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David Thompson 是 Farah and Farah 的董事会认证民事审判律师，主要处理人身伤害案件，重点是车祸、
David Thompson 是 Farah and Farah 律师事务所的董事会认证民事审判律师，主要处理人身伤害案件，重点关注汽车事故、卡车事故、非正常死亡和一般过失。David 的父母都是军人，他几乎每年都搬家，直到 1995 年在杰克逊维尔定居。他于 2005 年获得北佛罗里达大学文学学士学位，2008 年获得佛罗里达海岸法学院法学博士学位，2010 年获得北佛罗里达大学理学硕士学位。Thompson 先生审理了 89 起案件并作出判决。他的职业生涯始于州检察官办公室第四司法巡回区，处理轻罪案件，后来升职到累犯法庭和凶杀案法庭。2014 年，Thompson 先生开始担任 State Farm 的内部法律顾问，从事民事辩护诉讼。经过 4 年的辩护诉讼，汤普森先生转而担任原告方，继续审理案件。汤普森先生还积极参与社区事务。他目前是杰克逊维尔律师协会理事会成员、杰克逊维尔司法协会执行委员会成员、美国审判律师协会准会员、Inspire to Rise, Inc. 董事会主席、DW Perkins 律师协会成员、杰克逊维尔女律师协会成员、佛罗里达州司法协会董事会成员、犹太社区联盟年度筹款董事会成员、杰克逊维尔领导力 2021 届成员和佛罗里达州律师协会领导力学院第八届成员。David 目前还担任佛罗里达州律师协会民事诉讼规则委员会委员、佛罗里达州律师协会理事会联络员、佛罗里达州律师协会申诉委员会 4D 委员，并担任佛罗里达州律师协会领导力学院委员会主席。在任何空闲时间，汤普森先生都喜欢与家人共度时光、烧烤、看体育比赛、参加美洲虎队比赛和旅行。
煤炭生产分析作为供应链的一部分
摘要-PT Servo Buana资源是印度尼西亚最大和领先的煤矿公司之一，SBR拥有高质量的煤炭，为需要高质量煤炭燃料的消费者提供满足工业需求的消费者，因此能够满足市场需求。创新和优质的产品，公司需要作为供应链的一部分进行煤炭生产分析，以便可以满足消费者的需求。通过最大程度地减少机器和工人的空闲时间，并使用最大的资源，从而获得高生产率。在煤炭生产部分的PT Servo Buana资源上进行了实践工作。这项实际工作的目的是将煤生产分析为PT SBR使用的供应链的一部分，并分析公司使用的供应链结果。在计划和控制生产的过程中，有一个过程对于最大程度地提高生产系统中每种资源的效率很重要，即最大化生产基于消费者需求和所拥有资源的能力的过程。Keywords — Fuel, Innovative, Coal, Supply chain Abstrak — PT Servo Buana Resources sebagai salah satu perusahaan pertambangan batubara terbesar dan terkemuka di Indonesia, SBR memiliki kualitas batubara yang baik untuk di tawarkan pada konsumen yang membutuhkan bahan bakar batubara yang berkualitas tinggi untuk kebutuhan industri, dengan demikian untuk bisa memenuhi kebutuhan pasar akan bahan bakar batubara yang inovatif dan berkualitas maka perusahaan perlu untuk melakuan Analisa Produksi BatuBara Sebagai Bagian Dari Supply chain agar permintaan Konsumen bisa terpenuhi。通过最大程度地减少机器和工人的失业时间，并使用最大资源以获得高生产。在煤炭生产部门的PT Servo Buana资源进行了研究。本研究的目的是将煤生产分析为PT SBR使用的供应链的一部分，并分析公司使用的供应链的结果。生产计划和控制过程有一个重要的过程，可以在生产系统中最大化每个资源的效率，这是最大化生产基于消费者需求和拥有资源能力的过程。关键字 - 燃料，创新，煤炭，供应链
