XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCAMD
卡姆登病房的伦敦自治市镇
2025年2月24日报告的日期摘要Camden的当地发送策略于2022年11月发布。作为交付此策略的一部分，我们发布了年度进度报告，概述了我们为交付策略承诺所做的工作。所附报告提供了2024年期间工作的详细信息。在去年，我们在策略的野心交付方面取得了重大进展，包括增加了许多领域的投资。这是我们五年战略交付的第二年，也是我们正在进行的改革的野心规模，这意味着仍有大量工作要做。我们还将发布我们的实施计划，列出截至2027年策略期结束的计划活动。1972年地方政府法案 - 获取信息，没有任何文件需要上市。联系官员：梅根·贾维（Megan Jarvie），主要政策和项目官员 - 发送5 pancras Square，伦敦，N1C 4AG MEGAN.JARVIE@CAMDEN.GOV.UK建议委员会注意到委员会在交付发送策略和拟议的下一步方面取得的进展。
A-2056-20A-2511-20 - 新泽西州诉 KWAMERE T. BENJAMIN 等人。18-02-0233，卡姆登县和全州合并案
新泽西州高等法院卡姆登县法律部门上诉，起诉书编号 18-02-0233。Joseph E. Krakora，公共辩护人，上诉人 Kwamere T. Benjamin 的律师（Stefan Van Jura，助理副公共辩护人，法律顾问，负责辩护状）。Grace C. MacAulay，卡姆登县检察官，A-2056-20 案中被告人的律师（Kevin J. Hein，助理检察官，法律顾问，负责辩护状）。Robin Kay Lord 为上诉人 Tyler E. Dralle 辩护（Robin Kay Lord 律师事务所，律师；Robin Kay Lord，负责辩护状）。Maura M. Sullivan，助理检察官，为 A-2511-21 案中被告人的辩护（Grace C. MacAulay，卡姆登县检察官，法律顾问；Maura M. Sullivan，法律顾问，负责辩护状）。法院的意见由
伦敦卡姆登区
2 卡姆登地方规划审查 2.1 委员会正在审查和更新卡姆登地方规划，以确保卡姆登继续拥有稳健、有效和最新的规划政策，以应对不断变化的情况和该行政区的独特特征。内阁于 2023 年 12 月批准了新的卡姆登地方规划草案，并于 2024 年 1 月至 3 月公布以供咨询和参与，以使居民、企业、社区团体、土地所有者和其他主要利益相关者能够分享他们对规划政策和方法的看法。 2.2 咨询通过各种渠道广泛宣传。该计划可在委员会网站上在线查看，也可在委员会的咨询中心“我们是卡姆登”上查看。我们还在公共网站上创建了地方规划草案的交互式版本，以方便访问。计划草案的纸质副本可在卡姆登的所有图书馆中查看。 2.3 作为参与的一部分，我们还举行了多次会议，包括：
acamda
数据增强在提高增强学习的数据效率（RL）方面起着至关重要的作用。然而，高质量增强数据的一般性仍然是一个重大挑战。为了克服这一点，我们介绍了ACAMDA（数据增强的多种因果建模），这是一个新颖的框架，该框架集成了两个基于因果关系的任务：因果结构恢复和反事实估计。ACAMDA的独特方面在于其从有限的非专家数据集中恢复时间因果关系的能力。顺序因果关系的识别允许创建现实但未观察到的场景。我们利用此特征来生成指导的反事实数据集，进而大大减少了对广泛数据收集的需求。通过在假设的行动下模拟各种国家行动对，ACAMDA丰富了培训数据集的多样和异质条件。我们的实验评估表明，ACAMDA的表现要优于现有的甲基动物，尤其是应用于新颖和看不见的领域时。
先进微结构与器件研究中心（CAMD）
路易斯安那州立大学先进微结构与器件中心 (CAMD) 为研究人员提供了美国东南部唯一的同步加速器光源。作为美国七家此类设施之一，超过 80 名研究人员（包括路易斯安那州立大学的教职员工和学生、工业用户、当地初创公司和国家研究实验室的成员）使用 CAMD。它也是吸引主要中心级资助进入大学以及招募顶级教师的重要资源。
acamda：通过指导的反事实数据增强
数据增强在提高增强学习的数据效率（RL）方面起着至关重要的作用。然而，高质量增强数据的一般性仍然是一个重大挑战。为了克服这一点，我们介绍了ACAMDA（数据增强的多种因果建模），这是一个新颖的框架，该框架集成了两个基于因果关系的任务：因果结构恢复和反事实估计。ACAMDA的独特方面在于其从有限的非专家数据集中恢复时间因果关系的能力。顺序因果关系的识别允许创建现实但未观察到的场景。我们利用此特征来生成指导的反事实数据集，进而大大减少了对广泛数据收集的需求。通过在假设的行动下模拟各种国家行动对，ACAMDA丰富了培训数据集的多样和异质条件。我们的实验评估表明，ACAMDA的表现要优于现有的甲基动物，尤其是应用于新颖和看不见的领域时。