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2021.2022 年返校计划（2021 年 8 月 3 日）
● 确保为所有学生提供多层次支持系统 (MTSS) 学术、行为和社交情感过程和指导 ● 通用筛选器（2-8）-西北评估协会 (NWEA) 学业成绩测量 (MAP) - 阅读和数学 ● 通用筛选器（K-1）- NWEA MAP 阅读流畅度 ● 霍顿·米夫林·哈考特数学筛选器 (1) ● Fastbridge aReading 和 aMath (2-5) ● mySAEBERS (2-12) - 社交/情感 ● SAEBERS (K-12) - 社交/情感 ● 内布拉斯加州以学生为中心的评估系统 (NSCAS)，适用于 3-8 年级 ● 形成性和总结性课堂评估 ● 对个人学生技能水平进行基准测试 ● 实施和维护与 Covid - 19 相关的新确定的 504 和 IEP。
2024 年 8 月 - 水面战 - Navy.mil
对于 Soberano 来说，这更多的是获得作为一名电工的在职经验。不执行现役命令时，他在一家大型开发公司从事设施维护工作，涉及从结构到电气的所有工作。然而，无论是那份工作还是他作为预备役军人的经历，都没有为他提供与执行现役命令时相同的专业、实际的电工经验。
包容性增强和虚拟现实：研究议程
摘要增强现实和虚拟现实体验给残疾人带来了重大障碍，使他们难以充分参与沉浸式平台。虽然研究人员已经开始探索解决这些无障碍问题的潜在解决方案，但我们目前缺乏对需要进一步研究的研究领域的全面了解，以支持包容性 AR/VR 系统的开发。为了解决当前的知识空白，我们与相关利益相关者（即学术研究人员、行业专家、有残疾生活经历的人、辅助技术人员以及残疾人组织、慈善机构和特殊需要教育机构的代表）领导了一系列多学科沙箱，共同探索研究挑战、机遇和解决方案。根据参与者分享的见解，我们提出了一个研究议程，确定了与特定形式的残疾（即涵盖身体、视觉、认知和听力障碍的范围内）相关的需要进一步研究的关键领域，包括与开发更易于访问的沉浸式平台相关的更广泛的考虑。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
人工智能与机器人技术中心（CAIR）
任何广告区域。有资格获得7.5 CGPA的任何地方，可以放松OBC的标准（NCL）：7.0 CGPA＆SC/ST/ST/PWD：6.5 CGPA。●对于每个专业和计划，候选人应提交申请费的单独申请。●主管当局在与候选人资格，访谈和入学条件有关的所有事项中的决定将是最终的，并且对所有候选人具有约束力。如果在入学过程中可能发生任何争议/歧义，则该研究所的决定应为最终决定●在线申请中提供的所有详细信息将被视为最终，并且不会进行任何更改。不提交有效/必需的文件和/或不完整的申请应立即拒绝。
K-12 教育中的生成式人工智能白皮书 2024 年 8 月更新 - 最终版
在研究和撰写本文的过程中，我们采访了 40 多人，他们从专家博士到八年级学生，应有尽有。我们还借鉴了 Common Sense 的集体智慧，过去几年来，Common Sense 在其教育、政策、研究、宣传和发展团队中积累了丰富的生成式人工智能专业知识和知识。我们试图将平时不怎么交流的人聚集在一起，将不同的观点拼凑成一个整体。在如此广泛的声音中，我们听到了同样广泛的反应——恐惧、惊愕、兴奋、焦虑和乐观——有时这些反应是同时出现的。这些反应都没有错。在 ChatGPT 发布近两年后，尽管我们对未来抱有很大的希望，但我们仍然缺乏明确的指导方针、护栏或政策。
入学博士学位。计划 - 2024年8月 5天教师发展计划理论机器学习27-31，2024年5月
计算机科学与工程人工智能（AI）：负责的AI，AI安全性，优化算法；机器学习和深度学习：生物医学信号，农业领域，网络层/传输层中的异常检测，优化算法，位置预测；计算机视觉和图像处理：农业和医疗领域，语音，图像，信号；自然语言处理，LLM；数据分析，视频分析，大数据分析，社交网络分析；理论计算机科学；算法和图理论，可解释的AI（XAI）-Healthcare；分布式计算；边缘计算；云计算；计算范式的能源效率；新兴数据库；生物信息学和计算生物学；数据隐私和安全性，网络安全性，信息安全性，网络安全性中的ML，云数据安全性，量子计算和安全性，分布式计算安全性，硬件安全性，用于网络安全系统和内存的ML；软定义网络 - 安全性；区块链技术；数字取证和犯罪调查；密码学，量子密码学，应用加密，量子加密后，多方计算，差异隐私；智能运输和互联车辆，用于野生动植物和自然保护的数字技术；物联网；通信和信号处理；系统工程的优化；遥感应用；资源管理和日程安排，以进行未来的计算连续体； IRS辅助通信和空间调制中的检测和估计问题，增强物理层
英国生物安全策略 - 2024年8月
通过工程生物学监管沙箱基金和合成核酸筛选实施方案的探索（英国科学，创新与技术部2024a;英国科学，创新与技术部2024B）。There have similarly been apparent efforts to develop and promote responsible innovation practices in collaboration with the United States, through initiatives such as the US-UK Strategic Dialogue on Biological Security and the US-UK partnership on AI safety ( Cabinet Office 2024a ; UK Department of Science, Innovation and Technology & AI Safety Institute 2024a ), as well as internationally, through the UK's participation in the UK AI Safety Summit 2023 and AI首尔峰会2024。
视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。
8月20日。 2024
重型商用车和公共汽车目前仅占全球车队的4％。但是，由于它们运输的大量货物，它们负责运输部门的全球二氧化碳排放量的40％。同时，运输行业正面临雄心勃勃的减排目标。在欧洲，与2019年的水平相比，到2030年，商用车必须将CO2排放量减少45％。要实现这一目标，欧洲汽车制造商协会（ACEA）指出，舰队中无排放的车辆所占份额必须显着增加 - 到2030年，到40万辆。鉴于需要扩大充电和加油基础设施，可再生能源的短缺以及有限的车辆，这是一个重大挑战。