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毛伊岛卡胡卢伊机场 ConRAC - STRUCTURE 杂志 |
位于卡胡卢伊机场的耗资 3.4 亿美元的新综合租车 (ConRAC) 设施是雄心勃勃的机场现代化计划的一部分，该计划旨在升级该州的机场，提高运营效率并改善旅客体验。卡胡卢伊机场 ConRAC 通过将大多数租车公司整合到一个最先进的建筑中并通过有轨电车连接到主要机场航站楼来实现这一目标。ConRAC 设施是一座三层建筑，包括部分地下室区域和小型封闭屋顶结构，用于楼梯出口和电梯进入屋顶停车区。该建筑总面积约为 190 万平方英尺，从一端到另一端近四分之一英里，包括 3,700 多个专供租车公司使用的停车位和 700 个供员工停车的停车位。此外，还有 72 个加油站、12 个洗车场和 11 个汽车租赁维修站。主结构采用现浇混凝土建造，柱子支撑后张拉梁和大梁，跨度分别为 60 英尺 x 40 英尺。梁以 20 英尺为中心间隔，提供规则且重复的框架系统以简化模板。结构板主要由单向后张拉板组成，通常为 5
诺伊达工程技术学院，大诺伊达，gautam buddh nagar
如果学生/她/她完成诸如Coursera认证之类的其他MOOC课程或研究所推荐的任何其他在线课程（相当于20个学分），则只有荣誉才有资格获得荣誉学位。在完整的B.Tech期间。信用计算的计划指南如下。1。6至12小时= 0.5信用2。13 to18 = 1个学分3。19至24 = 1.5征用4。25至30 = 2个学分5。31至35 = 2.5贷方6。36至41 = 3个学分7。42至47 = 3.5贷方8。为48及以上= 4个学分，以注册为MOOC课程，学生应按照研究所指定的登录和密码遵循Coursera注册详细信息。技术学位课程（根据提供的列表）。成功完成了这些MOOC课程后，学生应仅通过其协调员/导师将成功的完成状态/证书向研究所的考试（COE）提供。根据以下标准，应授予学生荣誉学位。i。如果他 /她获得7.50，则如上述CGPA。II。 在没有任何恩典的情况下，通过一次尝试通过了该学位课程的每个主题。 iii。 成功完成基于MOOC的20个学分II。在没有任何恩典的情况下，通过一次尝试通过了该学位课程的每个主题。iii。成功完成基于MOOC的20个学分
霍尼韦尔负责任的人工智能原则
以下负责任的人工智能原则为霍尼韦尔所有人工智能系统和用例的决策提供指导。此外，霍尼韦尔的《供应商行为准则》规定，霍尼韦尔希望其供应商在向我们提供任何人工智能时都遵循类似的原则。
新闻稿 - 霍洛曼空军基地
“我们很高兴将霍洛曼基地纳入我们的 2024 年计划，”雷鸟 1 号中校内森·马拉法 (Nathan Malafa) 表示。“在我们招募、留住和激励员工的努力中，我们回到了霍洛曼基地，因为我们知道这个基地是我们非常特殊的合作伙伴，是 F-16 的门户，也是社区的基石。”
概览 - 投资者关系 - 霍尼韦尔
我们在本报告中描述了推动我们业务和未来业绩的许多趋势和其他因素。此类讨论包含《1934 年证券交易法》（经修订）（《交易法》）第 21E 条所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及管理层打算、期望、预测、相信或预期将或可能在未来发生的活动、事件或发展。它们基于管理层根据过去的经验和趋势、当前经济和行业状况、预期未来发展和其他相关因素做出的假设和评估，其中许多因素难以预测且不受我们控制。它们不是对未来业绩的保证，实际结果、发展和业务决策可能与我们的前瞻性陈述所设想的结果、发展和业务决策存在重大差异。除非适用证券法另有规定，否则我们不承诺更新或修改任何前瞻性陈述。我们的前瞻性陈述还受重大风险和不确定性的影响，包括持续的宏观经济和地缘政治风险，如 GDP 增长放缓或衰退、资本市场波动、通货膨胀和某些地区冲突，这些风险可能会影响我们的短期和长期业绩。此外，我们无法保证本演示文稿中提出的任何计划、倡议、预测、目标、承诺、期望或前景能够或将会实现。这些前瞻性陈述应结合本演示文稿中包含的信息、我们的 10-K 表格和向美国证券交易委员会提交的其他文件进行考虑。本文所述的任何前瞻性计划都不是最终的，可能会随时修改或放弃。
霍尼韦尔清洁阶段 III
菲尼克斯，2023 年 1 月 30 日 /美通社/ -- 霍尼韦尔 (NASDAQ: HON) 最近在其菲尼克斯发动机工厂收到了第一批可持续航空燃料。这些燃料将支持工厂辅助动力装置 (APU) 和推进发动机的开发和生产测试，以及霍尼韦尔维修和大修设施现场设备的测试。
单纯霍普菲尔德网络
Hopfield 网络是一种人工神经网络，它通过选择循环连接权重和更新规则将记忆模式存储在神经元的状态中，使得网络的能量景观在记忆周围形成吸引子。我们可以在这种使用 N 个神经元的网络中存储多少个稳定、足够吸引人的记忆模式？答案取决于权重和更新规则的选择。受生物学中集合连通性的启发，我们通过添加集合连接并将这些连接嵌入到单纯复形中来扩展 Hopfield 网络。单纯复形是图的高维类似物，它自然地表示成对和成组关系的集合。我们表明，我们的单纯 Hopfield 网络增加了记忆存储容量。令人惊讶的是，即使连接仅限于与全成对网络大小相同的小随机子集，我们的网络仍然优于成对网络。这样的场景包括非平凡的单纯拓扑。我们还测试了类似的现代连续 Hopfield 网络，为改进 Transformer 模型中的注意力机制提供了一条潜在的有希望的途径。