是我们的读者,作为Chesapeake Bay流域中所有军事服务的指挥官,海军地区的指挥官,我很高兴分享本财政年度(FY)2023年国防部Chesapeake Bay计划(CBP)的年度进度报告(CBP)。DOD CBP任务的基本价值之一是合伙企业。我们不断寻求机会作为实现互惠目标的力量乘数。这在内部通过切萨皮克湾行动团队的服务间协调活动以及我们参与众多切萨皮克湾计划合作伙伴关系(合伙企业)目标实施团队,工作组和联邦机构委员会以及外展,社区,社区管理和土地保护。国防部CBP还寻求有关保护军事准备和增强军事韧性的其他项目的合作,同时为自然资源保护,公共访问和维持我们相邻国防社区的工作土地的维持提供福利。利用我们的合并资产,协作所带来的好处表明了明智的公共资源使用。行政命令(EO)13508,用于切萨皮克湾保护和修复,指导我们所做的工作。以下只是我们与2023财年合作伙伴合作的某些方式,以朝着EO的目标和成果取得进展:水质:DoD CBP在整个合作伙伴关系中都是独一无二的,因为它会为每个适用的Bay Jurisdiction提供最佳管理实践(BMP)信用报告。报告有助于确定每个合作伙伴可以采取的纠正措施,以最大程度地提高水质目标的进度。土地保护:前哨景观伙伴关系是联邦机构,州和地方政府以及非政府组织的联盟,与愿意的土地所有者和经理合作,以促进可持续的土地管理,维护自然资源,支持农业生产力,增强娱乐活动,并增强恢复能力,并增强气候变化,同时增强军事读取。国防部CBP与弗吉尼亚州的联邦,中间切萨皮克哨兵景观和皮尤慈善信托基金合作,在弗吉尼亚州建立了两个新的前哨景观,并利用获得的经验来支持名称为新的“ Kittatinny Ridge” Sentinel landscape在宾夕法尼亚州的Sentinel Landscape。国防部CBP还与北卡罗来纳州和弗吉尼亚州等团体建立了合作伙伴关系,该团体与业务,环境,农业和保护组织的领导人合作,以帮助我们从事这项工作以保护土地和水域。
沿海开发和有条件使用许可证,适用于16个住宅单元。其中包括五(5)个“全市”工作室住宅,四(4)个“全市”一居室住宅,三个(3)'Full-Market'两居室住宅,两个(2)个“全市”三居室住宅,一(1)个“低收入”一居室的一居室公寓,一居室的一居室和1个非常低廉的录音室。该项目还包括一栋带有租赁办公室的公共区域建筑物和一个独立的建筑物中的健身室,上层有经理住宅单位。11屋顶甲板是通过螺旋楼梯进入的。该项目位于Atascadero Road/Highway 41的北侧0.57英亩的包裹上。该物业是划分的住宅高密度(RH),不在沿海上诉管辖权之外。
会议行为:如果本次会议被一人或多人故意打断或扰乱,导致会议无法有序进行,主席可命令将故意扰乱会议的个人驱逐出会议。此类个人可能会被逮捕。如果无法通过驱逐恢复秩序,管理局成员可命令清空会议室(除未参与骚乱的新闻界或其他新闻媒体代表外),会议可继续进行。
有关 BATA 决议第 166 号(修订版)的更新,即 2024-33 财政年度(FY)的 BATA 十年收费桥梁资本改善计划(CIP),以供参考。此更新反映了当前采用的 CIP 中包含的项目的成本和时间表的变化。工作人员还将提供更新的收费桥梁计划报告以供参考。工作人员将在 2025 年 1 月 22 日的 BATA 会议上请求批准 CIP。
机器学习算法的使用经常涉及对学习参数的仔细调整和模型超参数。不幸的是,这种调整是一种“黑色艺术”,需要专家经验,经验法规或有时是蛮力搜索。因此,自动方法可以很好地呼吁,可以优化任何给定的学习算法的性能。在这项工作中,我们通过贝叶斯选择的框架来考虑这个问题,其中学习算法的概括性能是从高斯过程(GP)中建模为样本的。我们表明,对于GP性质的某些选择,例如内核的类型及其超级参数的处理,可以在获得可以实现专家级别的良好优化器方面发挥至关重要的作用。我们描述了新的算法,这些算法考虑了学习算法实验的可变成本(持续时间),并且可以利用多个内核的主体进行并行实验。我们表明,这些提出的算法可以改善以前的自动过程,并且可以针对许多算法(包括潜在的Dirichlet分配,结构化SVM和卷积神经网络)达到或超越人类专家级别的优化。