19 年 1 月 14 日
在准备本期《设计 '57》专题时，我们过于专注于记录细节，以至于我们不确定一些非常重要的整体方面是否能脱颖而出，不言而喻。有几个方面在我们的脑海中留下了印记。几乎每个设备制造商都在研究晶体管。主要出于一个原因。不是为了尺寸、重量和功率方面的优势（移动和飞机设计除外），而是为了寻求更高的可靠性。推动可靠性发展的不仅仅是军队。为自动过程系统设计的仪器和控制人员正在寻求 100% 的可靠性。计算机人员发现可靠性变得越来越紧迫。随着编程技术的进步，计算机解决问题的工作周期不断增加，用于维护的空闲时间越来越少。面对现场非技术维护人员，所有商业设备设计师都在努力提高可靠性和简便性。毋庸置疑，军事对高温元件的需求推动了新管的发展。晶体管并不能满足所有要求。对高温元件的需求几乎使我们陷入了僵局。当今的绝缘材料、磁性材料和许多结构材料无法承受高温。例如，对于具有标准特性的机电磁性设备来说，400 F 几乎是当今的最高温度。在某些领域，预计设计温度将达到 750 F。我们联系的每家制造商都恳求改善沟通——更多测试和应用数据的反馈。工程组织的快节奏似乎是没有花更多时间写报告、填写供应商调查问卷等的原因。工程师短缺确实影响了当今产品和设备的设计。许多首席工程师坦率地说，他们的产品没有得到应有的改进，仅仅是因为他们没有足够的能干的工程师。显然，刚从大学毕业的工程师有天赋，但缺乏经验所带来的能力。然而，最令人担忧的因素可能是几乎所有首席工程师普遍处于疲惫不堪的状态。时间太少，要做的工作太多了。没有想到任何解决方案，甚至没有部分补救措施。但是这个建议难道不值得吗？与其担心那么多细节，不如每天留出一些时间来培养助理，让他们承担更多的责任。总的来说，行业中表现出的活动应该会为 57 带来巨大的进步。
机器学习驱动的行人认可和行为预测，以增强智能城市的公共安全
Rutgers University，New Brunswick，New Jersey，USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。 摘要：该研究介绍了智能城市基础设施内行人认可和行为预测技术的开发和实施，重点是增强交通管理和公共安全。 通过整合传感器，LiDAR和相机的实时数据，该系统利用高级机器学习模型，包括长期短期内存（LSTM）和变压器体系结构，以预测具有93％精度的行人运动。 预测模型被部署在模拟的城市环境中，导致车辆空闲时间降低了20％，平均车辆速度增加了15％，从而优化了交通流量。 此外，车辆到所有设施（V2X）通信和5G技术的整合启用了车辆，行人和交通控制系统之间的实时互动。 该系统有效地减少了30％的临近事件，并在有害行人的情况下为车辆提供了1.8秒的平均反应时间。 此外，该模型还确定了87％的潜在行人危害，从而大大改善了公共安全。 尽管有这些进步，但仍存在大规模部署中的数据隐私问题和硬件限制之类的挑战。 未来的研究将着重于通过多模态数据融合和实时学习算法的发展克服这些挑战，从而使智能城市更加适应性和高效。 关键字：行人识别；行为预测；智能城市基础设施；实时流量管理； V2X通信。Rutgers University，New Brunswick，New Jersey，USA ys820@rutgers.edu *作者应与之交谈。摘要：该研究介绍了智能城市基础设施内行人认可和行为预测技术的开发和实施，重点是增强交通管理和公共安全。通过整合传感器，LiDAR和相机的实时数据，该系统利用高级机器学习模型，包括长期短期内存（LSTM）和变压器体系结构，以预测具有93％精度的行人运动。预测模型被部署在模拟的城市环境中，导致车辆空闲时间降低了20％，平均车辆速度增加了15％，从而优化了交通流量。此外，车辆到所有设施（V2X）通信和5G技术的整合启用了车辆，行人和交通控制系统之间的实时互动。