Anna Martin ist eine vielseitige Schriftstellerin, deren Werk Romane für junge Erwachsene, Fantasy und Liebesgeschichten, mit einem besonderen Fokus auf LGBT-Romantik, umfasst. Ihre kreative Arbeit beinhaltet auch Kurzgeschichten, Theaterstücke und Lyrik, was ihre lebenslange Leidenschaft für das Geschichtenerzählen und ihre fast zwanghafte Liebe zu Büchern widerspiegelt. Martins Erzählungen sind so gestaltet, dass sie fesselnd sind und die Leser in Welten eintauchen lassen, die durch thematische Tiefe und stilistischen Glanz bestechen. Ihr Engagement für ihr Handwerk zeigt sich in der Vielfalt ihrer literarischen Projekte.
Literaturprofessor Robert fühlt sich mit seinen zweiunddreißig Jahren eigentlich zu alt für die Liebe. Als waschechter Schottland-Auswanderer genießt er in den USA sein ruhiges, geregeltes Leben, seine Bücher und guten Tee. Bis Musiker Chris in sein Leben stürmt und wie ein Wirbelwind nicht nur Roberts Vorurteile über den Haufen wirft, sondern auch alles, was er zuvor für perfekt gehalten hat.
In diesem autobiographisch inspirierten Roman erzählt eine Mutter von ihrem Alltag mit drei ihrer besonderen Kinder, die Herausforderungen wie Autismus und Dyskalkulie mitbringen. Die Geschichte beleuchtet die Reaktionen der Gesellschaft auf diese Besonderheiten und die Schwierigkeiten, die "Mara" bei der Förderung ihrer Kinder erlebt.
Jackson Lewis ist kein typischer Werwolf: Er lebt zurückgezogen und widmet sich ganz seiner eigenen Mikrobrauerei, da bleibt nicht viel Zeit für Romantik. Umso überraschter ist er, als er in der Stadt über seinen Seelengefährten stolpert. Leo Gallagher ist liebenswert, lebensfroh, Jacksons komplettes Gegenteil – und ein Mensch. Dass Jackson bisher davon ausgegangen ist, hetero zu sein, stellt die beiden durchaus vor Herausforderungen. Und zu allem Überfluss regt sich auch noch eine Anti-Werwolf-Aktivistengruppe, die die Verbindung von einem Menschen und einem Werwolf überhaupt nicht gerne sieht. Doch das Herz lässt sich nicht verbieten, wen es liebt, und das Schicksal irrt sich nie…
For many decades, All in the Cooking was the go-to book for anyone studying Home Economics in secondary school. Even today, it is an absolute gem to add to any cookbook collection, where you can relearn all the classic recipes you perfected as a teenager.
Caleb Stone, a deaf teenager with social anxiety, navigates public high school during his senior year, finding solace in photography and Tumblr. He connects with Luc, who shares similar struggles, through a reblogged photo. As they prepare to meet in New York City, they confront their fears and explore different forms of communication.
High school student James is hiding his budding relationship with Dylan, a college student, from his father. His father, Mark, doesn't see any reason to mention Steve, who is just a hookup--and Dylan's father. But everything's about to explode at a family barbecue....
The South Pacific Archipelago is home to a tiny island community of around three hundred scientists... and twenty thousand dinosaurs. As a paleogeneticist, Kit Sterling leads a team studying the dinosaurs to unlock the unanswered questions of evolution. But there is something more dangerous than dinosaurs on the islands. Head ranger Logan Beck discovers evidence of poachers, while rumors of a black market for dinosaur leather swirl around the community. Kit and Logan haven't always gotten along professionally, though that has nothing to do with their attraction to each other. So when they're thrown together to save an injured infant dinosaur, their professional disdain turns into a clandestine romance. With not just the injured dinosaur at risk, but all of the precious dinosaurs on the islands too, Kit and Logan have to figure out how to balance their budding romance without letting their careers go extinct.
Focusing on ensemble learning, this work highlights the effectiveness of combining diverse neural network classifiers to achieve improved accuracy over single models. It examines how randomizing neural network parameters can create diverse ensembles, enhancing generalization. By employing a sampling strategy akin to Random Forests, the study aims to foster disagreement among network members. Experimental findings reveal that while inducing diversity in ensembles can be beneficial, it does not always guarantee accuracy improvements, making this research valuable for enthusiasts of ensemble methods and neural networks.