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工作人员起草的西海茨维尔-皇后教堂区规划二
2024 年西海茨维尔-皇后教堂分区规划工作人员草案是针对规划区 68 西南部分的拟议分区规划。经批准后，西海茨维尔-皇后教堂分区规划将取代并替换 2006 年批准的整个西海茨维尔交通区覆盖区的交通区发展规划。该计划将取代并替换 1994 年批准的规划区 68 总体规划和 2004 年批准的乔治王子县门户艺术区分区规划（规划区 68 部分），以及 1989 年批准的兰利公园-大学公园-绿化带及附近地区总体规划（规划区 65 内西北支流谷地公园部分）。该计划将修改 2014 年乔治王子城 2035 年批准总体规划（2035 年计划）的部分内容以及西海茨维尔 - 皇后教堂地区其他全县功能总体规划。
西部皇后区街头安全计划
改善基础设施和设计可以创建本质上是自我执行的街道，这意味着设计本身可以维持驱动程序对交通法律的遵守，从而减少了对执行的需求。dot有各种街道重新设计工具，目前可以并且应该在整个西部皇后区使用，以减少街道上的交通量和交通缓慢。下面列出了一些选项，DOT的街道设计手册详细概述了其工具包中的所有选项。dot已经提出，完成或正在完成包括其中一些工具和其他工具的项目，包括第一大道，第五大道和曼哈顿的第三大道，以及Crescent Street，21st Street和Western Queens的第31大街。这是一个很好的开始，但是西部皇后区和可能在全市范围内的几乎每个走廊都可以从重大的基础设施改善中受益。
战略计划|皇后学院 - 墨尔本大学
认识到多样性和包容性是有意义的学术环境和公平工作场所的重要组成部分，我们努力更充分地实现我们的包容性理想，帮助各行各业的学生和员工在我们的社区中蓬勃发展，尤其是那些来自边缘化或代表不足的团体的人。这将包括我们通过和解行动计划的原住民和托雷斯海峡岛民成员。，我们将继续扩展和集中学生的支持和计划，以特别关注他们的特定个人，文化，种族，社会经济，身体和学术现实。同样，我们将增强针对他们特定需求的员工和飞镖的支持。
答：C/o. Regius Legal LLP，皇后区地下层...
英国仲裁小组 • 英国国际调解与仲裁论坛（FICA） • 新加坡北海亚洲国际仲裁中心（BAIAC） • 英属维尔京群岛英属维尔京群岛国际仲裁中心 • 荷兰艺术仲裁法院（CAfA） • 香港亚洲域名争议解决中心（ADNDRC） • 马来西亚仲裁员协会（MIArb） • 马来西亚亚洲国际仲裁中心（AIAC） • 马来西亚亚洲替代性争议解决协会 • 阿联酋阿布扎比 ADGM 仲裁中心 • 沙特阿拉伯沙特商业仲裁中心 • 毛里求斯 MCCI 仲裁与调解中心（MARC）– 数据库 • 马尔代夫国际仲裁中心 • 印度孟买高等法院 • 印度德里高等法院（德里国际仲裁中心） • 印度旁遮普和哈里亚纳邦高等法院（昌迪加尔法庭） •印度中央邦（中央邦仲裁中心）• 俄罗斯仲裁中心 - 数据库，俄罗斯• 印度国家商品及衍生品交易所• 印度多种商品交易所• 印度在线争议解决中心（CORD），印度• 印度争议解决中心（IDRC），印度• 国际和国内仲裁中心（IDAC），印度• 班加罗尔国际调解仲裁与和解中心（BIMACC），印度• 海得拉巴仲裁中心（HAC），印度• 印度综合冲突管理联合会（FICM），印度
皇后城职业指南 - 经济学 - 贝尔克商学院
什么是经济学？经济学是研究选择——我们如何将土地、劳动力和资本等稀缺资源分配给商品和服务的生产。政府和企业实体使用经济信息来做出有关人力和自然资源以及设备、机械或土地投资的决策。它还可以包括购买行为分析、税收政策影响、失业、通货膨胀和国际贸易。经济学的影响深远，其效果得到了广泛的研究。
皇后城职业指南 - 运营与供应链...
什么是运营和供应链管理？利用公司的资源有效地生产优质的商品和服务。运营经理有助于降低生产成本，提高商品和服务的质量，并允许公司迅速响应客户需求。本质上，它是向客户提供商品和服务流的管理。运营管理不仅发生在生产设施中，例如工厂或仓库，而且在服务业中。实际上，当今许多运营工作与公司提供的服务有关。
皇后区托顿堡历史街区
从历史上看，该地点，堡垒和行动在美国的军事活动中发挥了重要作用。在1862年，托特堡（Fort Totten）被建立为在小脖子湾，东河和长岛声的战略汇合处的防御堡垒。它一直是一个活跃的军事基地，直到1995年基本重组和关闭过程开始，如今已成为纽约市的财产。大多数托特堡是公众开放且可供公众访问的。纽约消防局（FDNY），公园与娱乐部（DPR），美国陆军预备队（USAR）和美国海岸警卫队（USCG）设有设施。纽约警察局（NYPD）和紧急医疗服务（EMS）以及一些文明组织保留了这些机构拥有的某些建筑物。
TARA：AI 公平性和领域泛化的训练和表示调整 William Paul 1、Armin Hadzic 1、Neil Joshi 1、Fady Alajaji 2、Philippe Burlina 1、3 1 约翰霍普金斯大学应用物理实验室 11100 Johns Hopkins Rd, Laurel, MD 20723, USA firstname.lastname@jhuapl.edu 2 数学与统计系 加拿大安大略省皇后大学 K7L 3N6 fa@queensu.ca 3 约翰霍普金斯大学计算机科学系 3400 N. Charles Street Baltimore, MD 21218
我们提出了一种针对受保护或敏感因素实施 AI 公平性的新方法。该方法使用双重策略执行训练和表示改变 (TARA) 来缓解 AI 偏见的主要原因，包括：a) 通过对抗独立性使用表示学习改变来抑制数据表示对受保护因素的偏见依赖性；以及 b) 通过智能增强改变训练集以解决引起偏见的数据不平衡，通过使用生成模型，允许通过领域适应和潜在空间操纵对与代表性不足的人群相关的敏感因素进行精细控制。在图像分析上测试我们的方法时，实验表明 TARA 显著或完全消除了基线模型的偏差，同时优于具有相同信息量的其他竞争性消除偏差方法，例如，对于 Eye-PACS，(% 总体准确度，% 准确度差距) = (78.8, 0.5) vs. 基线方法的得分 (71.8, 10.5)，对于 CelebA，(73.7, 11.8) vs. (69.1, 21.7)。此外，认识到当前用于评估消除偏差性能的指标的某些局限性，我们提出了新颖的联合消除偏差指标。我们的实验还证明了这些新指标在评估所提出方法的帕累托效率方面的能力。