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CV-2680-12
Nusil Technology LLC提供的保修期是从装运之日起12个月的时间，当时将40°C以下存储在原始未打开的容器中。除非Nusil为特定用途提供特定的适合性书面保证，否则Nusil的唯一保修是该产品将符合Nusil当前规范。Nusil明确否认所有其他明示或暗示的保证，包括但不限于适销性和适合使用的保证。独家补救措施和努西尔（Nusil）对违反保修的唯一责任仅限于退还购买价格或更换任何其他产品以外的其他产品。Nusil明确不承担任何偶然或结果损害的责任。
Ashlyn Nance CV.Docx
○该项目打算捕获不同类型的植被和岩石，以及可能导致微塑料在浅层海岸线植被和岩石中积累和夹带的过程。包括微塑料的可能的纠缠和根吸收○目前在2023 - 2024年中与主管切尔西·罗奇曼（Chelsea Rochman）工作经验实验室研究助理|多伦多大学|加拿大多伦多，11/2022-现在●对微塑料对ELA项目的影响进行基于实验室的研究●任务包括移液，显微镜分析，并列举在表面冲孔中发现的ELA微塑料量慕尼黑技术大学|德国自由式，德国07/2023-09/2023●检查Apidae（无蜜蜂家族）的形态型可能将它们归类为单独的物种，以确定冠层的多样性和丰富性●●除去的花粉样品，以便在原始的昆虫中进行培养基，以便在原地进行培养基，以便进一步调查型号，以便进行barcod和Pinection bastection bastection和Project whore drojection。 Freising
任何身份的生成学位 - CVF Open Access
在大规模数据集训练的生成模型的最新进展使得可以合成各个领域的高质量样本。此外，强烈反转网络的出现不仅可以重建现实世界图像，还可以通过各种编辑方法对属性进行修改。，在与隐私问题有关的某些领域中，例如Human Faces，先进的生成模型以及强大的反转方法可能会导致潜在的滥用。在此过程中，我们提出了一个必不可少但探索的任务不足的任务，称为生成身份，该任务引导该模型不要生成特定身份的图像。在未经学习的生成身份中，我们针对以下内容：（i）防止具有固有身份的图像的产生，以及（ii）保留生成模型的整体质量。为了满足这些目标，我们提出了一个新颖的框架，对任何IDE NTITY（指南）进行了努力，该框架通过仅使用单个图像来删除发电机来阻止特定身份的重建。指南由两个部分组成：（i）找到一个优化的目标点，该目标点未识别源潜在代码和（ii）促进学习过程的新型损失函数，同时影响较小的学习分布。我们的广泛实验表明，我们提出的方法在通用机器学习任务中实现了最先进的性能。该代码可在https://github.com/khu-agi/guide上找到。
Michael FreeNor CV
Willowtree Apps，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，2016年11月 - 当前Applied AI公司的机器学习主题专家（NLP和计算机愿景）是高级数据科学家，然后是主要数据科学家。参与领导团队，以实施机器学习技术和相关项目的模型。在2023年夏天晋升为Applied AI主任，此后领导了数据和AI研究小组的准备小组。准备就绪的授权是保持领先于方法论趋势并进行新颖的研究，以解决公司的理解差距。准备就绪目前从事自动红色团队或获取LLM应用程序来攻击其他LLM应用程序，以发现安全漏洞。
ha-cv（2024）.docx
“ Lottocratic Liquid Demoprad：反向欧洲的转弯”：一篇7000个单词，认为可以通过将Lottocratic元素纳入其决策程序中来加强流动民主的认知理由。流动民主，通过全民投票做出所有政治决定，但可以轻松地将投票授权给任何据信在该问题上具有专业知识的人，可确保由具有发行能力的选民做出的最终决定。然而，选民无知阻碍了确定有能力的代表的确定，从而阻碍了最终决定的认知质量。我认为，让Lottocratic的身体过滤最可行的政策选择，选民通过液体民主选择其中之一将更可靠地产生合格的成果。我认为，让Lottocratic的身体过滤最可行的政策选择，选民通过液体民主选择其中之一将更可靠地产生合格的成果。
NYLCV FY26执行预算证词
感谢您的主席Krueger，Pretlow主席以及财务，方式，方式，环境保护，能源以及今天在这里的立法机关的其他成员。我的名字叫帕特里克·麦克莱伦（Patrick McClellan），我是纽约保护选民联盟（NYLCV）的政策总监，这是一个全州环境倡导组织，致力于与气候变化，保护土地和水域的战斗，并通过政治行动来保护公共卫生。我感谢有机会今天就2026财政年度的执行预算发表评论。纽约加紧努力，特朗普上次上任威胁要付出时钟的环境保护和与气候变化的战斗。在此期间，纽约巩固了其对近海风的承诺，采用拥堵定价，建立了《清洁水基础设施法》，使可再生能源项目更容易，以及具有里程碑意义的气候领导力和社区保护法（CLCPA）。纽约在2019年采用CLCPA时，这是一项针对气候危机行动的国家领导的承诺。今天，我们未能履行这一承诺，目前正愿意错过CLCPA中几乎所有目标的目标，不是因为这些目标是不可能的，而是因为我们不采取我们知道我们所需的行动来实现这些目标。因此，我们还失败了，他们在空气污染和它所造成的健康问题上挣扎，容易受到气候变化造成的海平面和极端天气的影响，并且由于我们对波动性化石燃料市场的依赖而苦苦挣扎，并且在不断上升和不可预测的能源成本中挣扎。我们失败了我们的孩子。随着特朗普的回来，华盛顿已经采取行动阻碍海上风，削减清洁车辆政策并退出《巴黎气候协议》，我们需要纽约州再次成为气候领袖。这一行政预算不符合这一刻。国家必须采取的最重要的行动是通过“气候行动计划”中要求的上限和投资计划，并通过将气候行动基金作为2023-24预算的一部分进行了预期。CAP和Invest是该州最强，最具成本效益的工具，可以使用基于市场的方法来应对气候危机，同时激励整个经济范围的排放减少，同时从污染者中产生数十亿美元的经常性收入，以促进更深碳的投资，以及在气候正义上。上限和投资将为我们的社区提供更清洁的空气，这将带来更好的健康，
