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KBMC Gov在财产税在线支付
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发展控制 B 委员会 - ModernGov - bristol.gov.uk
日期：2025 年 1 月 29 日，星期三 时间：下午 6 点 地点：议会厅 - 市政厅，College Green，布里斯托尔，BS1 5TR 出席会议或参加公共论坛的公众请注意，所有开发控制会议都将被拍摄，并通过议会的网络直播页面进行现场直播或随后播出。整个会议都会被拍摄（除非有机密或豁免项目），并且录像将保留两年。如果您提出问题或作出陈述，则可能会被拍摄，并且将被视为已同意这样做。如果您不希望被拍摄，则需要向网络直播工作人员表明您的身份。但是，2014 年《地方政府机构开放条例》现在意味着与会人员可以拍照、拍摄和录音会议过程并报告会议情况（会议期间不允许口头评论，因为这会造成干扰）。因此，公众应该意识到，他们可能会被其他参加活动的人拍摄，而这不在委员会的控制范围内。议员：Donald Alexander（主席）、Guy Poultney（副主席）、Fabian Breckels、Lisa Durston、Caroline Gooch、Paula O'Rourke、Mohamed Makawi、Lisa Stone 和 Bador Uddin 抄送：Norman Cornthwaite（民主服务官员）、Allison Taylor（民主服务官员）、Jeremy Livitt（民主服务官员）、Rachael Dando、David Fowler（议员办公室经理（保守党））、Stephen Fulham、Paul Shanks、Philippa Howson、John Smith（临时执行董事：增长与再生）、Jonathan Dymond、Simone Wilding、Jane Woodhouse、Lewis Cook 和 Ben Grimes（议员支持工作者） 发放人：Jeremy Livitt，民主服务市政厅，邮政信箱 3399，布里斯托尔，BS1 9NE 电子邮箱：democracy.services@bristol.gov.uk 日期：2025 年 1 月 21 日，星期二
科学学院AI.IO工作参考：REQ241094职称：AI/ML运动表现分析科学家（KTP副学士）期间：30个月薪水：
科学学院ai.io工作参考：REQ241094职称：AI/ML运动表现分析科学家（KTP副助理）期间：30个月薪水：38,000英镑 - 每年44,000英镑，包括伦敦的重量（包括启动薪水）（从事的开始薪水）分析，动作质量评估，机器视觉，体育AI。申请截止日期：2025年1月12日，星期日，项目标题：AI驱动的人才侦察：革新有关项目愿景的自动化足球运动员绩效评估：传统的足球侦察方法昂贵且效率低下，依靠人类的投入和主观判断力。ai.io旨在通过利用AI技术来使足球人才识别和发展民主化，从而使玩家可以通过简单的基于移动相机的沟通和公平，一致的评估过程与更多的侦察员建立联系。目标：ai.io已经开发了一个由AI驱动的平台，该平台可以自动化侦察过程，使足球组织能够与全球数百万球员联系，试用，分析，参与，评估，开发，开发和侦察数百万球员。这个KTP项目将开发AI驱动的技术，用于分析通过移动摄像机捕获的足球录像中的场景，对象和相关球员运动，从而评估性能质量并了解环境因素如何影响玩家的成果。KTP助理角色：知识转移伙伴关系（KTP）是企业与大学之间独特的合作伙伴关系，以创造积极的影响并推动创新。KTP合伙人使用通过学术培训获得的知识和专业知识来实施创新的解决方案，以确定业务挑战。学术合作伙伴（拉夫堡大学）在整个项目中支持并指导KTP合伙人。对于AI及其在体育科学技术领域的应用中，这是一个令人兴奋的机会，该专业人士加入AI.IO，这是一家致力于开发解决方案的技术公司，用于开发用于分析业余和专业体育数据的解决方案，并为核心产品服务提供实时见解。
双重RPE65变异相关视网膜营养不良症的基因检测