该系统有效地减少了30％的临近事件，并在有害行人的情况下为车辆提供了1.8秒的平均反应时间。此外，该模型还确定了87％的潜在行人危害，从而大大改善了公共安全。尽管有这些进步，但仍存在大规模部署中的数据隐私问题和硬件限制之类的挑战。未来的研究将着重于通过多模态数据融合和实时学习算法的发展克服这些挑战，从而使智能城市更加适应性和高效。关键字：行人识别；行为预测；智能城市基础设施；实时流量管理； V2X通信。被引用为：Sun，Y。，＆Ortiz，J.（2024）。机器学习驱动的行人识别和行为预测，以增强智能城市的公共安全。人工智能与信息杂志，1，51-57。取自https://woodyinternational.com/index.php/jaii/article/article/view/51 1。随着智能城市的快速发展，先进技术和数据分析的整合正在重塑城市基础设施，旨在优化资源利用，改善公共安全并增强交通管理（Silva等，2018）。智能城市发展中的主要挑战在于对行人行为的准确认识和预测，这对于交通法规和公共安全至关重要（Aldeer等，2023）。传统监测系统虽然能够检测到行人的存在，但通常无法准确预测动态环境中的复杂行为，从而限制了它们在实时决策中的有效性（Zhong等，2024）。随着城市人口的增长，通过预测技术确保公共场所的安全性和效率成为必要。Yao等。（2022）强调采用先进的数据分析和机器学习技术来克服这些局限性的重要性。现有系统主要集中于静态检测，在预测人类行为方面提供了有限的能力，从而导致紧急响应和次优的交通管理延迟（Gu等，2024）。预测行人行为的能力不仅可以优化交通流量，而且通过防止潜在危害来增强公共安全。随着深度学习算法的兴起，特别是卷积神经网络（CNN）和像LSTM这样的复发模型，行人识别变得更加精确和有效，因为这些模型可以实时处理复杂的多维数据（Liu等，2024）。此外，最近的研究表明，将行人行为预测与城市基础设施（例如智能交通信号灯和自动驾驶汽车系统）相结合，大大降低了事故并提高了城市运营的整体效率。Yao等。（2022）强调将行人检测与预测分析相结合可以预见并防止高风险地区的事故，例如繁忙的十字路口或公共事件。这种主动的方法标志着与传统的反应系统的转变，提供了对现代城市环境必不可少的实时预测。此外，进步
宣布首席经济发展官
韦科市宣布任命首席经济发展官 德克萨斯州韦科市（2024 年 5 月 8 日）——韦科市自豪地宣布任命丹尼·查韦斯为该市首任首席经济发展官，任期自 2024 年 5 月 13 日起。丹尼在经济发展领域的职业生涯横跨国内和国际领域。他擅长促进商业和综合用途开发、完成大型总部搬迁以及培育初创企业（尤其是在网络安全和 SaaS 领域），这使他成为该领域的远见卓识的领导者。丹尼拥有超过 20 亿美元的资本投资记录，在他的领导下创造了 7,900 多个就业岗位，证明了他能够取得切实成果并推动经济繁荣。他在该领域的贡献为他赢得了显著的认可，包括被 Consultant Connect 评为 2021 年北美 50 强经济开发商之一、被《D CEO 杂志》评为 2021 年年度创新倡导者，并被《D CEO 杂志》评为 2022 年达拉斯 500 北德克萨斯州有影响力高管名单。丹尼来自佛罗里达州沃尔顿堡滩，拥有安吉洛州立大学政治学学士学位。2017 年，他入选福布斯青年企业家委员会 (YEC)，2023 年，他被评为著名的马奎斯美国名人录。丹尼喜欢在空闲时间踢足球，并且非常高兴能够了解德克萨斯州中部的科技和创业社区。他的领导方式是真实高于一切。市长布拉德利·福特表示：“我非常高兴欢迎丹尼·查韦斯加入韦科市团队。丹尼在经济发展和相关商业利益方面的创新方法将创造新的方式，以在整个城市发现和实施机会。他令人印象深刻的背景和专业知识将有助于以创造性、包容性和可持续的方式指导我们城市的增长和发展。我期待着他的领导以及与当地、州和国家各级的商业和经济发展伙伴建立关系。此外，我感谢杰里米·佩西纳在过去六个月担任经济发展临时主任。”
对计算机科学与工程学硕士T2A计划的曲目的描述
