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奥尔巴尼威拉米特河 - 30 天
奥尔巴尼的威拉米特河 - 7 天流量（即时）预测流量（6 小时）满堤（68586.95）小洪水（85435.66）中度洪水（124424.69）大洪水（152630.84）
威拉米特活动中心 - 概况 - 俄勒冈州奥克里奇
● Consor 对 442 名居民进行了调查，以确定 WAC 的社区使用优先事项。调查结果显示，社区/社会活动 (79%)、紧急/灾难响应 (76%)、人类/社会关怀 (73%) 和健康/医疗护理 (72%) 是首要优先事项。● 获得俄勒冈州能源部 (ODOE) 颁发的 3 万美元太阳能和电池备份可行性研究奖。● Food for Lane County 为 Oakridge Food Box 提供了 5 万美元的资助。2024
奥尔巴尼威拉米特河 - 30 天
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批准埃米特县监事会会议记录
批准埃米特县监事会会议记录 2025 年 1 月 28 日上午 08:30 例行会议 董事会会议室，法院 出席者：主席 Lisa Hansen；John Pluth、Jeff Quastad、Todd Glasnapp 缺席：Tim Schumacher 媒体：Mike Tidemann、Ed Funston 出席的埃米特县员工：Melanie Summers Bauler、Heidi Goebel 主席 Hansen 宣布会议开始。所有出席人员背诵效忠誓词。Glasnapp 提出动议，Quastad 附议，批准上次会议 1.21.2025 的会议记录并批准发布。Pluth 提出动议批准议程，Quastad 附议。所有赞成票通过。委员会更新：Quastad-Central Iowa Juvenile Detention 28E 文件更新和 ECCOG； Glasnapp-星期三（1 月 29 日）是爱荷华州大湖走廊的年度宴会；Hansen-幼儿教育。公共论坛-审计员 Goebel 让董事会知道，爱荷华州州务卿爱荷华州的电子投票簿贷款已获批准。她回顾了几项董事会秘书了解到的程序事项 Todd Glasnapp，埃米特县主管，被重新任命为西北爱荷华州区域住房管理局的任期三年。动议 Quastad Second Pluth 所有赞成，动议通过。决议 25-05 暂停在爱荷华州埃米特县非建制区建设公用事业规模太阳能系统 (USSES) 和电池储能系统 (BESS)。动议 Quastad Second Pluth。唱名：Glasnapp-赞成，Pluth-赞成，Quastad-赞成，Hansen-赞成。Schumacher-缺席。决议通过。
华莱士和格罗米特：最愚蠢的复仇
格罗米特设法遮住眼睛，回到屋里拉动另一个杠杆，即 DRESS-O-MATIC，它将华莱士扔进悬挂在地下室的一条裤子里。液压装置迅速为他穿好衣服，包括——奇怪的是——一顶头盔。他在镜子里检查自己时调整了领带。
苏米特·亚达夫
⚫ 教育 坎普尔拉玛大学博士学位（在读） 坎普尔拉玛大学技术硕士 AKTU 技术学士学位 ⚫ 成就 技术硕士金牌得主 ⚫ 经验 目前在 Integral 大学工作至今 SRIMT 两年教学经验 SIMT 一年教学经验 ⚫ FDP/研讨会/研讨会 FDP：机器学习基础 FDP：教学和研究论文写作中的人工智能 FDP：NEP 2020：EPRI 研讨会：人工智能工具 研讨会：人工智能与当前研究 研讨会-国家知识产权意识使命 研究兴趣： ⚫ 人工智能与机器学习 研究成果摘要： ⚫ 研究论文：智能系统用于电子银行的视觉加密技术
哈希米特大学
课程协调员：命名Mohamed Fathi Mohamed Mohamed Elrefai学术名称：屁股。Professor of Anatomy and Embryology Office Location: 3014, College of medicine, Hashemite University Telephone Number: 5604 Email Address: mohamed@hu.edu.jo mohamed@staff.hu.edu.jo Office Hours: Sunday: 11-1 Tuesday: 11.00-1.00 Instructors Name Mohamed Fathi Elrefai Academic title Assistant professor of Anatomy & Embryology Office location 3014, 3 rd floor,伊本·西纳（Ibn Sina）医疗学院综合大楼通过电子邮件发送电子邮件至mohamed@hu.edu.jo办公室时间星期日：11-1，星期二：11-1名称Ashraf Sadek学术冠军解剖学和胚胎学办公室助理教授位置3031，IBN SINA SINA医疗机构3楼3楼3031位置3015，IBN SINA医疗学院综合大楼Amany @hu.edu.jo办公时间星期日：上午11点，星期三，星期三：上午11点至11点，名称Mustafa Yousef
南海滨威拉米特绿道|俄勒冈地铁
主要的机会和限制了2017年完成的概念设计，建立了基于广泛的社区和利益相关者意见的网站的统一愿景。南海滨绿道将在波特兰中心增加大量的公园空间和河流通道。它将在人口稠密，高度发达的地区扩大和改善对工作地点，学校，商业中心和运输中心的公平访问权限，并将为经济弱势群体和BIPOC人群提供非运动的通道，这些人口往往，在中央城市上下班，工作和居住。
伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学，KnjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚，塞尔维亚（1），MB大学，信息技术系，Prote Mateje Br。21，11111 Beograd，塞尔维亚（2）OrcID：1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI：10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物（电子废物）中的应用。开发了基于卷积神经网络（CNN）和更快的R-CNN的系统，用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱，厨房炉灶和电视。结果证明，使用CNN使用R-CNN的92％的分类精度为92％。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是，深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów（e-dodpadów）。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych（CNN）i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators，厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示，使用CNN使用R-CNN的检测精度为92％，结果表现出92％的高分类精度。主要的结论是，深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。（使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类）关键词：电子废物，卷积神经网络，计算机视觉，废物分类。关键字：电子废物，编织神经网络，计算机视觉，废物分类。引言电子废物（电子废物）的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用，但它也可以包含汞，铅和镉等物质。因此，收集，分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类，从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络，特别是深层卷积神经网络（CNN）的应用，用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司，在这种情况下，将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类，为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构，并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络（R-CNN），这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中，可以对图像中的废物组件进行更详细的了解，这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明，识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高，精度为90-97％。这种准确性确认了所提出的方法的效率，并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分