a) ETS 退役和 MSO:当成员的 ETS 距离结束不到 6 个月,且成员已完成至少 6 年的服役时(此请求仅需要由联队或集团 CAA 和成员签署的 AF IMT 158)。b) ARPC 请求:当成员的 ETS 距离结束超过 6 个月且/或成员尚未完成其 MSO 时(此请求需要 AF IMT 158 才能从成员的 CSS 获得 ARPC 申请)。您需要获得单位指挥官对 ARPC 请求的批准。请求的生效日期必须不早于提交请求之日起 6 个月。联队指挥官是 IRR 请求的最终批准机构。
C3 AI 流程优化应用先进的机器学习和优化技术来不断优化制造成果并推荐流程控制参数。该应用程序可以灵活配置优化问题,其中可以添加和调整约束和目标以代表最终用例,包括最大化生产率和产量、保持高产品质量和优化能源效率。
Miriam Lord:大家好,欢迎参加今天的网络研讨会,由美国版权局主办——包含人工智能生成内容的作品的注册指南。我叫 Miriam Lord,我是版权局副局长兼公共信息和教育办公室主任。这次网络研讨会是该局发起的一项计划的一部分,旨在研究版权法与人工智能技术相关政策问题之间的联系。感谢您的加入。本次网络研讨会将被录制。我很高兴介绍我的同事,版权局副局长兼注册政策和实践主任 Rob Kasunic 和注册政策和实践副主任 Erik Bertin。Rob 和 Erik 将向您介绍该局在 2023 年春季针对该计划和您的申请流程发布的一些指南,并回答一些问题。有关版权或该局的一般信息,请访问我们的网站 copyright.gov。现在,我将把发言权交给 Rob,让我们开始。
● 向 SCAN 数据门户提交图像数据 本手册包含有关在成像过程中照顾研究参与者的研究中心临床工作人员以及参与 PET 成像数据处理和传输的工作人员的信息。 联系信息 有关上传 SCAN 数据的问题:data.coordinator@loni.usc.edu(有关个别受试者的问题/疑虑,请联系您的转诊中心的研究协调员)。 技术/质量控制问题:koeppe@umich.edu(Robert A. Koeppe)或 slbaker@lbl.gov(Suzanne L. Baker)。 有关扫描仪特定的采集和重建参数的问题。 场地资格 场地最好使用现有的合格 TRC-PAD、ADNI、LEADS、DIAN、DIAN-TU、Pointer 或 NiAD 扫描仪进行 PET 成像。如果您使用的扫描仪尚未通过 Bob Koeppe 的这些项目之一的资格认证,则需要先进行资格认证才能进行成像。请联系 Bob Koeppe (koeppe@umich.edu)。如果您计划在新的 PET 扫描仪上获取 SCAN 数据,请联系 Bob Koeppe。您需要在新的 PET 扫描仪上扫描任何对象之前执行两次霍夫曼幻影扫描并将图像发送给 Bob Koeppe。霍夫曼幻影扫描
摘要。当代流程感知信息系统具有记录流程执行过程中产生的活动的能力。为了利用这些特定于流程的细粒度数据,流程挖掘最近已成为一门有前途的研究学科。作为流程挖掘的一个重要分支,预测业务流程管理的目标是生成前瞻性的预测性见解来塑造业务流程。在本研究中,我们提出了一个概念框架,旨在建立和促进对决策环境、底层业务流程和用户特征的理解,以开发可解释的业务流程预测解决方案。因此,关于该框架的理论和实际意义,本研究为深度学习分类器提出了一种新颖的局部事后解释方法,有望帮助领域专家证明模型决策的合理性。与其他流行的基于扰动的局部解释方法相反,本研究使用深度神经网络学习到的中间潜在空间表示从验证数据集中定义局部区域。为了验证所提出的解释方法的适用性,我们使用了沃尔沃 IT 比利时事故管理系统提供的实际流程日志数据。所采用的深度学习分类器取得了良好的性能,ROC 曲线下面积为 0.94。生成的局部解释也被可视化,并提供了相关的评估措施,有望提高用户对黑盒模型的信任度。
有助于降低燃料消耗和运营成本。从这个角度来看,新材料和技术得到了开发,设计方法和工具也取得了进步。生成设计是一种自动优化组件设计的新方法。设计过程必须自行设计,以实现与设计参数、要求和限制相关的最佳解决方案。哪些独特的特点使人们认为这项技术是相对于传统 MDO 的重大进步?生成设计是否只是一种重要的、但不是特别有区别的方法,用于设计(航空航天)结构和可能更高级别的系统?例如,当设计目标是找到结构的最佳配置时,生成设计是否会导致发现新概念或结构类型,或者它是遗传算法在拓扑优化中的特定应用?本文旨在回答前面的问题。具体而言,生成设计方法有望在基本概念之间进行选择,并将其用作设计新系统配方的基本说明和成分。基于这些考虑,我们在本文中修订了
估计公共报告信息收集负担平均为每份回应 1 小时,包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集任何其他方面的评论(包括减轻此负担的建议)发送至华盛顿总部服务处、信息运营和报告理事会,地址:1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington VA 22202-4302。受访者应注意,尽管法律有任何其他规定,但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号,则任何人不得因未遵守信息收集而受到处罚。
许多人为这项研究做出了贡献,使它取得了成功。这里没有一一列举和感谢他们,但我要特别感谢其中几个人。首先,我要感谢 Tom McSweeny 和 Elizabeth Erickson 在本项工作的初始阶段提供的宝贵见解和指导。如果没有他们的远见和支持,这项研究很可能不会进行。我还要感谢所有监督委员会成员,包括代理成员 Ron Hinderberger、John Hickey 和 Tom Edwards 提供的支持,感谢他们在整个研究过程中对 CPS 团队的持续指导。此外,我还要感谢桑迪亚国家实验室代表提供的专业支持和不懈的耐心。