第101节。拨款授权。本节修改了美国法典第14条第4902条,授权拨款2025财政年度148亿美元,而2026财政年度为155亿美元,为联合国海岸警卫队(海岸警卫队或服务)拨款。第102节。岸边基础架构和设施以及信息技术。本节授权2025财年和2026财年授权3.63亿美元,以现代化海岸警卫队的信息技术(IT)基础设施,2025财政年度为5亿美元,2026财政年度为6亿美元,以资助收购,建筑,建筑,重建,改善海岸警卫队的沿海保险公司Shoresife Infrrastruse Infrrastruse Infrrastruse Infrastruse Infrastruse Infrastruse instructions。在IT金额内,该部分授权1100万美元用于为商人水手证书计划的认证系统的收购,开发和实施提供资金。在岸上基础设施额度内,该部分授权2025财政年度的2.25亿美元和2026财政年度的1.25亿美元,用于改进新泽西州的美国海岸警卫队培训中心,在新泽西州开普梅,1000万美元的2025年为100万美元的基金会及其伦敦的伦敦开发学院的创造资金,以资助新泽西州。 2026年执行该计划,并在2025财政年度为5000万美元,以完成海岸警卫队学院的Chase Hall的维修和改进。它还授权2025财政年度的7000万美元,2026财政年度1亿美元用于资助
Zhang, K., Chooi, W. H., Liu, S., Chin, J. S., Murray, A., Nizetic, D., ... Chew, S. Y. (2020)。通过纳米纤维上的逐层自组装肽涂层局部递送 CRISPR/dCas9 用于神经组织工程。生物材料,256,120225‑。doi:10.1016/j.biomaterials.2020.120225
第 1 节 简称;目录:本法案可称为“2024 年人工智能未来创新法案”。第 2 节 国会意见:国会认为,管理人工智能的政策应最大限度地发挥人工智能的潜力并促进其发展,使所有公共和私人利益相关者受益。第 3 节 定义:提供关键定义,包括“人工智能蓝队”、“人工智能模型”、“人工智能红队”、“基础模型”、“生成人工智能”、“合成内容”、“测试平台”、“TEVV”和“水印”。标题 I:自愿人工智能标准、指标、评估工具、测试平台和国际合作副标题 A – 人工智能安全研究所和测试平台第 101 节 人工智能安全研究所:
标题I - 效率第1001节。为学校的能源改造援助协调。第1001条的简化联邦能源效率计划和融资,以帮助提高效率并降低学校的能源成本。第1002节。在联邦建筑中使用能源和水效率措施。第1002条修改《国家能源保护政策法》(NECPA),要求能源部(DOE)向总统和国会报告每个机构的能源储蓄绩效合同,包括其投资价值;与上一年的实际节能相比,他们的最初保证节省了;来年签订新合同的计划;以及说明为什么未实施任何先前提交的合同计划的信息。 本节进一步修改了NECPA,以允许机构接受,保留,出售或转让能源节省,并将收益应用于本标题下的绩效合同。 它不包括在联邦水电设施执行的工作合同。 第1003节。 节能数据中心。 第1003节要求开发用于数据中心能源效率的度量,并要求能源部长,环境保护局(EPA)的管理员以及管理与预算办公室(OMB)的主管(OMB)来维护数据中心能源从业人员计划和联邦拥有和操作数据中心能源的开放数据计划。 第1004节。 节能和节能信息技术。 第1005节。 扩展产品系统折扣计划。第1002条修改《国家能源保护政策法》(NECPA),要求能源部(DOE)向总统和国会报告每个机构的能源储蓄绩效合同,包括其投资价值;与上一年的实际节能相比,他们的最初保证节省了;来年签订新合同的计划;以及说明为什么未实施任何先前提交的合同计划的信息。本节进一步修改了NECPA,以允许机构接受,保留,出售或转让能源节省,并将收益应用于本标题下的绩效合同。它不包括在联邦水电设施执行的工作合同。第1003节。节能数据中心。第1003节要求开发用于数据中心能源效率的度量,并要求能源部长,环境保护局(EPA)的管理员以及管理与预算办公室(OMB)的主管(OMB)来维护数据中心能源从业人员计划和联邦拥有和操作数据中心能源的开放数据计划。第1004节。节能和节能信息技术。第1005节。扩展产品系统折扣计划。第1004节要求OMB主管与每个联邦机构合作,以实施节能和节能信息技术。第1005节指示能源部长建立回扣计划,以鼓励更换效率低下的电动机。第1006节。节能的变压器回扣计划。第1006条指示能源部长建立回扣计划,以鼓励更换效率低下的变压器。第1007节。智能建筑加速度。第1007节指示能源部长建立一个计划,以在联邦建筑物中实施智能建筑技术,并证明智能建筑的成本和收益。本节要求能源部长作为更好的建筑挑战的一部分,以开发智能建筑加速器,以展示创新的政策和方法,以加速向智能建筑物的过渡。本节还建立了一个针对建筑物到网格集成的研发(R&D)计划。
假设转向系统的首选布局将具有两个独立的结构:人机接口(以下简称“ HMI”)单元,用于检测驾驶员和转向单元的手轮操作,用于根据驾驶员操作的水平来控制路轮角度。为了满足这些需求,我们目前正在开发一个没有机械链接的逐线系统(以下简称“ SBW”)。本文描述了我们的系统开发结果,该结果可以通过根据我们的安全性和新控制技术实施系统冗余来安装在车辆上。该系统是J-EPICS(JTEKT Electronics执行智能控制转向)的第一个实施示例,我们将其定义为通过电信号控制路轮操作的转向系统。
就业、旅游、科学和创新部 11 楼,1 William Street Perth WA 6000 电话:+61 (08) 6277 3000 邮箱:investandtrade@jtsi.wa.gov.au 网站:www.investandtrade.wa.gov.au
根据 2000 年《灾害缓解法案》(DMA2K)颁布的《罗伯特·T·斯塔福德灾难救济和紧急援助法案》(斯塔福德法案)第 322 条,佛罗里达州必须拥有联邦紧急事务管理局 (FEMA) 批准的灾害缓解计划,才有资格获得联邦灾害缓解资金。州灾害缓解计划 (SHMP) 的目的是减少佛罗里达州自然灾害造成的死亡、伤害和财产损失。2018 年计划根据州内灾害的历史确定灾害,并列出减少未来损失的目标、目的、策略和行动。实施计划的、预先确定的和具有成本效益的缓解措施不仅有助于减少生命、财产和环境损失,而且还简化了灾难恢复过程。灾害缓解措施只有在灾难发生前制定全面的、长期的计划,才能发挥最大作用。
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要,尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果,但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络,要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中,我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中,每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明,修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差,只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验,以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在:https://github.com/csyhhu/L-OBS 。