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我们的自我评估报告和改进计划 - 2020 年 6 月
教育部要求学校遵守其制定的儿童保护程序。我们的管理委员会已书面同意这样做。是所有教师都知道这些程序，我们已将这些程序以及我们如何遵守这些程序告知所有家长。是我们的指定联络人 (DLP) 是 Aideen Maher（校长）
让人工智能远离自我炒作：了解机器学习的益处和挑战
本文比较了不同的船舶性能建模方法，目的是找到最适合运营优化的建模技术。特别强调了机器学习等数据驱动方法的潜力和挑战。与中午报告相比，使用基于传感器数据的数据驱动方法的附加值是量化的。除了行业标准方法之外，还提出了一种基于物理信息机器学习的新方法，称为“船舶内核”。船舶内核在短期准确性方面优于此处考虑的其他方法。这使它们成为需要对广泛条件进行预测的运营优化（例如路线和速度优化）的理想构建块。与其他方法相比，船舶内核具有出色的长期准确性，使其成为性能监控用例（例如与船体和螺旋桨性能相关的维护计划）的宝贵工具。本文最后对机器学习操作化面临的挑战进行了总体评论和警告。
自我研究报告
The jurisdiction area of this university spreads across 18 districts, namely Baghpat, Bijnore, Badaun, Bulandshahr, G.B.Nagar, Ghaziabad, Hapur, Amroha, Meerut, Moradabad, Muzaffarnagar, Pilibhit, Rampur, Saharanpur, Sambhal, Shahjahanpur, and Shamli, falling under four北方邦，即梅勒特，萨哈兰布尔，莫拉达巴德和巴勒利的师。通过20年的旅程，该大学已成长为一个拥有7所大学的校园，即农业学院，生物技术学院，兽医与动物科学学院，园艺学院，园艺后技术与食品加工学院，技术，技术学院，技术学院，甘蔗科学和技术学院。正在努力改善校园设施，以确保对学术说服的舒适和有益的氛围。资源产生和人力资源发展对于维持，多样化和实现农业部门的潜力至关重要。加强农业教育和创新是改变农业的关键。
theranostics自我修复放射性透明质酸...
1。 div>大学。 div>Grenole AP，C。Macpetal Grocel（Cremava-CNS），3041Grétolicks）。 div>2。 div>大学。 div>3。 div>大学。 div>里昂1，INSERM U1060，Carmen Laboratory，69600 Oullas，Fraulins，法国。 div>4。 div>大学。 div>Grenoble Appes，Avery，Op-，ua7 Stranges，35000Gréibble，Frenaba，法兰克性Grenbeb，Francbials。 div>5。 div>Hassions Agills A Lyon，69677 Bron，法国，法国。 div>6。 div>irmb，大学。 div><800：运动pelleier，向内，楚蒙塔雷尔（Chu Montarell），法国蒙佩尔（Montpell）34295。 div>7。 div>宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学放射学系和培养基系，宾夕法尼亚州，19104年，美国。 div>8。 div><8但是 Drizoarder Hennoot，69003 Lia Sat。 div>9。 div>曼联的文化和融合，NFS R. Caren Rens，38330 Saint Ism。 div>10。 div>大学。 div>绿色猿，医学与完整性的转化创新，OR.552，38700 La Tona Tranner，法国。 div>11。 div>大学。 div>Grenole-Almaghomore Dap Transport，DRA 5063，33400 Grenbeb，Faimes。 div>12。 div><8 div3> chu grenset-alpemes，Bioci，Occology，3,67 Bio，用于四重量，商店。 div>13。 div>chu> chugéissobleyapels，Stit，Straising Noulogical Straing部，法国Francificult 30043 Grenbele。 div>
锂离子的自我监督学习...
