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（2024-12-23）Howard Lutnick商务部卫星冲突研究
摘要：当选总统特朗普已选定亿万富翁霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）担任美国商务部部长，卢特尼克目前担任特朗普过渡期的联席主席，此前他为特朗普 2024 年竞选筹集了 7500 万美元。商务部是一个“庞大”的内阁部门，负责监管专利、国家气象局、太空卫星、科学标准、贸易限制、经济数据和一系列其他事务。卢特尼克是金融服务“巨头”坎托·菲茨杰拉德的董事长兼首席执行官，他已经被指控“将其商业利益与”特朗普的第二次过渡期混为一谈，如果他被任命，他可能会在制定“一系列经济政策”的角色中引发进一步的冲突。例如，卢特尼克已经申请了 1,000 多项专利，他将负责监管商务部的美国专利商标局。尽管 Lutnick 声称将撤资自己的商业帝国，但他与 Cantor Fitzgerald 的关系却十分密切，他似乎准备与 Cantor 保持密切的业务往来，他的儿子曾为 Cantor 的主要加密货币公司客户 Tether 工作，并将于 2024 年 12 月担任 Cantor 最新空白支票公司的首席执行官。现在，Accountable.US 的审查发现，Lutnick 和 Cantor Fitzgerald 在商业航天行业的利益可能会与 Lutnick 领导商务部的潜在角色产生具体冲突，同时也会使他的“亲密”盟友和亿万富翁埃隆·马斯克受益：
深入开发审查指南：GDCL
条例＃2020-43“一个完整，全尺寸的自行车可以方便，牢固地存放和拆卸的区域，一个或两个车轮都位于稳定的表面上，使整个自行车在其存储位置都保持稳定，而无需使用其他公园的bicycles over of with bicycles或其他对象，而无需使用Quight台，而无需使用其他自行车。自行车停车位可以归类为长期或短期。长期自行车停车场主要旨在为居民，雇员或其他需要存放自行车的人服务于一天，一夜之间或多天的大部分时间。短期自行车停车场主要是为了为访客和顾客（例如零售顾客）提供预计将使用自行车存储几个小时的服务。”所需停车场的范围因建筑物的类型和大小而异条例＃2020-43普林斯顿市要求提供自行车停车的条例
量子性的深度有效证明 - 研究集锦
量子性证明是一种质询-响应协议，其中经典验证者可以有效地证明不受信任的证明者的量子优势。也就是说，量子证明者可以正确回答验证者的质询并被接受，而任何多项式时间经典证明者都将基于合理的计算假设被高概率拒绝。为了回答验证者的质询，现有的量子性证明通常要求量子证明者执行多项式大小的量子电路和测量的组合。在本文中，我们给出了两种量子性证明构造，其中证明者只需执行恒定深度量子电路（和测量）以及对数深度经典计算。我们的第一个构造是一个通用编译器，它允许我们将所有现有的量子性证明转换为恒定量子深度版本。我们的第二个构造基于舍入问题学习，并且产生的电路深度比通用构造更短，需要的量子位更少。此外，第二种构造对噪声也具有一定的鲁棒性。
加利福尼亚大学，伯克利大学电气工程与计算机科学系EECS EECS 40秋季摘要
加利福尼亚大学伯克利工程学院2003年秋季第40周的第8周摘要（通过Farhana Sheikh）电路分析涉及非线性元素§§由于PN连接在本质上是非线性的，因此由PN连接分析产生的电路元素很复杂：例如。i d = i s [exp（qv d /kt）-1]§我们通常通过采用简化的非线性设备模型来简化分析（例如< /div>理想的二极管模型，大信号二极管模型）§图形方法还可以帮助用非线性元素完美整流器模型（理想二极管）分析电路的I-V特征，用于完美的直流或理想二极管的I-V特征。如果相对于所示的参考方向跨二极管施加了负电压，则二极管不会导致任何电流，并且二极管的行为作为开路。二极管被称为“反向偏见”。如果将正电流应用于二极管相对于参考方向，则二极管的行为作为短路，并通过零电压下降的任何电流。
4。深入 - 全面就业
RBA使用货币政策在劳动力市场和商品和服务市场的需求和供应之间达到平衡。货币政策会影响总需求 - 即，经济中商品和服务的总支出。相对于供应的总需求短缺导致对劳动力的需求相对缺乏需求，更有限的工作机会和低工资的增长，从而对通货膨胀施加了下降压力。相反，如果总支出相对于供应，通货膨胀通常会超过目标，面对高空缺和员工营业额的工资压力将增加，并且公司可能难以满足其产品需求。额外的支出超出与完全就业一致的额外支出会增加通货膨胀压力，而没有可持续的生活标准，因此在任何给定的时间点，可以维持的经济活动水平限制。
