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合同条款和条件 - GOV.UK
c. 如果管理局合理认为，发布任何透明度信息会违背公众利益，管理局有权将此类信息排除在发布范围之外。管理局承认，它默认公众利益最好通过发布全部透明度信息来获得最佳服务。因此，管理局承认，它只会在特殊情况下将透明度信息排除在发布范围之外，并同意，如果管理局决定以此为由将信息排除在发布范围之外，它将向公众提供一份明确的声明，解释被排除在发布范围之外的信息类别以及拒绝发布该信息的原因。
CCE-服务条件.pdf
● 第 5.1 节 - 开立和关闭账户，增加了有关业主和租户账户政策的更多详细信息 ● 第 5.3 节 - 留置权费用，增加了有关留置权费用通知政策的更多详细信息 ● 第 5.6 节 - 支票、电子转账和预授权付款计划的资金不足，增加了有关 NSF 政策的更多详细信息 ● 第 5.7 节 - 客户信用和退款，对信用退款做了一些说明 ● 第 5.17 节 - 租赁综合费用，增加了一个新章节，概述了租赁建筑的住户可能收到的额外费用 ● 第 8.2 节 - 租户欠款政策，增加了有关关闭租户账户的新政策细节 ● 附录 C - 预授权借记表，此表已修订，包括更多详细信息
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
AL2O3/ZRO2/SIO2/ZRO2/AL2O3 M
金属 - 绝缘子 - 金属（MIM）电容器对于集成电路（ICS）至关重要。它们可以通过多种方式使用，例如解耦和过滤。高电容密度，低泄漏电流和小二次电压系数（a）是MIM电容器良好电性能的信号。为了获得高电容密度，可以使用高介电常数（K）材料，例如TA 2 O 5，HFO 2，Al 2 O 3，TiO 2和ZRO 2 [1-4]。Zro 2薄膜被认为是这些高k材料中的强大候选者，可以替代传统的介电材料SIO 2和SI 3 N 4，因为它具有许多优势，例如，高击穿电场，高介电结构和较大的能隙宽度[4]。有人研究了单个ZRO 2电介质MIM电容器，并获得了高电容密度，但是泄漏电流和值很差[5]。在这里，我们介绍了Al 2 O 3和SiO 2层以改进上述两个参数，因为Al 2 O 3的较大带隙为8.8 eV，SIO 2的较大频带差距为负值，因此Al 2 O 3 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Zro 2 /Al 2 O 3（Azsza）结构MIM Capicitors设计了。需要强调的是，AZSZA结构是在相同的原子层沉积（ALD）系统中制备的。这不仅降低了实验的复杂性和成本，还降低了污染和引入杂质的可能性。因此，这是一种在
条件感知的神经网络，用于受控图像生成
我们介绍C ONTITION- WARE神经N ETWORK（CAN），这是一种将控制添加到图像生成模式中的新方法。与先前的条件控制方法并行，可以通过动态降低神经网络的重量来控制图像生成过程。这是通过引入条件感知的重量产生模式来实现的，该模块会根据输入条件为卷积/线性层生成条件重量。我们测试可以在Coco上的ImageNet和文本对图像生成上生成类别图像的生成。可以始终如一地为包括DIT和UVIT在内的扩散变压器模型提供显着改进。特别是，Ca n与有效的T（CAT）结合在Imagenet 512×512上达到2.78 FID，超过DIT-XL/2，同时每个采样步骤需要少52×MAC。
2020-2022 双年度报告 - 学生行为
● 明确禁止学生和员工非法持有、使用或分发违禁药物和酒精的行为准则。 ● 联邦、州或地方法律规定的非法持有或分发违禁药物和酒精的适用法律制裁清单。 ● 滥用酒精或使用违禁药物的健康风险描述。 ● 员工和学生可享受的药物和酒精计划清单 ● 明确声明拉斐特学院将对违反行为准则的学生和员工施加纪律处分，并描述这些就业制裁和起诉。所有学生、教师、教职员工和员工均可通过以下链接获取此通知：努力实现无毒大学社区
见证负条件熵
具有负条件冯诺依曼熵的量子态在多种信息论协议中提供了量子优势，包括超密集编码、状态合并、分布式私有随机性提炼和单向纠缠提炼。虽然纠缠是一种重要资源，但只有一部分纠缠态具有负条件冯诺依曼熵。在这项工作中，我们将具有非负条件冯诺依曼熵的密度矩阵类描述为凸和紧的。这使我们能够证明存在一个 Hermitian 算子（见证人），用于检测任意维度二分系统中具有负条件熵的状态。我们展示了两种此类见证人的构造。对于其中一种构造，状态中见证人的期望值是状态条件熵的上限。我们提出了一个问题，即获得状态条件熵集的严格上限，其中算子给出相同的期望值。我们对两个量子比特的情况用数字方法解决了这个凸优化问题，发现这提高了我们证人的实用性。我们还发现，对于特定证人，估计的严格上限与 Werner 状态的条件熵值相匹配。我们阐明了我们的工作在检测几个协议中的有用状态方面的实用性。
在Covid-19期间进行战略计划
●了解计划如何在变化和不确定性时期指导决策●了解为什么战略计划的成功和失败是基于战略计划过程中的成功，而是基于战略计划过程中的决定，而是基于建立该过程的建立●●●浏览过程中的战略规划如何探索与我们在经验中与这些偶然的经验相比，与我们的经验相比，这是两种经验的经验，而这两种策略的经验却在两种策略上•
定量评估孔流体分布对复杂电导率饱和指数的影响
摘要诱导的极化方法（IP）方法具有强大的潜力，可以更好地表征我们星球的临界区域，尤其是在以多相流动为特征的区域中。散装，表面和正交电导率与孔隙水饱和度之间的功率 - 功率 - 差异可能可用于绘制地下水分含量分布。然而，已经观察到这些功率流行关系中的饱和指数n和p随着地材料的质地和孔隙流体的湿气而变化。实验室中的传统实验设置不允许独立可视化孔隙流体分布。因此，两个饱和指数的物理解释尚不清楚。我们使用粘土涂层的玻璃珠开发了一种新型的毫米 - 流体微型模型，该玻璃珠具有出色的可见性和高IP响应。通过实验室实验，我们同时确定了微型模块的复合电导率，并通过此类多孔材料获得了由排水和吸收产生的相应的孔隙尺度流体分布。基于晶粒的复杂表面电导的升级，进行了复杂电导率的有限元模拟，以确定理想的孔隙流体分布下的饱和指数。结果表明，饱和指数n和p因绝缘流体的神经节大小而变化。饱和指数n和p与饱和孔连接性的变化速率表现出功率差异关系，这是通过计算Euler特征的导数来计算的。这些发现为饱和指数与微观流体分布之间的关系提供了新的物理解释。