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计划行动（2022 - 2026）
行动计划：我们的关键优先事项>在“学生”国际流动性'和“教授和员工国际流动性”上建立工作组，并具有学生代表。>为员工和教授制定可持续的商务旅行政策。>设置一个计划，其中学生参与本地和生态修复项目2天，作为验证交易所的要求的一部分。>每年通信Iéseg的员工和学生的平均碳足迹。>解决有关学生和员工国际流动性的战略问题。>与合作伙伴（高等教育机构，CGE，Livetree等）紧密合作推进有关国际流动性的决策。>创建影响角作为循环经济的卓越模式。
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。
BISD战略重点行动计划
1。教育工作者应该获得一个个性化的专业发展经验，可以满足所有教育者的需求。2。BISD将是一个有利于建立养育关系的环境。3。在各个级别的仆人领导中。4。专业学习社区创造了一个安全的环境，以分享思想并促进创新。5。通过有竞争力的薪酬在所有学习空间中招募和保留改变生活的人。
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
旁遮普气候变化政策和行动计划
ABAD Agency for Barani Areas Development P&DB Planning & Development Board CDA Cholistan Development Authority P&SHC Primary & Secondary Health Care Department C&W Communication and Works Department PAs Policy Areas CBOs Community-Based Organizations PCCP Punjab Climate Change Policy CH 4 Methane PCCPIC Provincial Climate Change Policy Implementation Committee CO Carbon Monoxide PDMA Provincial Disaster Management Authority CO 2 Carbon Dioxide PEECA Punjab Energy Efficiency &保护局CSR企业社会责任PHA公园和园艺管理局DAS开发机构PHED公共卫生工程部ECS发射控制系统PM 10颗粒物10 EPA环境保护局PM 2.5颗粒物2.5 EPCCD环境保护和气候变化部
纠正措施政策编号：AC03 修订版
政策：健康计划采用各种方法来评估组织各级的绩效，以监控对适用法律、法规和公司政策的遵守情况。发现与合规性、公平工资法、道德行为或其他绩效领域相关的潜在或实际问题将导致启动适当的纠正措施。有效的纠正措施将旨在确定和解决问题的根本原因，从而降低再次发生和未来不合规的风险。纠正措施将代表对与正在处理的问题相关的性质、严重性和风险程度的适当响应。A. 纠正措施的基础