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护理圈指南流感疫苗虚拟父母...
护理圈指南是患有罕见疾病或其他严重医疗状况的儿童的护理人员，这既令人满意，又极具挑战性。对于大多数人来说，这种体验是在改变人生，而对于某些人来说，经验是全面的。尤其是，导航，治疗和支持服务的漫长而曲折的诊断奥德赛和每日复杂性可能是压倒性的。全球基因与全国护理人员和其他护理人员，组织和专家联盟合作，以关注那些对患有罕见和严重疾病的孩子的独特需求，并开发了《护理指南圈》作为资源。指南中涵盖的广泛主题（将近100个）强调了照顾患有罕见疾病的孩子时的生活和护理的许多方面。幸运的是，有多种资源和组织可用来帮助看护人，其中许多文档中都强调了许多资源和组织。《护理圈指南》旨在帮助看护人在洞察力，成就和学习其他护理人员和专家的洞察力，成就和知识的指导下，导航稀有和严重的医疗状况的各种经验和挑战。您可以通过以下网址访问此资源：https：//www.caregiving.org/guidebook-for-carevers-for-carevers-of-children-with-with-rare serious-illnesses/
韦斯特波特 - 创意圈媒体解决方案
韦斯特波特农贸市场将于 6 月 14 日星期六上午在新址开业，拥有十几家摊位，而且数量还在不断增加。过去几年，该市场一直位于主干道上的 Grange，现在将搬迁至韦斯特波特镇农场，地址为 Drift Road 830 号。“这里非常合适，风景优美，有农场，还有许多摊位和停车位，”农场经理 Steve Connors 说道。“应该会很棒。”农贸市场将在整个季节从上午 8:30 到下午 1 点开放，提供从当地贝类、鲜花、蔬菜到珠宝等各种商品。“将 Westport 农贸市场添加到 Town Farm 是对该地产的农业文化遗产和这个社区如何关爱自己的精神的庆祝，”负责运营 Westport Town Farm 的 Trustees of Reservations 的东南地区主管 John Vasconcellos 说道。Connors 先生表示，此举对市场来说是自然而然的。他说，Grange 很好地承办了这次活动，但组织者面临着停车位和摊位空间短缺的挑战。Connors 先生表示，这两个团体在新地点很好地保持了农贸市场的运转。他说供应商的兴趣一直很强烈——“我一直接到感兴趣的人的电话。”他说，为了名单上的供应商，他们尽量不让太多同类卖家加入。出于某种原因，他说制作肥皂的人对此特别感兴趣——“各种各样的肥皂”。
冰冻圈，气候变化和减少灾害风险
锡金大学成立于2007年，是一所中央大学，位于印度东北部锡金州的首都甘托克。大学以其独特的学术方法而闻名，该方法融合了当地文化和全球观点，以满足该地区的需求，同时使学生面对全球挑战。锡金大学以其生物多样性，文化多样性和战略地缘政治地位而闻名的地区，在为印度东北部的学术，文化和经济发展做出贡献方面起着至关重要的作用。最近的机场和火车站分别是Bagdogra（IXB）和新Jalpaiguri（NJP）。
单圈绝对式编码器 ESS58-TZ
抗干扰措施 使用高度复杂的微电子器件需要始终实施抗干扰和布线概念。现代机器的结构越紧凑，对性能的要求越高，这一点就变得越重要。以下安装说明和建议适用于“正常工业环境”。没有一种解决方案适合所有干扰环境。当采用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态： • 在串行线的开始和结束处（例如，控制和最后一个编码器）用 120 电阻器（接收/发送和接收/发送之间）终止串行线。 • 编码器的接线应远离可能造成干扰的电源线。 • 屏蔽电缆横截面积至少为 4 mm²。 • 电缆横截面积至少为 0.14 mm²。 • 屏蔽和 0 V 的接线应尽可能呈放射状排列。 • 不要扭结或卡住电缆。 • 遵守数据表中给出的最小弯曲半径，并避免拉伸和剪切载荷。操作说明 Pepperl+Fuchs 制造的每个编码器都处于完美状态。为了确保此质量以及无故障运行，必须考虑以下规范：• 避免对外壳（特别是编码器轴）造成任何撞击，以及避免编码器轴的轴向和径向过载。• 仅使用合适的联轴器才能保证编码器的精度和使用寿命。• 必须同时打开和关闭编码器和后续设备（例如控制）的工作电压。• 必须在系统处于死区状态下进行任何接线工作。• 不得超过最大工作电压。设备必须在超低安全电压下运行。
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A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
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Hiramitsu Awano（京都大学），Makoto Ikeda（Univ。），托希·伊西哈拉（Nagoya Univ。），toshiyuki iChiba（富士通实验室），kazuhito ito（Saitama Univ。），kenichi okada（东京Inst。技术），Hiroyuki Ochi（Ritsumeikan Univ。），Toshiki Kanamoto（Hirosaki Univ。），daisuke kanemoto（大阪大学），Shinji Kimura（WasedaUniv。），atsushi kurokawa（Hirosaki Univ。），Yukihide Kohira（Univ。），Satoshi Komatsu（东京Denki Univ。），saito（大学Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。 ），Jun Shiomi（大阪大学 ），Yuichiro Shibata（长崎大学 ），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。 ），田（Tian Song）（Tokushima Univ。 ），kazuyoshi takagi（mie univ。 ），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。 ），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。 ），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。 ），shigetoshi nakatake（Univ。 