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2020 年 6 月 1 日 1- 什么是 Sunnyside 能源项目？ Sunnyside Energy 将是一个大型太阳能电池板安装项目，可产生清洁电力。该设施将建在位于德克萨斯州休斯顿 Sunnyside 地区的现有垃圾填埋场表面。该工厂预计将成为美国在城市垃圾填埋场上建造的最大的太阳能项目。它将提供相当于大约 10,000 个休斯顿家庭一年使用的电量。（www.seia.org） 2- 该项目归休斯顿市所有还是私有？现有垃圾填埋场归休斯顿市所有，休斯顿市将保留土地所有权。通过租赁，他们将把垃圾填埋场的表面提供给该项目。项目本身将由开发商私有。 3- 这块地产到底在哪里？北边是贝尔福特路，南边是里德路，这块土地位于 288 号公路以东，科马尔路以西。 4- 项目开发商是如何选出的？市政府向开发团队发出了竞争性招标，要求他们提交关于开发该垃圾填埋场并将其再利用为太阳能装置的提案。根据这些提案，市政府与 Wolfe Energy LLC 合作创建了 Sunnyside 能源项目。该项目将成为休斯顿市和 Sunnyside 社区的一笔资产，同时也有助于该市减少碳污染并参与清洁能源转型。
蒂姆·胡珀，监狱长 VS 赞尼·尼尔 第 25 场 - ...
令状被驳回 在本份亲自令状申请中，举报人 Zannie Neal 寻求审查审判法院于 2023 年 12 月 5 日作出的裁决，该裁决驳回了他于 2023 年 7 月 10 日提出的定罪后救济（有时称为“APCR”）申请。出于以下原因，我们驳回了此令状申请。举报人经陪审团审判后被判犯有两项二级谋杀罪，并被判处终身监禁。本法院在一份未公开的意见中以及路易斯安那州最高法院均维持了对举报人的定罪和判决。州诉尼尔，00-1300 (La. App. 5 Cir. 4/11/01)，793 So.2d 574，writ denied，01-1380 (La. 4/12/02)，812 So.2d 663。2023 年 7 月 10 日，原告向审判法院提交了其律师建议的定罪后救济申请。1 在申请中，他声称其审判律师未能使用血清学报告弹劾其同案被告亚瑟·达比 (Arthur Darby)，该报告表明他的鞋子上可能有血迹，也未能对从达比的鞋子中采集的血样进行 DNA 检测，因此其提供了无效的帮助。据举报人称，他提出的无效协助主张是基于美国路易斯安那州东区地方法院在 Neal v. Vannoy 案（603 F.Supp.3d 310 (ED La. 2022)）的书面裁决中新发现的事实。在该案中，联邦法院批准了他的同案被告 Jarrell Neal 的人身保护令申请，并下令撤销对他的定罪和刑罚，理由是审判和定罪后律师的无效协助。
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Section 5 Compatibility Tools 5.1 Federal Programs.....................................................................................................................................................99 5.2 State Programs.......................................................................................................................................................103 5.3 Regional Programs.................................................................................................................................................106 5.4 Texas Land Use Statutes........................................................................................................................................108 5.5 Local Government Plans and Ordinances.........................................................................................................124 5.6 Civic/Business Interests..........................................................................................................................................143
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深度学习时代通过利用广泛传感器产生的大数据和不断增长的计算能力，为无处不在的机器人应用提供了巨大的机会。而对自然人机交互 (HRI) 的日益增长的需求以及对能源效率、实时性能和数据安全的关注，则推动了新的解决方案的产生。在本文中，我们提出了一种基于大脑启发式脉冲神经网络 (SNN) 的人机听觉接口，即 HuRAI。HuRAI 将语音活动检测、说话人定位和语音命令识别系统集成到一个统一的框架中，该框架可以在新兴的低功耗神经形态计算 (NC) 设备上实现。我们的实验结果证明了 SNN 的卓越建模能力，可以对每个任务实现准确而快速的预测。此外，能源效率分析揭示了一个引人注目的前景，与在最先进的 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 上运行的等效人工神经网络相比，其能源节省高达三个数量级。因此，将大规模 SNN 模型的算法能力与 NC 设备的能源效率相结合，为实时、低功耗机器人应用提供了一种有吸引力的解决方案。2021 Elsevier BV 保留所有权利。
博士拉胡尔 M.R.
➢ 学院协调员、研究与开发（行政） (2023-24) ➢ M Tech 课程协调员 (2020-2023) ➢ 学院图书馆咨询委员会成员 (2022-2023) ➢ DPGC 成员 (2023-2024) ➢ 教师选拔委员会 (AP) 成员 (2023-2024) ➢ 部门申诉处理委员会 (DGRC) 成员 (2024-至今) ➢ 部门时间表协调员 (2024-至今)