Jasmine Cooper 简历 2025 年 1 月
251 Bayview Blvd 巴尔的摩，马里兰州 | jasmc@umich.edu / jasmine.cooper@nih.gov 教育 心理学，博士（在读） 专业：认知与认知神经科学、发展心理学 密歇根大学，安娜堡 论文：大脑的环境种族主义：环境风险和大脑老化的中介和调节因素 心理学，硕士（2023） 专业：认知与认知神经科学、发展心理学 密歇根大学，安娜堡 论文：COVID-19 大流行期间的种族认知差异：底特律大都会区概况 心理学，文学士（2020） 专业：普通心理学 加州州立理工大学，波莫纳 以优异成绩毕业 研究经历 当前实验室：流行病学和人口科学实验室、脑健康公平部门（2025 年 1 月至今） 国家老龄化研究所，主管： Indira Turney，博士，实验室负责人：Michele K. Evans，医学博士 认知和情感神经心理学实验室（2021 年 8 月至今）密歇根大学，导师：Patricia Reuter-Lorenz，博士 生命历程发展实验室（2021 年 8 月至今）密歇根大学，导师：Toni Antonucci，博士 过去的实验室/研究经历： 行为神经科学实验室、大脑老化和行为科（2023 年夏季、2024 年夏季）国家老龄研究所，导师：Lori Beason-Held，博士；Yang An，硕士；PI：Susan Resnick，博士 基于认知和神经调节的干预研究项目（2024 年 1 月 - 2024 年 6 月）密歇根医学院，导师：Alexandru Iordan，博士； PI：Benjamin Hampstead，博士 罗纳德·E·麦克奈尔学者计划（2019 年 8 月 - 2020 年 5 月） 加州州立理工大学波莫纳分校，导师：Robert Blumenfeld，博士 脑网络实验室（2018 年 11 月 - 2021 年 5 月） 加州州立理工大学波莫纳分校，导师：Robert Blumenfeld，博士 脑电图实验室（2019 年 4 月 - 2020 年 3 月） 加州州立理工大学波莫纳分校，导师：Robert Blumenfeld，博士
心血管疾病 (CVD) 预防：2023 年最新新闻
为临床和非临床工作人员举办教育课程，帮助识别和发现患有高血压或需要降脂治疗的患者。请留意将在未来几周内发布的调查，以便您分享您的观点来塑造教育课程。与初级保健网络 (PCN) 合作，了解当前目标的进展情况，提供教育并确定和分享最佳实践。支持主动发现家族性高胆固醇血症 (FH) 患者，并了解患者通过该途径进展的障碍。增加对 AF 的识别和治疗。
基于事件流的视觉对象跟踪-CVF打开访问
以生物风格的活动相机跟踪近年来引起了人们的兴趣。现有的作品要么利用对齐的RGB和事件数据进行准确跟踪，要么直接学习基于事件的跟踪器。前者会产生较高的推理成本，而后者可能容易受到嘈杂事件或稀疏空间分辨率的影响。在本文中，我们提出了一个新型的分层知识蒸馏框架，该框架可以在培训期间完全利用多模式 /多视图信息，以促进知识转移，使我们能够仅使用事件信号来实现测试过程中高速和低潜伏期视觉跟踪。特别是，基于教师变压器的多模态跟踪框架首先是通过同时喂食RGB框架和事件流来训练的。然后，我们设计了一种新的分层知识蒸馏策略，其中包括成对相似性，功能表示和基于响应地图的知识蒸馏，以指导学生变形金刚网络的学习。在术语中，由于现有的基于事件的跟踪数据集都是低分辨率（346×260），因此我们提出了名为EventVot的第一个大规模高分辨率（1280×720）数据集。它包含1141个视频，并涵盖了许多类别，例如行人，车辆，无人机，乒乓球等。对低分辨率（Fe240Hz，Vi-Sevent，Coesot）和我们新提出的高分辨率EventVot数据集的进行了实验进行了实验
灵巧的抓紧变压器-CVF Open Access
在这项工作中，我们提出了一种新颖的歧视性框架，用于灵巧的掌握生成，称为d外部g rasp tr ansformer（dgtr），能够通过仅使用一个向前的通行方式处理对象点云来预测一组可行的抓握姿势。我们将敏捷的掌握生成作为设定的预测任务，并为其设计一个基于变压器的握把模型。但是，我们确定此设置的预测范式在灵活的掌握领域遇到了几种优化的挑战，并导致限制性能。为了解决这些问题，我们提出了培训和测试阶段的渐进策略。首先，提出了动态静态匹配训练（DSMT）策略，以增强训练阶段的光学稳定性。第二，我们使用一对对抗性损失来实现对抗平衡的测试时间适应（ABTTA），以提高测试阶段的掌握质量。dexgraspnet数据集的实验结果证明了DGTR可以预测具有高质量和多样性的灵活掌握姿势的能力。值得注意的是，在保持质量高的同时，DGTR Sigsigs所预测的Grasp的多样性明显优于先前的多个指标，而没有任何数据预处理。代码可在https://github.com/isee-laboratory/dgtr上找到。