锂离子电池（LIB）的健康评估通常依赖于持续的充电/放电协议，通常会忽略涉及电动汽车中普遍存在的动态电流轮廓的情况。LIB的常规健康指标也取决于测量数据的均匀性，从而限制了它们对不均匀条件的适应性。在这项研究中，提出了一种基于自我监督学习范式估算LIB健康的新型培训策略。一种多解决分析技术，即经验小波变换，用于分解频域中的非平稳电压信号。这允许去除健康评估模型的无效组件。变压器神经网络用作模型主链，损失函数旨在描述容量降解行为，假设在大多数操作条件下LIBS中的降解是不可避免且不可逆转的。结果表明，该模型可以通过分析从同一LIB单元的各个时间间隔分析电压和电流曲线的序列来学习老化特征。所提出的方法成功地应用于斯坦福大学LIB老化数据集，该数据集源自电动汽车实际驾驶配置文件。值得注意的是，这种方法在评估的健康指数和实际容量降解之间达到了平均相关系数为0.9，这表明其在捕获LIB健康降解方面的功效。这项研究强调了使用未标记的LIB数据训练深神经网络的可行性，提供了具有成本效益的手段并释放了测量信息的潜力。
自我力量+ 52英寸Z6零转割割草机 - 景观供应
自我功率+ 52英寸Z6零骑行割草机是ZTR，就像其他地方一样采用Peak Power™+技术，它结合了高达6个EGO 56V ARC LITHIUM™电池的功率 - 相同的电池技术为所有EGO产品提供动力，使其成为世界上第一个兼容的骑手。采用5个独立无刷电动机设计，可在切割和驾驶功率方面提供25马力，等效于燃气发动机。使用52英寸的10号制造钢甲板制造，并达到8 mph的最高速度，该新的ZTR可以使您更快地覆盖地面一次充电，最多可将4英亩的土地切成六英亩，包括六个EGO 12.0AH 56V ARC LITHIUM™电池。与市场上的任何其他电池供电的ZTR不同，可以添加更多电池以削减5、6、7或尽可能多的英亩。该行业最快的充电器在短短4个小时内收取6 x 12.0AH的费用，比竞争对手快4倍。可调座悬架可确保平稳的骑行。使用具有3种驾驶模式的LCD接口自定义割草体验：控制，标准和运动 - 可以用手指的简单触摸来访问。高级功能，例如LED灯，USB充电端口和蓝牙等优质功能，以使体验与其他任何ZTR不同。为耐用性而构建 - 割草机，电池和充电器都有5年的保修。在全新的自我力量+ 52英寸Z6零转弯割草机上，从未像现在这样的零割草
自我功率+快速充电器-CH5500-景观供应
自我功率+快速充电器具有智能电池控制系统，该系统可监视每个单元的充电和温度，以提供最快，最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池支持快速充电的高级通信，而无需过热，以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。它具有一个集成的燃油表，该燃油表显示了五个充电水平，增量为20％。从零开始，它可以在短短30分钟内为2.5AH电池充满电，40分钟内45分钟，45分钟，6.0AH，60分钟内7.5AH，在70分钟内为10.0AH，在90分钟内为12.0AH（所有充电时间均大致）。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
自我功率+ 320W充电器-CH3200-景观供应
自我功率+ 320W充电器具有智能电池控制系统，可监视每个单元的充电和温度，以提供最快，最有效的充电。其主动冷却风扇系统和与电池电量的高级通信可支持快速充电，而无需过热，以至于最大的电池寿命。其快速充电能力可确保使用任何EGO 56V ARC LITHIUM™电池有限的停机时间。从零开始，它可以在短短35分钟内为2.5AH电池充满电，在70分钟内5.0AH，80分钟内6.0AH，100分钟内7.5AH，在135分钟内为10.0AH，在160分钟内为12.0AH（所有充电时间均大致）。自我功率+快速充电器充电所有自我功率+ 56V ARC LITHIUM™电池。
AI创建了“自我处理”沥青
一组科学家使用AI来分析沥青沥青中有机物质的分子。这使得开发一种新方法来建模氧化过程和裂纹的形成，从而显着加速了研究。与Google Cloud合作，创建了旨在改善沥青特性的分子的工具。
算法监视与自我行为：监管限制...
Amaka，年轻的黑客和DeepMask专家是Kai-Fu Lee和Chen Qiufan的众神的虚构人物。这个故事发生在湖泊中 - 被称为“非洲西部硅谷”，这是一种包裹在未来派和反乌托邦场景中的巨大，面部识别摄像头会自动收取公共交通率[1]，清洁机器人在街道上流通，人们可以与户外互动。为了避免征收关税的支付，最重要的是，阿马卡戴上了3D面具，以绕过识别算法的识别算法，这使湖泊成为一个泛滥的物种，使米歇尔·福考（Michel Foucault）的世界融合了米歇尔·福考（Michel Foucault（Watch and Punish））和乔治·奥威尔（George Orwell）（1984年），并在数字生态系统中脱颖而出。