XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System特拉华河
特拉华河流域商业计划
Stefanie Kroll（自然科学院）；Tim Dillingham、Emma Melvin（美国滨海带学会）；Ron Rohrbaugh（康奈尔大学）；Michael Stangl（特拉华州自然资源与环境控制部）；Tom Fikslin、Kenneth Najjar（特拉华河流域委员会）；Jason Fischel（美国环境保护署，曾就职于特拉华大学）；Greg Breese、Sheila Eyler、Christina Ryder、Maureen Correll（美国鱼类与野生动物管理局）；Jeff Larkin（印第安纳宾夕法尼亚大学）；Megan Rothenberger（拉斐特大学）；David Mizrahi、Nellie Tsipoura（新泽西州奥杜邦协会）；Pat Hamilton、Ross Shramko（新泽西州环境保护部）；Brian Neilan（新泽西州鱼类与野生动物处）；Fred Henson（纽约州环境保护部）；Larry Niles、Stephanie Feign（野生动物恢复伙伴关系）； Jen Adkins、Danielle Kreeger（特拉华河口伙伴关系）；Daryl Price（宾夕法尼亚州鱼类和船舶委员会）；Cathy Haffner（宾夕法尼亚州野生动物保护委员会）；Barry Evans（宾夕法尼亚州立大学）；David Bushek（罗格斯大学）；Matt Ehrhart（斯特劳德水研究中心）；Eric Olsen、Mari-Beth DeLucia、Beth Styler Barry、Michelle DiBlasio（大自然保护协会）；Keith Curley、Kurt Fesenmyer、Shawn Rummel、Amy Wolfe、Tracy Brown（鳟鱼无限公司）；Chris Elphick（康涅狄格大学）；Edward Hale、Greg Shriver（特拉华大学）；Sarah Karpanty（弗吉尼亚理工大学）；Kristie Fach（荒野保护协会）、Cameron Fiss（雪城大学）。关于 NFWF
ANGEL M. VILLEGAS-CRUZ (安河)
宾夕法尼亚州立大学 朱博良教授的研究助理 2020 年、2022 年春季和 2024 年夏季 朱博良和 Rachel Wellhausen（德克萨斯大学奥斯汀分校）的研究助理 2022 年夏季 乔纳森·阿贝尔教授的研究助理 2022 年夏季 凯文·芒格教授的研究助理 2021 年 波多黎各大学，里奥皮德拉斯校区 亚里玛·罗莎-罗德里格斯教授的本科生研究助理 2011 – 2012
教育系统特拉华应得的
作为县级高管，马特（Matt）与代码合作制定了1000个儿童编码计划，以使低收入学生在夏季和全年的青年就业计划中为低收入学生提供高收入技能。与捐助者选择合作，马特（Matt）开发了一项计划，该计划为1,300多名特拉华州教师提供了资金，以在其教室中进行创新 - 该计划在九个州的100,000多个教室中得到了复制。1马特在两所特拉华州高中创建了一个公民课程，以教学学生如何参与社区以改善公共安全，图书馆，公园和地方治理。2 Matt创建了一年一度的新城堡县政府奖学金计划，该计划已为数百名特拉华州学生提供了大学奖学金。 3马特（Matt）在新城堡县政府历史上获得了最全面的幼儿投资，为首先与儿童和家庭合作提供家庭访问的护士。 4马特投资于四个新的基于学校的健康中心的建筑物和运营，以支持最受大流行影响的小学生。 52 Matt创建了一年一度的新城堡县政府奖学金计划，该计划已为数百名特拉华州学生提供了大学奖学金。3马特（Matt）在新城堡县政府历史上获得了最全面的幼儿投资，为首先与儿童和家庭合作提供家庭访问的护士。4马特投资于四个新的基于学校的健康中心的建筑物和运营，以支持最受大流行影响的小学生。5
河流河河河河河河畔河河岸
伦敦申请与条例64（2）1。第64（2）条《城镇和国家规划（环境影响评估》）2017年（“ EIA法规”）要求，如果伦敦市公司和伦敦公司和伦敦市公司提出了EIA开发的建议，则还将负责确保在计划中的适当安排，以确保在责任中进行适当的责任，而在履行责任的情况下，该行为在绩效中进行任何责任，在执行任何责任的情况下，该效力是在执行任何责任的情况下，就可以履行该责任。发展提案和负责确定该提案的人员。2。根据《城镇和国家规划评估）条例（环境影响评估）条例（2017年）的第64条第2款一致的说明是与本申请一起制作的，这与与伦敦市有关的程序要求一致，既是地方规划机构又是申请人。在背景论文中详细说明的注释中提供了更多上下文。
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。