（意大利语和英语）环境和数据智能。环境智能（AMI）的主题预处是一种数字环境，其中人类与多个智能电子设备进行互动，能够识别他们操作并使他们对用户需求的反应，预测其行为并对其存在的反应。计算能力分布在环境中的所有设备中。由于它的发展，电子和电信技术，这种情况变得越来越现实，这些技术使您可以通过无线网络互连大量设备，并且可以管理大量数据和信息。另一个基本支柱是由数据处理方法组成的，这意味着与数据和信号的生成，分析，操纵和处理，代码，建模和解释有关的所有过程。<分为不同的应用领域正在出现，取决于所考虑的特定环境，例如智能家居，智能建筑，智能城市，智能运输系统。ami应用程序在人的井（医疗保健，服务和支持，援助技术），贸易和营销，空闲时间和娱乐，艺术和文化，旅游业，环境管理和农业方面特别有趣。环境和数据智能。处理能力嵌入并分布在环境中的所有设备中。Il percorso didattico si focalizza sulle architetture e tecnologie software e hardware necessarie allo sviluppo di applicazioni AmI, così come sulle metodologie atte a processare e analizzare grandi quantità di dati, segnali e informazioni, ovvero multimedia information retrieval, pattern recognition, data mining, knowledge management e business 智力。环境智能（AMI）的领域设想了一个数字环境，其中人类与多个智能电子设备进行互动，这些设备意识到他们所采用的环境，并能够将其响应适应用户的要求，预测其行为并响应其存在。由于计算机工程，电子和通信技术的发展，这种情况变得可行，这些技术允许通过无线网络连接大量设备，并可以处理大量数据和信息。数据处理方法是其他基本支柱，包括生成，分析，操纵/处理，编码，建模和对数据和信号的理解背后的所有过程。不同的应用领域。特别有趣的是AMI在人们福祉（例如医疗保健，服务和支持，辅助技术），商业和营销，休闲与娱乐，艺术与文化，旅游业，环境管理和农业等领域的应用。轨道侧重于软件和硬件体系结构和所需的技术
九年级
建议学生制定一个一致的学习时间表，在为期四周的学习计划中每天都遵循该时间表。有规律的结构可以帮助更容易地遵循每日和每周的活动并增强家庭学习。例如，学生每天可能先吃早餐并做一些运动，然后再开始第一节课。家庭正在平衡家庭学习与许多其他优先事项，因此他们选择的时间表应该有助于提高学生的学习能力，同时也能满足家庭的需求。在建立一致的日常活动时，家庭应该寻求学校的帮助，并考虑哪些科目可能需要为学生提供更多支持，同时平衡家庭学习与其他家庭优先事项。以下示例时间表是一个起点。家庭应该调整时间表以满足学生的需求，同时考虑到自己的空闲时间，以便在必要时帮助促进学习。每日签到每天在适合您家庭的时间与您的学生联系。例如，您可能希望每天简短地签到几次，或者在早上或晚上只签到一次较长的时间。这段时间的目标是让学生回忆和反思他们在白天学到了什么。利用签到时间通过以下问题引发对话： • 您是否能够完成所有指定的活动？ • 您今天学习/练习/阅读了什么？ • 哪些内容对您来说简单或具有挑战性？ • 您有问题要问老师吗？ 还可以利用这段时间根据需要与学生的老师沟通，向他们发送学生作业的副本或图片，或分享有关学生学习进度的信息。 每日精选阅读 建议每天进行三十分钟的精选阅读。学生选择任何类型的文本或主题（经监护人批准）。学生可以从家里选择一本书，也可以考虑以下书名： • 简·奥斯汀的《爱玛》（小说） • 查尔斯·狄更斯的《远大前程》（小说） • 奥斯卡·王尔德的《不可儿戏》（戏剧） • 路易莎·梅·奥尔科特的《小妇人》（小说） • 弗朗茨·卡夫卡的《变形记》（小说） • 威廉·莎士比亚的《奥赛罗》（戏剧） • 洛林·汉斯伯里的《阳光下的葡萄干》（戏剧） 鼓励护理人员与学生谈论他们所读的内容： • 问问你的学生：你从这本书中学到了什么新东西？ • 让你的学生画出他们从这本书中学到的东西。 • 让你的学生写关于这本书的文章或回答提示。 • 让你的学生与家人或朋友谈论这本书。