一种基因治疗（voretigene nenparvovec）针对双重RPE65变异性视网膜营养不良症患者的患者具有RCT证据。VoreTigene Neparvovec的Pivotal RCT（NCT00999609）是一项开放标签试验，对三岁或以上的患者患有双重性RPE65型号，VA较差，VA差于20/60，并且在任何合并中都有足够的Meridian，具有足够可行的无效的重新录像细胞[13，14]。那些符合这些标准的患者被随机2：1进行干预（n = 21）或对照（n = 10）。该试验是在儿童医院和大学医学中心进行的。患者在2012年至2013年之间被招募。干预治疗组接受了1.5E11 VG AAV2-HRPE65V2（Voretrigene Neparvovec）的顺序注射，每只眼睛相距不超过18天（目标，12天；标准偏差[SD]，6天）。在全身麻醉下，注射量的全视网膜下体积为0.3 mL。对照治疗组在基线评估后一年接受了Voretigene Neparvovec。患者接受了泼尼松1 mg/kg/d（最大，40 mg/d）的泼尼松，在第一只眼前注射前三天开始七天，直到注射第二只眼前三天，然后重复了类固醇方案。在第一年，随访发生在30、90、180天和一年。计划进行15年的扩展随访。比较了1年的功效结果。主要结果是平均双侧MLMT分数变化的差异。MLMT的毕业生被掩盖到治疗组。尚未验证VFQ。该试验的功率大于90％的功率，以检测MLMT分数中一个光水平的差异，其双面I型错误率为5％。次要结果在层次上排名：（1）两只眼睛在两只眼睛上平均的全场光灵敏度阈值（FST）测试的变化差异； （2）单眼（第一眼）MLMT评分变化的变化差异； （3）两只眼睛上平均VA变化的差异。还报道了使用视觉功能问卷（VFQ）和VF测试（Humphrey和Goldmann）的日常生活（ADL）（ADL）（ADL）与患者报告的视力相关的活动（Humphrey和Goldmann）。
dijck，大数据
荷兰阿姆斯特丹阿姆斯特丹大学的何塞·范·迪克（JoséVanDijck）。j.van.dijck@uva.nl摘要元数据和数据已成为公民为其通信服务和安全费用的常规货币，这是一个依赖大多数人的舒适区的权衡。本文解构了数据缺陷的意识形态基础。数据缺陷源于有问题的本体论和认识论主张。作为更大的社交媒体逻辑的一部分，它显示了广泛的世俗信念的特征。数据主义称为这一信念，这是如此成功，因为大批人（天真或不知不觉地）将他们的个人信息信奉给公司平台。信任的概念变得更加问题，因为人们的信仰扩展到其他公共机构（例如处理其（元）数据的学术研究和执法）。在适应这种意识形态的政府，商业和学术界的互锁使我们希望更加批判地研究整个结缔组织的生态系统。介绍当2013年6月10日的爱德华·斯诺登（Edward Snowden）使自己被称为“举报N.S.A.”的举报人。对新闻媒体进行例行监视的实践，详细描述了“压迫的建筑”，这使他和许多其他N.S.A.合同能够拦截Facebook，Google，Apple和其他科技公司记录的30亿个电话和互动的元数据。在录像采访中，这位前中央情报局 - 分析师说，他不再能够忍受他代表情报界进行的广泛隐私入侵和法律违规行为。他还想使人们意识到许多代理商都可以完全访问各种交流数据，从而引发公众辩论。斯诺登的披露不仅仅是对逐渐接受个人信息的“共享”的公民的唤醒呼吁，从婚姻状况到感冒，从饮食习惯到最喜欢的音乐，视野社交网站或应用程序是新规范（Van Dijck 2013a）。平台所有者通常与第三方共享用户的汇总元数据，以换取自定义营销以换取免费服务。直到斯诺登泄漏之前，许多人可能还没有意识到，企业社交网络（愿意或勉强）与情报机构相结合。当巴拉克·奥巴马（Barack Obama）捍卫其政府的大规模监视政策时，他说，“没有满足感，只有元数据”，他补充说，公民不能指望百分之一百的安全性和百分之一百的隐私权，没有不便。总统的解释与社交媒体公司的论点相呼应，即用户必须放弃部分隐私，以换取免费的便利平台服务。换句话说，元数据似乎已成为
远程启动的定时评估法规
10。您必须在私人，光线充足的房间中进行定时评估，并带有工作站（桌子/桌），没有个人物品。11。使用笔记本电脑/PC在Proctorexam平台上访问定时评估（符合Cilex网站上的规范）。您不允许访问其他应用程序，例如Microsoft Word，Outlook，其他Internet站点或在定时评估中类似。12。您必须按照屏幕上的说明进行审查前的环境检查，确保您扫描工作站和空间。13。要求您在整个定时评估期间通过网络摄像头，屏幕处理和手机（使用Proctorexam应用程序）进行监视。您必须检查摄像机（网络摄像头和移动设备）在屏幕上指示时正确定位。将记录和审查网络摄像头，屏幕处理和手机的录像。14。您只需使用一个监视器/屏幕。不允许第二个显示器。15。您仅允许使用允许的材料和设备，如下所示。在书架，墙壁，桌子，工作站或类似的书架，墙壁，桌子，桌子上不应该有未经授权的材料。16。您必须向网络摄像头显示任何允许的材料，如下所示：显示任何法规书籍，法律书籍或类似于网络摄像头的封面，浏览高级材料以及您将使用文档持有网络摄像头的文档的任何研究说明或其他参考材料。17。18。19。您不允许在定时评估中进行预先准备的响应。您在定时评估期间不得中断，在定时评估期间不得与其他人进行交流，除非Proctorexam平台或Cilex上可用的在线聊天技术支持（请参见下文）。您必须制作个人和原始工作以进行定时评估。20。帽子或头部遮盖不允许，除非出于宗教原因而佩戴，否则只有当您的全部面部特征清晰可见。您不允许戴太阳镜*，智能手表，耳机/耳机或耳塞。*如果您患有医疗状况，这意味着您需要戴太阳镜，请尽快与Cilex联系。21。您不得阻止网络摄像头，并且必须在定时评估期间保持摄像头的全景，除非在下面的厕所休息时（如下所述）。22。您一定不能在房间里移动，除了要短暂的厕所休息，请参阅下面。23。您被允许离开工作站去厕所，但任何时候都必须不超过5分钟。时钟将在厕所休息期间继续运行。，如果您休息一下，您绝对不能将任何东西带回房间。24。您不允许在定时评估期间吸烟或vape。
