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und，湖区州立大学就可以就UAS合作签署协议，Mann和Romanick从北达科他州体育教练协会获得荣誉EERC与以色列公司合作测试空气污染技术的Bimarck学生饰演北达科他州和大学年度学生雇员，研究人员发现潜在的转换对感染或创伤性伤害的致命反应，Breanna Linert雇用了Breanna Linert，Breanna Linert雇用了为监督欢呼和舞蹈计划的Breanna Linert，在4月17日的JAM National Sprive Maris Maris Acts Contract'和处理冠军
Lillian Elsinga Outstanding Student Leader Award Jami Arnold, Matthew Barber, William Behrmann, Dylan Berg, Tom Bergman, Brittney Blake, Nicholas Boonstra, Amanda Brossart, Margaret Burke, Jonathan Butz, Jiao Chen, Nickolas Coyle, Johnny DeMay, Rebecca Eckroad, Adrian Escalona, Margaret Eyre, Matthew Finley, Amanda Fischer, Kylene Fitzsimmons, Jessie Flatt, Logan Fletcher, Christen Furlong, Jacob Gapp, Shane Gerbert, Alexis Hanson, Tim Heise, Jared Hines, Casie Hoffert, Evie Hudson, Brent Jaenicke, Joseph Kalka, Brooke Kubat, Cassy Landborg, Kristina LeMire, Natalie Levang，Sean Marrin，Tyler McAllister，Jacob McConkey，Kelsey McCullough，Adam McDaniel，Heather Mohr，Hannah Mohr，Madeline Myers，Madeline Myers，Aaron Nicholson，Nathan Noeldson，Nathan Noeldner，Kou Omori，Kou Omori，Kyle Ova，Travis
2024-2029 年卡瓦沙湖区无障碍总体规划
市长 Doug Elmslie 和市议会致辞 3 首席行政官致辞 4 卡瓦沙湖无障碍咨询委员会 (KLAAC) 主席和副主席致辞 5 简介 6 立法 6 卡瓦沙湖市承诺声明 7 卡瓦沙湖无障碍咨询委员会 (KLAAC) 8 咨询 9 指导原则 11 卡瓦沙湖市无障碍总体规划 12 无障碍客户服务标准 14 信息和通信标准 14 就业标准 14 交通标准 15 公共空间设计标准 15 附录 A 16 2024 年至 2029 年的计划项目和任务 16 附录 B 17 主要定义词汇表 17 附录 C 18 过去的成功和成就18
模拟智利湖区巴塔哥尼亚冰盖撤退的时间，从22-10 ka
摘要。在最后一次脱气过程中研究巴塔哥尼亚冰盖（PIS）的撤退是一个重要的机会，可以理解在po区以外的冰盖如何响应温度和大规模大气循环的冰期变化。在最后一个冰川最大值（LGM）期间，智利湖区（CLD）在北部的北部PIS延伸，受到南部风（SWW）的影响，该风（SWW）强烈地模拟了该地区的水文和热预算。尽管在限制了该地区的冰川冰撤退的性质和时机方面的进展，但由于缺乏对过去的冰缘变化的地质限制，冰川历史的不确定性仍然存在。在缺乏冰川年表的情况下，冰盖模型可以为我们对脱气冰层撤退的特征和驱动因素提供重要的见解。在这里，我们使用冰盖和海平面系统模型（ISSM）来模拟PIS跨CLD的LGM和最后一次冰冰历史（450 m）。我们使用国家大气研究中心社区气候系统模型（CCSM3）Trace-21KA实验的气候输入进行了对最后一次脱气的短暂模拟。在LGM上，整个CLD的模拟冰范围与PIS ICE历史（Patice）最全面的重新构成非常吻合。与冰流变暖相吻合，在19 ka之后随后发生冰撤退，大规模冰撤退发生在18至16.5 ka之间。by 17 ka，CLD的北部自由冰，到15 ka时，冰只持续到高海拔，因为山地冰川和小冰盖。我们的模拟冰历史与帕特斯（Patice）在早期的冰冰撤退方面非常吻合，但在15 ka之后和之后有所不同，地质重建建议
景观视觉影响评估大湖区电池
世界各地的多个机构。一般而言，视觉景观管理试图保留景观的既定特征。在许多景观中，随着资源的发展，预计会发生变化，而定居方式的发展。虽然视觉品种被重视，但永久或暂时偏离风景质量或显着改变现有角色的变化被认为是负面的视觉影响。
新西兰Hauraki海湾流域的特警建模 在大湖区的特警的使用和改进：从多机构努力的经验教训和当前方向
由于历史污染物的历史土地污染物输入，面临着各种藻类增殖，氧合，氧合，氧合，氧合的降低和泥泞的沉积物，面临着各种藻类增殖，氧合，氧合减少和泥泞的沉积物的各种问题。
新西兰Hauraki海湾流域的特警建模在大湖区的特警的使用和改进：从多机构努力
1。Kujawa等。 （2020）“水文模型作为未来气候中营养不确定性的来源”的总环境科学2。 Kujawa等。 （2022）“使用分水岭模型的多机构合奏来评估未来气候中的农业保护效率”美国水资源协会杂志Kujawa等。（2020）“水文模型作为未来气候中营养不确定性的来源”的总环境科学2。Kujawa等。 （2022）“使用分水岭模型的多机构合奏来评估未来气候中的农业保护效率”美国水资源协会杂志Kujawa等。（2022）“使用分水岭模型的多机构合奏来评估未来气候中的农业保护效率”美国水资源协会杂志
凯西湖区域变电站供电区
已经确定，如果 Lake Cathie ZS 正常使用的 1 号变压器发生故障，到 2026 年底将有 2.3 MVA 的负载处于危险之中，并且有 216 个小时无法从区域变电站为所有客户供电。也就是说，在 1 号变压器故障后的高负荷期间，它将无法为所有客户供电。2 号变压器具有非标准标称电压和有限的分接范围，导致客户电压过高，因此通常不使用。它的标称二次电压为 11.6kV，降压分接有限，因此它经常位于顶部分接，无法将配电电压维持在所需的可接受范围内，并且很少投入使用，因为它提供的电压超出了可接受范围，可能会导致 Essential Energy 客户的电能质量问题。
湖区经济集团（LREB） - 蓝色...
•鱼类着陆点基础设施的康复；通过在Luanda k’Otieno和Sori建造鱼类降落基础设施来减少鱼类后的损失，这些损失现在正在运营，并且在仍在进行建设的Mulukhoba。•Omena太阳干架；一个广泛利用凸起的鱼干架的广泛项目的整合，这将确保维多利亚湖海滩管理部门周围的生产力更高，以改善鱼类加工方法，减少污染并最终减少后收获后的损失和最终产品的质量。•Kabonyo渔业和水产养殖服务和卓越培训中心（Kfastce）；该项目需要开发用于水产养殖生产的基础设施，养鱼养殖中的建筑能力，用于开发高效和可持续的水产养殖生产的应用研究，建立生物安全的隔离设施，并促进维多利亚湖地区的农业旅游。
ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。