公司的可访问性
• 抵达当天我需要注意什么？您的一天并未随着您抵达威斯特法伦军营而结束，而是才刚刚开始。首先，您将经过我们登记处的几个站点，您的个人数据将被记录并输入我们的系统。最重要的是，请将您的简历和清单放在手边，您会需要它们。在您在系统中注册后，您将被带到各自的火车区域，在那里您将收到您的第一批材料并搬进您的房间。所有新兵到达后，你的排长和他的训练人员将向你简要介绍一般程序和接下来几天的安排。• 第一天的服务持续多久？第一天的工作具体什么时候结束并不取决于我们，而是取决于您。随着 23:00 点宵禁（有序的夜间休息）的到来，这一天就结束了。您已经可以主动决定在这一天从工作结束到宵禁之间有多少“空闲时间”。只有当所有新兵都到达并且上述所有措施都完成后，我们才能让你结束服役。你可以想象，提到的措施可能需要几个小时，最多可以接纳 150 名新兵。因此，您最好在抵达当天尽早到达。所有新兵越早到达，我们就能越早做好准备。我们将于上午 9:00 点在现场等候您的入场。如果您到达（例如由于路途遥远、缺乏铁路连接、车辆故障等）超出职业中心给您的到达日期，请联系我们告知我们。• 否则，转变要持续多久？这个问题无法用笼统的术语来回答，因为每天的基础训练都是不同的。然而，您应该做好准备，特别是在最初几周，您可能需要晚上工作更长时间。按照规定，现役时间为每周日 07:00 至 17:00（周五 07:00 至 12:00）。对于需要花费更长时间的培训项目，将会有例外（例如战斗值班日、露营、夜间射击等）。• 餐饮是如何组织的？抵达当天，军队厨房将于 11:30 至 12:45 之间提供午餐。如果您晚于抵达，则必须在抵达当天自行安排午餐。公司为所有新兵提供晚餐。从第二天开始，你们每天都要参加早餐、午餐和晚餐。• 周末也提供服务吗？您将于 2024 年 1 月 6/7 日的周末到达现场。在某些情况下（例如因病缺席等）可能发生的情况必须安排额外的周末轮班。您将及时从培训人员处收到此信息。• 基础训练期间的假期怎么样？基础训练期间没有休假时间的规定。背景是，基础培训是一个为期十二周的课程，其中每天教授的培训内容对于通过基础培训很重要，或者是参加重要培训阶段的先决条件。仅在某些不可避免的事件中才会发生例外（例如法庭传票、孩子出生、家庭成员去世等）。不过，在您的家乡单位，您将有机会享受休假。
附件 D
• 抵达当天我需要注意什么？抵达威斯特法伦军营后，您的一天才刚刚开始。首先，您将在我们的登记处经过几个站点，您的个人数据将在这里被记录并输入我们的系统。最重要的是，请将你的简历和清单放在手边；你会需要它们。在系统中注册后，您将被带到相应的火车区域，在那里您将收到第一批材料并入住您的房间。一旦所有新兵到达，你的排长和他的训练人员将向你简要介绍一般程序和接下来几天的安排。 • 第一天的服务持续多久？第一天的工作具体什么时候结束并不取决于我们，而是取决于您。这一天肯定随着晚上 11 点宵禁（有序的夜间休息）而结束。您已经可以主动决定在这一天从下班到宵禁之间有多少“空闲时间”。只有当所有新兵都到达并且上述所有措施都完成后，我们才能让您结束轮班。你可以想象，提到的措施可能需要几个小时，最多可以招募 150 名新兵。因此，为了您的利益，您最好在抵达当天尽早到达。所有新兵越早到达，我们就能越早做好准备。我们将从上午 9:00 开始在现场等候您的登机。如果您的抵达时间晚于职业中心提供给您的抵达日期（例如由于长途旅行、缺乏火车连接、车辆故障等），请联系我们告知我们。 • 否则轮班要持续多久？这个问题没有通用的答案，因为每天的基础训练都是不同的。然而，你应该做好准备，特别是在最初几周，你可能需要晚上工作更长时间。按照惯例，现役时间为每周日 07:00 至 17:00（周五 07:00 至 12:00）。例外情况主要针对需要更长时间的训练项目（例如战斗值班日、露营、夜间射击等）。 • 餐饮是如何组织的？抵达当天，军队厨房将于11:30至12:45之间提供午餐。