of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。） ），Yukiya Miura（东京都会大学。 ），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。 ），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。 ），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。 ），Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。），Jun Shiomi（大阪大学），Yuichiro Shibata（长崎大学），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。），田（Tian Song）（Tokushima Univ。），kazuyoshi takagi（mie univ。），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。），shigetoshi nakatake（Univ。of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。），Yukiya Miura（东京都会大学。），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。），
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申请完整性：提交初步计划审查申请材料（上面列出的 1-3）后，申请人将收到一份全面的 30 天意见函，最迟不超过申请处理时间表确定的三十 (30) 天。信中包括与提供给市政府工作人员的材料和正式开发提交所需的文件相关的意见。完整授权提交的申请表可在规划申请和表格中找到；有关不需要规划授权的开发项目的说明可在建筑和安全部门网页上找到。重要更新：自 2022 年 8 月 1 日起，所有规划开发申请均已根据既定的申请处理时间表接受和审查，其中包括每周提交截止日期。在此页面上查看最新的处理时间表：规划申请处理时间表
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Call for Papers IEEE Transactions on AES (TAES) Special Section Special Section on “Sensor Fusion in Autonomous Systems” Autonomous vehicles used in modern civilian and military applications gather and process multi-modal data gathered from a variety of sensors – cameras, radars, lidars, and ultrasonic transducers – for a variety of applications such as intelligent transportation systems, urban planning, agriculture, remote sensing, and security and 监视。本期特刊的重点是在理论分析，信号处理，机器学习，现象学，原型开发以及多模式传感器数据收集和处理的数据生成中的原始研究。将特别强调传感器校准误差的技术，尤其是当应用于包括无人驾驶汽车（UAV）无人机和无人驾驶表面车辆（USV）平台的分布式传感平台时。我们征求学术，研究和工业贡献。我们鼓励有关新算法，理论研究，标准和新颖的评估指标的贡献，用于分析性能，调查，软件和硬件实验原型，公共数据集和基准测试。尽管在TAE和其他社区中，诸如雷达，电气和红外（EO/ir）和声学等特定模式已经进行了广泛的工作和政府。该特殊部分旨在将来自学术界，政府和行业的各种相关子学科的研究人员汇集在一起，以介绍传感器融合的最新进展，以应用商业和国防领域的应用。
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•意大利巴里理工大学Yashar Deldjoo（deldjooy@acm.org）•Shuai Zhang，美国亚马逊网络服务AI（shuaizs@amazon.com）•伯恩德·路德维格，德国德国雷格斯堡大学（bernd.ludwig@ur.line.de） lina.yao@csiro.au）•新加坡南南技术大学的Aixin Sun（axsun@ntu.edu.sg）生成的推荐系统（Gen-recsys），由大语言模型（LLMS）和其他最新的生成性体系结构（例如，effifusion型模型）（例如，扩散模型），介绍了个性化的新方法。与返回物品标识符静态列表的传统管道不同，Gen-Recsys可以发明库存外的建议（例如，提出了新想象中的衣服），产生针对用户反馈的丰富文本解释（例如，多转化的多转化理性（例如，解决特定的critiques）的多转化理性），并从事构成对话的折叠对话。这些扩展的功能为增强用户体验提供了新的机会。除了这些机会之外，Gen-Recsys还提出了新的挑战和风险。在不受管制的Web数据中训练的模型可能会继承和扩大与性别，语言，宗教和其他敏感属性有关的偏见。这些系统可能会无意间提出不存在的项目（所谓的“项目幻觉”），产生私人或有偏见的信息，并通过说服力的文本改变用户的看法。经典的离线评估主要衡量固定库存上的预测精度，不适合量化生成产量的更广泛含义。本期有关推荐系统（TOR）的ACM交易特刊（TORS）邀请了原始研究，审查文章，方法论论文以及研究生成推荐系统（Gen-Recsys）的技术和社会维度的透视文章。提交可能关注算法发展，道德准则，用户研究或全面评估策略。我们鼓励手稿阐明现实世界的应用程序，新颖的数据集和跨学科合作。主题：我们欢迎对（但不限于）与Gen-Recsys相关的以下领域提交：●生成架构：gans，vaes，vaes，扩散模型，LLMS或多模式基础模型的集成到建议管道中；用于混合，特定于上下文的建议的检索授权生成（RAG）。●个性化内容和解释生成：生产以用户为中心的说明，文本评论，叙述或合成项目（例如，服装建议，合成媒体）的新方法。●数据稀疏和冷启动解决方案：诸如合成数据生成，传输学习或跨领域的方法，以减轻稀疏或新用户方案。●对话和交互式推荐人：多转对话，实时更新和基于LLM的代理，以完善查询并预测未来的交互。●可伸缩性和效率：减少推理潜伏期和资源需求（例如蒸馏，修剪）的方法，同时保留个性化。