Ruhe, Wilhelm，“德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展”（1999 年）。1999 年美国/加拿大鸟击委员会，第一届联合年会，不列颠哥伦比亚省温哥华。27. https://digitalcommons.unl.edu/birdstrike1999/27
德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统：自动鸟类迁徙信息系统的新发展 气象学硕士 Wilhelm Ruhe，理学硕士 德国军事地球物理局生物学 - 科室 (GU 4) D - 56841 Traben - Trarbach，德国 电话：06541/18734 传真：06541/18767 电子邮件：WilhelmRuhe@awg.dwd.d400.de 摘要 德国军事地球物理局 (GMGO) 在所有鸟击预防领域拥有 30 多年的经验。军事训练和飞行作业通常在低空进行，那里也有很多鸟类，尤其是在海岸附近和迁徙期间。大约三分之一的 GAF 鸟击发生在低空飞行作业期间。军事低空飞行中防止鸟击的最有效工具是经过充分验证的系统，该系统包括 • 持续的实际鸟类迁徙观察（视觉和雷达）， • 即时报告， • 集中风险评估， • 在线警告（BIRDTAM）， • 立即向空军人员和飞行员分发 BIRDTAM， • 严格的军事飞行规定和 • 定期的鸟击风险预报以供规划之用。本文概述了德国及其邻近地区自动鸟类迁徙信息系统（AVIS（拉丁语：Bird）：“Automatisiertes Vogelzug Informations -System”）的近期和近期发展。描述了该系统的重要模块。概述了项目的实际情况。鸟类迁徙观察实际的鸟类迁徙观察系统基于以下网络和技术：（i）综合气象观测网络，由大约 150 个站组成。观察员经过培训并被指派目视监测鸟类迁徙。只有较大的鸟类和鸟群规模才需要报告。 (ii) 6 个防空雷达站与防空控制和报告中心 (CRC) 一起分布在德国西部。目前的作战观察系统监控 60 海里圆形范围内的所有移动目标。个人电脑和摄像机自动记录每小时的观察结果，作为 PPI 显示器的 10 分钟延时录像（图 1）。视频图像显示鸟群的二维运动。二维杂波图像会自动处理和存储。如果超过某些参数值，系统会向雷达工作人员发出警报，并指派雷达工作人员进行解释和报告（如有必要）。此外，每台 PC 都由 GMGO（生物部门或地球物理预报中心）通过调制解调器完全远程控制。可以随时启动连接并查看实际、最近或存档的观察文件。 （三）德国东北部的一个由 5 个雷达站和远程传感器组成的系统正在使用鸟类雷达数据接口的原型，该接口连续收集预先选定的 3-D 雷达图数据（仅限初级雷达图，我们提取了与二次雷达图不相关的数据（这些图与二次雷达图不相关），并将其存储到 20 分钟的数据文件中。
使用机器学习的HSRP数字板检测-IJRPR
在过去五年中，使用机器学习技术对高安全性登记板（HSRP）的检测和认可取得了相当大的势头，这是在深度学习进步的推动下，尤其是卷积神经网络（CNNS）。这些模型已被证明有效地识别字母数字模式并处理与HSRP相关的复杂性，例如不同的字体，设计和安全功能。在2019年，Li等人。在CNN中引入了专门用于车辆登记板检测的CNN中的使用。通过将模型的注意力集中在数字板的关键区域上，它们的方法提高了结果的准确性和解释性。这项研究在应对复杂的HSRP设计带来的挑战方面至关重要，该设计通常包括全息图和水印。基于注意力的方法使该模型忽略了无关紧要的背景信息，而是专注于板块的重要细节[1]。Uddin等人解决了HSRP检测域中标记的数据有限的问题。在2020年，使用了转移学习技术。通过在大规模数据集上微调预训练的模型，然后将其调整为HSRP识别的特定任务，它们在速度和准确性方面都有显着提高。他们的研究还探讨了数据扩展等技术，以增强模型的概括能力，当时应用于不同的HSRP格式[2]。在2021年，Shah等人。此方法对于处理监视录像中通常遇到的模糊或扭曲的图像特别有用[3]。引入了多分辨率CNN体系结构，以改善在不同条件下（例如不同的图像分辨率，角度和环境因素）的HSRP检测。