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World File Search System特丁顿
韦丁顿综合计划
LU 1.1：现确定以下未来土地利用类别及其预期用途、密度和强度（容积率（FAR）仅适用于非住宅用途）：a. 农业：本类别旨在适应极低密度住宅开发，以保留乡村特色和农业活动。最大密度：每 1.5 英亩 1 个住宅单元。b. 传统住宅。本类别主要用于适应低密度住宅开发和支持用途，以补充住宅用途，包括学校和其他机构用途。最大密度：1 个住宅单元 40,000 平方英尺。最大 FAR：非住宅为 0.2。c. 保护性住宅。此 FLU 指定适用于镇内面积为六英亩或更大的区域，并为住宅区内提供一定比例的开放空间。此分类旨在允许每 40,000 平方英尺一个住宅单元的总密度，同时允许地块大小的灵活性。减少地块大小是为了保留社区内的开放空间。d. 商业。此指定的目的是容纳市中心地区的社区服务商业用途。最大容积率：0.2。
特伦顿
305.9 STEPHENS— Stephenson，M。(2012)。最后的完整衡量标准：士兵如何在战斗中牺牲。纽约：Crown Publishers 973.3 AMERICAN— Lancaster，B。(1958)。美国传统革命书籍。纽约：美国传统出版公司 973.3 BUCHANAN— Buchanan，J。(2004)。通往福吉谷之路：华盛顿如何建立赢得革命的军队。新泽西州霍博肯：John Wiley & Sons 973.3 ENCYCLOP；REF 973.3 ENCYCLOP— Selesky，HE (2006)。美国革命百科全书：军事史图书馆。（第二版）。底特律：Charles Scribner's Sons 973.3 FURNEAUX— Furneaux，R。(1973)。美国革命图解史。芝加哥：JG Ferguson Publishing Co. 973.3 GRIFFITH— Griffith，SB，II。(2002)。美国独立战争：从 1760 年到 1781 年在约克镇投降。伊利诺伊州厄巴纳：伊利诺伊大学出版社 973.3 HIGGINBO— Higginbotham，D。(1971)。美国独立战争：军事态度、政策与实践，1763-1789。波士顿：东北大学出版社 973.3 LANCAST— Lancaster，B。(1971)。美国革命。波士顿：霍顿·米夫林公司 973.3 LECKIE— Leckie，R。(1992)。乔治·华盛顿的战争：美国革命传奇。纽约：HarperCollins 973.3 STEPHENS— Stephenson，M。(2007)。爱国者战役：独立战争是如何进行的。纽约：HarperCollins 973.3 TAAFE— Taafe，SR (2003)。费城战役，1777-1778。堪萨斯州劳伦斯：堪萨斯大学出版社 973.32 OSHAUGHN— O'Shaughnessy，A. (2013)。失去美国的人：英国的领导、美国革命和帝国的命运。康涅狄格州纽黑文：耶鲁大学出版社 973.33 CHADWICK— Chadwick，B. (2004)。乔治·华盛顿的战争：一位革命领袖和美国总统的培养。伊利诺伊州内珀维尔：Sourcebooks，INC。973.33 MITCHELL— Mitchell，JB (2004)。美国革命的决定性战役。（第 1 版 Westholme 平装本）。 Yardley，宾夕法尼亚州：Westholme Publishing 973.33 STEMBER v. 1— Stember，S.（1974 年）。美国革命两百周年指南。纽约：星期六评论出版社 973.33 SYMONDS— Symonds，CL（1986 年）。美国革命战场地图集。马里兰州安纳波利斯：美国航海与航空出版公司 973.33 WOOD— Wood，WJ（1990 年）。独立战争中的战役：1775-1781 年。北卡罗来纳州教堂山：教堂山阿尔冈昆图书公司。也可在 EBSCO 电子书合集中找到
托尔兄弟韦丁顿路社区
Deal 故居，84 号公路农场，Twelve Mile Ck Rd N. Deal Road，拥有成为 3 Weddington 学校、Wedgewood Development、Canesteo、Camden Forest 的财产。Aubry J. Deal 261 Cox Rd. 右侧区域现称为 Lake Forest Preserve Fred F. Deal 125 Cox Rod 左侧，区域现称为 Hunting Creek
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
