取向缺乏多样性，不仅有风险在劳动力中造成不均匀的权力分布，而且同样重要的是，加强了AI系统产生的现有不平等现象”（斯坦福大学，2021年，第2021页，第3页）。AI社区中的代表性对于最大程度地减少对非裔美国人社区的巨大物质伤害绝对必要。
稳扎稳打才能赢得比赛，利用兔子和乌龟网络保持可塑性
本研究调查了神经网络泛化能力的丧失，重新审视了 Ash & Adams (2020) 的热启动实验。我们的实证分析表明，通过保持可训练性来增强可塑性的常用方法对泛化的好处有限。虽然重新初始化网络可能有效，但也有可能丢失宝贵的先验知识。为此，我们引入了 Hare & Tortoise，其灵感来自大脑的互补学习系统。Hare & Tortoise 由两部分组成：Hare 网络，它类似于海马体，可以快速适应新信息；以及 Tortoise 网络，它类似于大脑皮层，可以逐渐整合知识。通过定期将 Hare 网络重新初始化为 Tortoise 的权重，我们的方法在保留一般知识的同时保持了可塑性。 Hare & Tortoise 可以有效保持网络的泛化能力，从而提高 Atari-100k 基准上的高级强化学习算法。代码可在 https://github. com/dojeon-ai/hare-tortoise 上找到。
最佳实践示例：体育比赛
基里安·乔内特基金会 (Kilian Jornet Foundation) 举办的超级清洁马拉松 (Ultra Clean Marathon) 是利用体育运动促进环境可持续性的有力典范。通过参与 Plogging、社区参与和教育活动，这项马拉松不仅清洁了自然环境，还向参赛者和更广泛的社区灌输了持久的环境管理价值观。这种多方面的方法确保赛事的益处远远超出比赛本身，培养了可持续发展的文化和集体行动，共同建设更健康的地球。
德国的能量过渡：比赛状态2024
根据UBA（2024a） - 2024年的Agora Energiewende（2024）：Agora Energiewende估算基于AgeB（2024a）。从《气候保护法》得出的指示性部门目标。10
比赛名称佛蒙特州地区冠军
First®技术挑战赛是一项激动人心的，有趣的全球机器人技术计划，适用于7 - 12年级的学生。团队负责设计，构建和编程其机器人以与其他团队的联盟形式进行竞争。使用基于块或基于文本的编码和3D打印的自定义制造，团队计划课堂规模的机器人遵循自主命令，然后学生驾驶员在两次两次比赛中控制控制。团队在竞争环境中竞争，获得奖项，以庆祝机器人设计和表演，社区外展，亲切的专业精神，®以及在其社区中分享和传播。在一线队中授权学生：
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
NFL PLAY 60 天比赛指南
我们的孩子没有得到足够的机会进行活动，而青少年中与不良饮食和肥胖有关的令人担忧的趋势正在上升，这意味着我们必须立即采取行动，确保我们的下一代能够活得更长寿、更健康。事实上，在 2020-2021 年，只有 26% 的 6 至 11 岁青少年每天活动超过 60 分钟。对于 12 至 17 岁的青少年，这一比例下降到 15% 左右。这种久坐行为极大地影响了我们青少年的健康，如果不加以解决，这种趋势将持续到未来。预计儿童中身体活动不足和饮食不良的患病率仍将保持在近 60%，到 2050 年将超过 4500 万名儿童。预计 2-19 岁儿童的肥胖率将从 2020 年的 20.6% 上升到 2050 年的 33%。