他们的方法使网络可以在多个尺度上处理图像，从而改善了鲁棒性，尤其是在现实情况下，可以从不同角度或在弱光条件下捕获板。在2022年，Patel和Rao开发了一种混合系统，将CNN与光学特征识别（OCR）技术相结合，用于检测和识别HSRPS。他们的方法利用CNN来定位和检测板，而OCR则被用来读取板上的字母数字字符。这种集成导致对HSRP的检测和识别更加准确，尤其是在安全特征或字体显着变化的情况下[4]。Kumar等。 （2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。 他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。 这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了Kumar等。（2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了
学习通用门操作政策，大多数...
[1]本·艾斯纳（Ben Eisner），哈里·张（Harry Zhang）和大卫（David Hold）。flowbot3d：学习3D表达流动以操纵表达的观察。arxiv预印arxiv：2205.04382，2022。1 [2] Haoran Geng，Ziming Li，Yiran Geng，Jiayi Chen，Hao Dong和He Wang。partManip：从点云观察到学习跨类别的可推广零件操纵策略。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第2978-2988、2023页。2 [3] Haoran Geng，Helin Xu，Chengyang Zhao，Chao Xu，Li Yi，Siyuan Huang和Wang。gapartnet：跨类别域，可通过可概括和可行的部分操纵对象感知和操纵。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第7081–7091页，2023年。1，2 [4] Yiran Geng，Boshi AN，Haoran Geng，Yuanpei Chen，Yaodong Yang和Hao Dong。机器人操纵的端到端舞蹈学习。arxiv预印arxiv：2209.12941，2022。2 [5] James J Gibson。 提供的理论。 Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [5] James J Gibson。提供的理论。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。 2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。 铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。 ICRA，2024。 2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。 AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。Hilldale，美国，1（2）：67–82，1977。2 [6] Suhan Ling，Yian Wang，Shiguang Wu，Yuzheng Zhuang，Tianyi Xu，Yu Li，Chang Liu和Hao Dong。铰接的物体操纵，用粗到精细的负担能力来降低点云噪声的效果。ICRA，2024。2 [7]刘刘，韦奇安格Xu，haoyuan fu，sufe Qian，Qiao-jun yu，Yang Han和Cewu lu。AKB-48：一个现实世界中阐明的对象知识库。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集，第14809–14818页，2022年。2 [8] Kaichun MO，Leonidas J. Guibas，Mustafa Mukadam，Abhi-Nav Gupta和Shubham Tulsiani。其中2act：从pix-els到铰接3D对象的动作。在IEEE/CVF国际计算机愿景会议论文集（ICCV），第6813-6823页，2021年。1，2 [9] Chuanrou Ning，Ruihai Wu，Haoran Lu，Kaichun Mo和Hao Dong。其中2个口气：对于看不见的新型铰接对象类别的负担能力学习。在神经信息处理系统（神经）中的广告中，2023年。2 [10] Yusuke Urakami，Alec Hodgkinson，Casey Carlin，Randall Leu，Luca Rigazio和Pieter Abbeel。