如果您晚点抵达，则必须在抵达当天自行安排午餐。公司为所有新兵提供晚餐。从第二天开始，大家每天早餐、午餐和晚餐都要参加。 • 周末也有服务吗？您将于 2024 年 1 月 6/7 日的周末到达现场。在某些情况下（例如因病缺勤等），可能需要安排额外的周末轮班。您将及时从培训人员那里收到这些信息。 • 基础训练期间的假期怎么样？在您的基础训练期间，没有休假时间的规定。背景是，基础训练是一个为期十二周的课程，其中每天教授的训练内容对于通过基础训练很重要，或者是参加重要训练阶段的先决条件。只有在某些不可避免的事件（例如，传唤出庭、孩子出生、家庭成员去世等）的情况下才会有例外。不过，您将有机会在自己的单位休假。
手工旋转任务中与年龄相关的策略差异
正如本期刊《田野大挑战》文章（Dehais等，2020a）中所述，Neurogeronomics就是要了解工作和日常生活中的大脑。了解日常生活中的大脑对于作为基础研究领域的临床，心理和社会神经科学以及利用神经科学知识的应用至关重要，这是从一开始就一直具有该领域的核心利益（Parasuraman，2003年）。在消费者神经工程学中，我们专注于应用程序 - 以她或他的专业能力或空闲时间为日常消费者的产品和服务。可以通过两种方式来理解消费者神经基础学领域。涉及开发和验证神经科学消费品的涉及。要为日常消费者购买和使用，这些商品不仅需要有用或有趣，而且还需要便宜，易于使用。另一种涉及神经科学方法的应用来以其消费者的能力研究用户，研究用户体验，产品可用性和产品营销。在消费者神经工程学方面，广泛的神经经济学研究致力于其发展。Examples are studies on predicting missing auditory alerts ( Dehais et al., 2014 ), predicting memorized visual information ( Brouwer et al., 2017b ), detecting workload, fatigue and mind wandering ( Borghini et al., 2014 ), usually with the aim of adapting semi-automated systems to better fit the current state of the user ( Putze et al., 2018; Dehais et Al。，2020b； Roy等，2020）。另一个例子是使用可穿戴技术监测群体的关注和参与，以便在教育环境中使用（Dikker等，2017； Stuldreher等，2020； Van Beers等，2020）。与科学的工作努力发展为开发神经经济学应用，该行业出现了提供（声称）将生理措施与精神状态相关联的产品和服务，并根据这些措施提供建议或反馈。该行业中产品的示例是手腕和头带，以监视和降低自己的压力水平，或者用于检测娱乐目的的情绪。科学研究和行业中的一个趋势子场是通过神经刺激直接调节大脑活动的工具（Tyler等，2017； Vosskuhl等，2018）。消费者神经基础学是一种使用神经科学作为消费者涵盖神经营销能力的人的学科（Lee等，2007; Ariely and Berns，2010; Stasi et al。，2018），Neuromenonsics，Neuromenonsics（Sanfey等，2006; Clither et al。，2006; Clither et al。 Plassmann等，2015）。该应用领域旨在更好地了解消费者及其与产品和服务的互动，而不是传统的自我报告调查以及焦点小组的表达回应。例子是关于愿意支付意愿的神经科学指标（Ramsøy等，2018）和购买行为（çakir等，2018）；利用神经科学研究情绪在决策中的作用（Rampl等，2016）并评估广告或营销活动（Cartocci等，2017； Krampe等，2018）。类似于消费者神经基质学作为一种开发神经科学消费品的学科，对于消费者神经基础学作为研究消费者的学科，已经有一个神经营销行业可以将这种学科商业化。