Smid 等人(2020 年)进行了一项系统评价,以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后,仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量:系统评价的主动学习(ASReview;van de Schoot 等人,2020 年)。在 ASReview 中,研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策(相关与不相关),该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章(即基于确定性的主动学习),ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量,同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子,ASReview 被应用于 Smid 等人(2020 年)确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章,同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行,该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测,ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview,使用每篇相关文章作为示例文章一次,并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示,贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种将大脑活动转化为操作技术命令的系统。脑电图 (EEG) BCI 的常见设计依赖于 P300 事件相关电位 (ERP) 的分类,这是一种由常见非目标刺激中罕见的目标刺激引起的反应。现有的 ERP 分类器很少直接探索神经活动的潜在机制。为此,我们对 P300 ERP-BCI 设计下的多通道真实 EEG 信号的概率分布进行了新颖的贝叶斯分析。我们的目标是识别神经活动的相关时空差异,这为 P300ERP 反应提供了统计证据,并有助于设计高效、准确的个性化 BCI。作为我们对单个参与者分析的一项重要发现,视觉皮层周围通道的目标 ERP 在刺激后约 200 毫秒达到负峰值的后验概率为 90%。我们的分析确定了 BCI 拼写器的五个重要通道(PO7、PO8、Oz、P4、Cz),从而实现了 100% 的预测准确率。从对其他九名参与者的分析中,我们一致地选择了确定的五个通道,并且选择频率对带通滤波器和内核超参数的微小变化具有稳健性。本文的补充材料可在线获取。
本报告表明,BESS项目将产生大量税收,从而实质上影响该市的预算。除了一次大约1,140万美元的一次性付款外,该市在BESS项目的头十年中,每年将获得约130万美元的额外税收收入。这笔款项可以为港口部门(2,187,370美元)和社区发展部(2,094,733美元)的当前年度预算提供资金,分别为该市消防局或城市警察局当前预算的32%或23%。1这些好处是根据该市的大麻税(490,000美元)或许可证(577,545美元)收取的目前收取的金额的两倍以上。2此外,贝斯项目的一次性销售和使用税款(1,140万美元)几乎可以完全资助该市提出的3个最大的资本项目(Total
半充气的躲避球击中脸部比露尼想象的要疼得多。老师们从体育馆后台门口爬出来。两个青少年互相扔球。其他高中戏剧系的学生围着他们,欢呼雀跃。两人像野兽一样争夺迷路露营者的花生酱罐子。泰勒捡起孩子们扔给她的十几个球中的一个,狠狠地扔向露尼的脸。露尼后退了一步,用舌头感觉到自己被打破的嘴唇,尝到了血和薄荷润唇膏的味道。“你是个精神病患者泰勒!”“我才是精神病患者?”泰勒尖叫道。她长长的黑发遮住了眼睛,她咬紧牙关,愤怒地盯着露尼。“你怎么能这样?”“这是个意外!我不是故意给你讲错独白的!”露尼看着本克斯先生和桑德斯太太走近,把他们拉开。“你是故意的!这就是为什么没人喜欢你这个疯子!你这个被放到最底下的玉米糖!!你最终会和一个不在乎你的失败者在一起。我信任你!我读了你在所有人面前发表的整段独白。我要给你看一条死鲨鱼,你这个开罗的紫玫瑰!!”泰勒还没来得及投出最后一个球,老师们就赶来把两个女孩分开。泰勒继续战斗。桑德斯夫人竭力把她拉回来。“我想要那个角色!你嫉妒是因为我选了剧本而不是你。”泰勒说。“是的,”露妮大声说道,而不是在心里默念。露妮看着本克斯先生放开她,和桑德斯夫人一起护送泰勒离开。她眼里噙满了泪水。“我希望你失败,这样你就得和我一起出去玩了。”她低声说。“我最好再也见不到你!”泰勒尖叫道。她希望回到泰勒不停谈论的那个沿海城市。她向她展示了自己拍摄的快照。一张是海滩上的阳光,一张是公园中央的一棵大树,还有一只猫头鹰在 101 号公路中间行走。从这些照片,以及当 Luni 和 Taylor 自驾游到那里时,她发现自己陷入了爱河。她不确定这份爱是什么,也不知道这份爱放在哪里。她不想去想这些。只有能和 Taylor 亲近的想法才是最重要的。现在没有希望了。她一点一点地意识到