门口：可扩展的门打开环境和基线代理。ARXIV预印arxiv：1908.01887，2019。1，2 [11]学习开门操作的语义关键点表示。IEEE机器人技术和自动化Letters，5（4）：6980–6987，2020。1 [12] Yian Wang，Ruihai Wu，Kaichun MO，Jiaqi KE，Qingnan Fan，Leonidas Guibas和Hao Dong。adaafford：通过几乎没有相互作用，学习适应3D铰接式物体的操纵负担。欧洲计算机录像会议（ECCV 2022），2022。2 [13] Ruihai Wu，Yan Zhao，Kaichun MO，Zizheng Guo，Yian Wang，Tianhao Wu，Qingnan Fan，Xuelin Chen，Leonidas Guibas和Hao Dong。增值税：学习视觉动作
网格（V2G）服务
执行摘要拖把录像日期为20.03.2023的要求CEA制定电池电池电池电网（EV）的电网的指南。 因此，委员会是根据成员（GO＆D）主席（CEA）构成的，日期为11.04.2023。 委员会在10.05.2023举行的第1次会议上要求分析电动汽车反向收费的各个方面，并将其呈现给委员会。 因此，小组委员会的会议于17.07.2023与来自IIT Bombay，IIT Delhi，IIT Roorkee，IIT Roorkee，BSES Rajdhani Power Limited（BRPL），EVSE和EVS OEM的参与者举行，以准备该报告，以准备该报告，以供汽车对网格（V2G）服务。 本报告简要概述了电动汽车可以通过智能充电，关键挑战和重要因素为电力系统提供的服务，以实现部署，实施要求和前进的方向，以使电动汽车在网格中平稳整合。 本报告着眼于双向V2G技术，并在整合更高的可再生能源方面的作用，同时为电网提供服务。 因此，本报告的主要目的是在分发网格的规划和操作中与EV充电基础架构的整合，即 可再生发电的成本降低使电力成为运输部门有吸引力的低成本燃料。 在电动汽车部署（EV）部署中的大量扩展也代表了电力部门的机会。 以来，包括电动汽车在内的汽车通常将其终生停放的80-90％。 因此，电动汽车舰队可以创造大量的电力存储能力。要求CEA制定电池电池电池电网（EV）的电网的指南。因此，委员会是根据成员（GO＆D）主席（CEA）构成的，日期为11.04.2023。委员会在10.05.2023举行的第1次会议上要求分析电动汽车反向收费的各个方面，并将其呈现给委员会。因此，小组委员会的会议于17.07.2023与来自IIT Bombay，IIT Delhi，IIT Roorkee，IIT Roorkee，BSES Rajdhani Power Limited（BRPL），EVSE和EVS OEM的参与者举行，以准备该报告，以准备该报告，以供汽车对网格（V2G）服务。本报告简要概述了电动汽车可以通过智能充电，关键挑战和重要因素为电力系统提供的服务，以实现部署，实施要求和前进的方向，以使电动汽车在网格中平稳整合。本报告着眼于双向V2G技术，并在整合更高的可再生能源方面的作用，同时为电网提供服务。因此，本报告的主要目的是在分发网格的规划和操作中与EV充电基础架构的整合，即可再生发电的成本降低使电力成为运输部门有吸引力的低成本燃料。在电动汽车部署（EV）部署中的大量扩展也代表了电力部门的机会。以来，包括电动汽车在内的汽车通常将其终生停放的80-90％。因此，电动汽车舰队可以创造大量的电力存储能力。智能充电；电动汽车的电网支持服务，以促进大规模可再生能源整合；电动汽车充电基础设施与分销网格集成的技术和标准；电动汽车充电基础设施和与分布网格集成的政策和法规；确定印度电动汽车充电基础设施的有效，有效和可持续整合的主要挑战和建议。这些闲置时期，加上电池存储容量，可能使电动汽车成为电源系统的吸引力灵活性解决方案。它们可以充当灵活的负载和分散的存储资源，能够提供额外的灵活性来支持电源系统操作。电动汽车充电基础架构及其集成的持续开发将取决于政策和监管框架，这也必须考虑网络中增加的EV负载的影响，例如分布网格中的高峰需求和拥堵等。网络拥塞，电压和电压下的电压问题，反应性电源补偿的要求，峰值负载增加，相位不平衡问题只是较高EV负载的分销公用事业可能见证的许多不同挑战中的少数。此外，安装高功率充电器可能需要升级分销基础架构。在这方面，实施智能充电是确保不受网络限制的电动汽车吸收的关键推动器。此外，通过智能充电，电动汽车可以使其充电模式适应峰值需求，填充负载谷，并通过调整充电水平来支持网格的实时平衡。智能充电将使分配实用程序能够控制电动汽车负载，从而帮助他们将充电负载转移到非高峰期，这可以帮助推迟电网升级要求。随着负载的升级，智能充电将有助于增加对电动汽车充电的可再生能源的利用。