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World File Search System金字塔
历史城市开放空间中的数字公共艺术
6 比较分析 本比较分析包括世界各地五个具有悠久历史背景的公共城市空间案例（伦敦的特拉法加广场、一些国家的中央商务区、马德里的主广场、埃及的吉萨金字塔和伦敦的历史街道）。这些城市空间已经拥有各种类型的传统公共艺术（雕塑、喷泉、历史建筑等），这些公共艺术源自古代，反映了城市空间的历史。但现在，它们已经经历了许多翻新以应对数字时代。增加了新类型的数字公共艺术，以新技术呈现，影响现有的公共艺术或添加新的数字艺术品。本比较分析旨在研究数字公共艺术对这些历史空间的身份和互动的影响。
员工股票购买计划 (ESPP) 供款限额
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机器能思考吗？作者 - Patricia Churchland
巨大的庙宇塔，一座金字塔，其顶部直达天堂。这座塔将成为他们自己智慧的祭坛，被称为巴别塔，或“上帝之门”：但上帝亲自降临，走在他们的城市街道上，看到他们正在建设中的项目。这个傲慢民族的傲慢激怒了他。他用手抚摸这座城市并诅咒它。现在，原本只有一种语言的地方突然变成了数百种。一片混乱。什么都不可能了。人们抛弃了他们的城市，分散到全国各地，带着他们令人困惑的语言。他们引以为豪的寺庙，巴别塔，没有顶峰；成为风中的腐尸。这个古老的寓言所教给我们的教训对二十世纪的我们有着不可思议的预见性。过去四十年信息技术的革命带来了古老的巴别塔诅咒。
OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能 在英国通道和北海地区跟踪野生扁平鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题
在本文中，我们在数值模拟中实施和研究一种基于模型的增强学习（MBRL）方法，称为自适应光学（PO4AO）的策略优化。我们使用面向对象的Python自适应光学（OOPAO）模拟工具来模拟Provence自适应光学元件金字塔运行系统（Papyrus）光学台，并提供系统的实时模型。尤其是我们证明了该方法的预测能力，因为时间误差主导了木瓜的误差预算。我们首先介绍了强化学习框架的详细描述，包括我们对状态空间，行动空间和奖励功能的定义。实验部分将PO4AO与在不同大气条件下调整良好的积分器进行了比较。总而言之，在将方法应用于实际望远镜和未来工作的可能途径之前，我们将讨论实验在数值模拟中的重要性。
PEG 和 JERRY BERNSTEIN 博士
WakeMed 的许多外科医生都接受过机器人方面的专门培训，他们非常欣赏机器人使用权的改善，这反过来又有助于提高我们为患者提供的护理标准。在罗利校区投入使用的前两个月内，机器人辅助手术比前 18 个月的平均水平增加了约 20%。新机器人有助于减少机器人手术的等待时间，同时提高患者和外科医生的满意度。“从提供者的角度来看，能够及时以患者喜欢的方式为患者提供手术具有重大意义。作为一名外科医生，额外的机器人提高了我为患者提供最佳护理的能力，这有助于让他们始终处于金字塔的顶端，”普通外科医学博士 Michael Williford 评论道。
土壤动力学和地震工程
超材料是人造结构，表现出可以在土木工程应用中利用的波浪控制特性。中，局部共振的超材料能够在波长上控制和操纵波长比单位细胞大小的尺寸几倍，因此对于低频振动抑制很有用。本文介绍了0.4 m厚的基于超材料的面板的设计，安装和验证，以缓解铁路引起的振动。屏障包括由四个由外部细长钢钢筋连接在一起的混凝土金字塔制成的局部谐振单元。单位电池在数值和实验上都是从动态的角度来表征的，然后在Elze（德国）的火车站的障碍物上进行全尺度现场测试。此测试验证了基于超材料的面板在与数值和实验室测试的良好一致的谐振频率下提供低频缓解10 dB的有效性。
利用分散式可再生能源改善生计
SELCO 基金会是一个开源的非营利组织，致力于创新和复制可持续能源解决方案，以解决扶贫和气候变化问题。SELCO 基金会利用可持续能源作为推动力，通过为微型和微型企业提供能源效率和负担得起的现代能源解决方案，改善了生计机会，加强了最后一英里的医疗基础设施，并改善了一些资源最匮乏地区的现代学习环境。它的生态系统方法和对穷人需求的深刻理解，促使合作伙伴开发了可持续模式，传播这些基于可再生能源的解决方案，为低收入家庭提供服务的新金融产品，以及鼓励金字塔底层公平和改善所有权的自下而上的政策。它成立于 2010 年，总部位于印度班加罗尔。www.selcofoundation.org
SPP-EEGNET：一种用于跨数据集迁移学习的输入无关自监督 EEG 表征模型
摘要。目前标记的脑电图 (EEG) 记录很少，并且不同的数据集通常具有不兼容的设置（例如，各种采样率、通道数、事件长度等）。这些问题阻碍了机器学习从业者训练通用 EEG 模型，这些模型可以通过迁移学习重新用于特定的 EEG 分类任务。我们提出了一种具有空间金字塔池化层的深度卷积神经网络架构，该架构能够接收不同维度的 EEG 信号并将其特征提取为固定大小的向量。该模型在大型未标记数据集上使用对比自监督学习任务进行训练。我们引入了一组 EEG 信号增强技术来生成大量样本对来训练特征提取器。然后我们将训练好的特征提取器迁移到新的下游任务。实验结果 1
