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合同购买协议 PA000000XXXX
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利益。因此，管理局承认，它只会在特殊情况下排除透明度信息的发布，并同意，如果管理局决定以此为由排除信息发布，它将向公众提供一份明确的声明，解释被排除在发布之外的信息类别以及拒绝发布该信息的原因。
Hunters Point 海军造船厂建筑拆除合同
根据旧金山市的数据，23% 的数字是 G 地块任务订单的本地招聘目标。RFO 包括这个 23% 的目标，并优先考虑在 Bayview Hunters Point 地区积极招聘的公司。此目标适用于旧金山市内的本地分包和招聘，并与 OCII 数据一致，该数据显示，在 2022-2023 财年，市政府项目的本地建筑劳动力就业率达到 22.9%。但是，将优先考虑在三个 Bayview Hunters Point 邮政编码内招聘和招聘的承包商：94107、94124 和 94134。未来的任务订单目标将根据招标时的最新可用信息进行更新。
recore：正式化对比度表示世界模型
虽然最近的无模型增强学习（RL）方法已经证明了人类水平在游戏环境中的有效性，但它们在视觉导航等日常任务中的成功受到了限制，尤其是在很明显的外观变化下。此限制来自（i）样本效率不佳和（ii）对培训方案的过度效果。为了应对这些挑战，我们提出了一种世界模型，该模型使用（i）对比不受监督的学习和（ii）干预不变的统治者学习不变特征。学习世界动态的明确表示世界模型，提高样本效率，而对比度学习隐含地实施不变特征的学习，从而改善了概括。，随着对比的损失与世界模式的na'整合还不够好，因为基于世界模型的RL方法独立地优化表示表示和代理策略。为了克服这个问题，我们提出了一种干预 - 不变的正规剂，其形式是辅助任务，例如深度预测，图像DeNoising，图像分割等，以明确执行不变性以进行样式的干预。我们的方法优于当前基于最新的模型和不含模型的RL方法，并显着改善了IGIBSON基准测试中评估的分数范围内导航任务。仅使用视觉观察，我们进一步证明了我们的方法超过了最近的语言引导导航基础模型，这对于在计算功能有限的机器人上部署至关重要。最后，我们证明了我们提出的模型在吉布森基准上其感知模块的SIM到真实传输方面表现出色。
磁共振基础知识：磁场、核磁特性、组织对比度、图像采集
核磁共振 (NMR) 是对原子核磁特性的光谱研究。原子核的质子和中子具有与其核自旋和电荷分布相关的磁场。共振是一种能量耦合，当单个原子核被置于强外部磁场中时，它会选择性地吸收并随后释放这些原子核及其周围环境所特有的能量。自 20 世纪 40 年代以来，NMR 信号的检测和分析已作为化学和生物化学研究中的分析工具得到了广泛的研究。NMR 不是一种成像技术，而是一种提供有关放置在小体积、高场强磁性装置中的样本的光谱数据的方法。在 20 世纪 70 年代初，人们意识到磁场梯度可用于定位 NMR 信号并生成显示质子磁特性的图像，反映临床相关信息，再加上技术进步和“体型”磁体的发展。随着 20 世纪 80 年代中期临床成像应用的增多，“核”含义被抛弃，磁共振成像 (MRI) 及其大量相关缩略词开始被医学界普遍接受。随着磁场强度更高的磁铁以及解剖、生理和光谱研究的改进，MR 应用的临床意义不断扩大。对软组织差异的高对比敏感度以及使用非电离辐射对患者的固有安全性是 MRI 取代许多 CT 和投影射线照相方法的主要原因。随着图像质量、采集方法和设备设计的不断改进，MRI 通常是检查患者解剖和生理特性的首选方式。但它也存在缺点，包括设备和选址成本高、扫描采集复杂、成像时间相对较长、图像伪影明显、患者幽闭恐惧症以及 MR 安全问题。本章回顾了磁学的基本特性、共振概念、组织磁化和弛豫事件、图像对比度的生成以及获取图像数据的基本方法。第 13 章讨论了高级脉冲序列、图像特征/伪影的说明、MR 波谱、MR 安全性和生物效应。
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
基于能量的模型的流对比估计
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法，其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点：（1）基于能量的模型的更新基于噪声对比估计，流模型作为强噪声分布。（2）流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。（3）与生成对抗网络（GAN）估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同，我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法，我们证明了流模型的综合质量的显著改进，并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外，所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
猎人角海军造船厂建筑拆除合同
管理合同官员将通过审查已提交的发票来跟踪本地招聘情况。如果未达到既定目标，则需要详细说明未达到目标的原因以及采取的纠正措施。未能达到 23% 的本地业务和本地招聘参与目标可能会对承包商绩效评估报告 (CPARS) 中记录的承包商绩效产生负面影响。超过 23% 的本地业务和本地招聘参与目标并最大限度地增加 HPNS 附近的本地业务和/或本地招聘量可能会对承包商绩效产生积极影响，记录在 CPARS 中。