来自:海军记录更正委员会主席 致:海军部长 主题:审查海军记录 ICO,美国海军,参考:(a) 美国法典第 10 章§ 1552 (b) NAVADMIN 170/18 (c) NAVADMIN 236/18 附件:(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 主题的海军记录 1。根据参考 (a) 的规定,主题,以下简称为请愿人,向海军记录更正委员会 (Board) 提交了附件 (1),请求更正其海军记录,以确定其有资格将 9/11 后退伍军人权利法案教育福利转移给其符合条件的家属。2.由 组成的委员会于 2023 年 5 月 10 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。3.委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现在向委员会提出申请之前,他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论: a. 请愿人于 2018 年 8 月 30 日重新入伍,任期为 4 年。b.2018 年 9 月 3 日,请愿人提交了教育福利转移 (TEB) 申请。服务部门于 2018 年 9 月 4 日拒绝了该申请,表示请愿人“未承诺所需的额外服务时间”。 c. 2021 年 11 月 15 日,请愿人重新入伍 4 年。d. 2022 年 11 月 4 日,请愿人发布了 BUPERS 命令:3082(官方舰队预备役命令),从 2023 年 6 月 30 日起转移到舰队预备役。
合作伙伴关系已与一系列利益相关者互动,以同意一项计划,该计划将使我们能够为人们和野生动植物提供高质量的本地环境提供健康的河流。作为实时文档,随着新信息可用,该计划将被更新。它将与制定塞文河流域计划的国家河流流域管理计划过程保持一致,并将补充其他利益相关者计划,包括2020年生物多样性,洪水风险管理,排水和废水管理和绿色基础设施。在河流量表上设计的,它要求合作伙伴考虑个人行政边界上游和下游的河流过程,以使整个流域受益。
用于半分割的大多数现有知识蒸馏方法着重于从原始特征中提取各种复杂知识。但是,这种知识通常是手动设计的,并且像传统功能工程一样依赖于先前的知识。在本文中,我们旨在提出一种使用RAW功能的简单有效的功能蒸馏方法。为此,我们重新审视了功能蒸馏中的开创性工作,Fitnets可以将平方误差(MSE)损失(MSE)损失最小化。我们的实验表明,在某些情况下,这种幼稚的方法可以产生良好的结果,甚至超过了一些精心设计的方法。但是,它需要仔细调整蒸馏损失的重量。通过将fitnets的损失函数分解为差异项和角度差项,我们发现角度差异项的重量受教师特征和学生特征的幅度的影响。我们通过实验表明,角度差异项在特征蒸馏中起着至关重要的作用,而不同模型产生的特征的大小可能会有很大变化。因此,很难确定各种模型的适合减肥体重。为了避免角度蒸馏术语的重量受到特征的影响,我们提出了角度蒸馏,并探索沿不同效率尺寸的蒸馏角度信息,以进行语义分割。广泛的例子表明,我们的简单方法对超级参数表现出极大的效果,并实现了语义细分的最先进的蒸馏性能。
最近,扩散模型 (DM) 已应用于磁共振成像 (MRI) 超分辨率 (SR) 重建,并表现出令人印象深刻的性能,尤其是在细节重建方面。然而,当前基于 DM 的 SR 重建方法仍然面临以下问题:(1)它们需要大量迭代来重建最终图像,效率低下且消耗大量计算资源。(2)这些方法重建的结果通常与真实的高分辨率图像不一致,导致重建的 MRI 图像出现明显失真。为了解决上述问题,我们提出了一种用于多对比 MRI SR 的有效扩散模型,称为 DiffMSR。具体而言,我们在高度紧凑的低维潜在空间中应用 DM 来生成具有高频细节信息的先验知识。高度紧凑的潜在空间确保 DM 只需要几次简单的迭代即可产生准确的先验知识。此外,我们设计了 Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) 作为 DM 的解码器,它可以扩展感受野,同时充分利用 DM 产生的先验知识,以确保重建的 MR 图像保持不失真。在公共和临床数据集上进行的大量实验表明,我们的 DiffMSR 1 优于最先进的方法。
● 废弃的煤矿经常因缺乏维护和地下水泄漏而被淹没 ● 被淹没的煤矿中的水经常受到污染,不能用于其他用途 ● 浮动光伏太阳能发电场可以放置在湖泊上以产生能源 ● 水冷却太阳能电池板,提高效率 ● 减轻 NIMBY 的影响和附近居民的反对 ● 减少湖面蒸发 挑战
案卷号 8192-22 参考:签名日期发件人:海军记录更正委员会主席致:海军部长主题:审查前美国海军陆战队成员 XXX XX 的海军记录参考:(a) 10 USC § 1552 附件:(1) DD 表格 149 及附件 (2) 案件摘要 1. 依据参考 (a) 的规定,申请人为前海军士兵,向本委员会提交了附件 (1),要求更正其海军记录,具体而言,在其解除或退役证书(DD 表格 214)上增加现役服役期。附件 (1) 和 (2) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 2 月 13 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应采取下述纠正措施。委员会审议的文件材料包括请愿人的申请及其提交的所有支持材料、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向本委员会提出申请之前,请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件 (1) 未及时提交,但放弃诉讼时效并根据案情审查申请符合正义的利益。c. 1981 年 7 月 21 日,申诉人加入海军陆战队并开始服现役。1984 年 8 月 23 日,申诉人因立即重新入伍而光荣退伍。d. 1984 年 8 月 24 日,申诉人重新加入海军陆战队并开始第二期现役,该期于 1988 年 4 月 4 日结束。但是,申诉人的记录中没有涵盖此现役期的 DD 表格 214。
2016年,约瑟夫·阿什巴赫(Josef Aschbacher)被任命为ESA最大的局长地球观察计划主任,并且被任命为ESRIN的ESA地球观察中心ESRIN负责人。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。 在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
本文以马特·泰比的吸血乌贼比喻来描述金融化,探讨金融化的经济学和政治经济学。本文有四点创新。首先,它关注“吸血乌贼”过程的机制,即金融化在经济中轮换,使部门资产负债表上充斥着债务。其次,它确定了中央银行的关键作用,中央银行是该体系的关键,现在实际上是私营部门债务价值和流动性的担保人。如果没有他们的支持,经济体系很可能早就在 1929 年大萧条中崩溃了。第三,本文认为金融化强加了一种政策锁定。第四,它认为金融化改变了大众的态度和理解,从而尽管经济结果不佳,但仍获得了政治支持。实际上,金融化的政治与经济相辅相成。本文最后总结了一些观点,即为什么主流宏观经济学没有与金融化相当的构造,并讨论了经济目前所处的未知领域。关键词:金融化、债务、中央银行、锁定。JEL 参考文献:E10、E44、E58、G18。
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域,人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率,有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性,图书馆员必须采用创新思维,因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中,从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性,例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合,重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营,为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具,例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件,这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而,图书馆采用人工智能也带来了重大挑战,包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果,对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解,深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。