低级视觉任务的语言指南的鲁棒性：深度估算的发现
通过将自然语言纳入附加指导来实现单眼深度估计的最新进展。尽管产生了令人印象深刻的结果，但语言先验的影响，尤其是在发生和鲁棒性方面，仍未得到探索。在此过程中，我们通过量化此之前的影响来解决这一差距，并引入方法以在各种环境中基准其有效性。我们生成“低级”句子，传达以对象为中心的三维空间关系，将它们纳入其他语言先验，并评估其对深度估计的下游影响。我们的关键发现是，当前语言引导的深度估计仅通过场景级别的描述和违反直觉的效果最佳地发挥作用。尽管利用了其他数据，但这些方法对于对抗性攻击并随着分配变化的增加而对性攻击和绩效下降并不强大。fi-nally，为了为未来的研究提供基础，我们识别出失败点，并提供见解以更好地理解这些缺点。使用语言进行深度估算的越来越多的方法，我们的发现突出了需要仔细考虑在现实世界中有效部署的机会和陷阱。1
使用编码器-解码器框架从颅内深度电极合成语音
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
财政部关于 TNP 司机债务的常见问题解答
2024 TNP 债务周期 TNP 司机执照持有者（Lyft 和 Uber 司机）常见问题解答 如果我不偿还未偿债务怎么办？如果您未能在 2024 年 6 月 13 日之前付款或达成付款计划，您将无法在芝加哥市为 TNP（例如 Lyft 和 Uber）驾驶。 我如何查找未付罚单？2024 年 3 月 5 日，市政府通过电子邮件地址 CityDebt@ticket.chicago-il.gov 向司机发送了一份未付罚单清单及付款方式。 我应该联系谁来询问有关罚单的问题？请联系财政部客户服务团队，电话 312-744-7275。 如何加入付款计划？ 在线 要在线加入付款计划，请访问 www.chicago.gov/parking 并单击“在线付款计划”。在线注册付款计划可为您节省 22% 的催收费（如果罚单被转交给催收公司或代理机构，则该费用会加到罚单中）。如果您在线注册时遇到任何困难，请致电 312-744-7275 寻求帮助。我需要联系催收公司或代理机构来注册付款计划吗？不需要。市政府鼓励 TNP 司机注册在线付款计划，以节省 22% 的催收费。TNP（例如 Lyft 和 Uber）将如何收到我已解决债务问题的通知？TNP 将每周收到有关司机债务的更新，直到 2024 年 6 月 13 日，并每天（MF）收到更新，直到 2024 年 6 月 20 日。2024 年 6 月 20 日之后，TNP 将每周收到有关司机债务的更新。因此，您无需联系市政府或 TNP 来证明您已解决债务问题。如果我申请了 Clear Path Relief Program (“CPR”)，但我的申请在 2024 年 6 月 13 日仍在等待处理，该怎么办？CPR 申请按收到的顺序处理。如果您计划申请 CPR，市政府鼓励您在收到 2024 年 3 月 5 日发送的债务通知电子邮件后尽快申请。如果您的 CPR 申请在 2024 年 6 月 13 日仍在等待处理，为避免帐户停用，您需要加入标准停车付款计划。如果您的 CPR 申请获得批准，则标准付款计划中登记的债务将转移到您的 CPR 付款计划中。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
具有成本效益的主动激光扫描系统，用于深度感知深度学习的实例分段
摘要：家禽业在全球农业中起关键作用，家禽是蛋白质的主要来源，并为经济增长做出了重大贡献。但是，该行业面临着与重复性且苛刻的劳动密集型任务相关的挑战。自动化已成为提高运营效率并提高工作条件的关键解决方案。具体来说，机器人的操纵和对象的处理在工厂中变得无处不在。但是，存在挑战以预先识别和引导机器人处理一堆具有相似纹理和颜色的物体。本文着重于开发旨在自动化鸡的机器人解决方案的视觉系统，该机器人解决过程是一种基本的，但在家禽加工中是一种基本但身体上剧烈的活动。为了解决通用实例分割模型在识别重叠对象中的限制，开发了一种具有成本效益的双重活性激光扫描系统来生成对象上的精确深度数据。将经过良好的深度数据生成与RGB图像集成在一起，并将其发送到实例分割模型以进行单个鸡检测和识别。这种增强的方法显着改善了该模型在处理涉及重叠鸡的复杂场景中的性能。具体而言，RGB-D数据的集成将模型的平均平均精度（MAP）检测准确性提高了4.9％，并显着改善了中心偏移 - 本研究中引入的定制度量标准，以量化地面真相蒙版中心与预测的面具中心之间的距离。精确的中心检测对于开发未来的机器人控制解决方案至关重要，因为它可以确保在鸡肉重定过程中准确抓住。中心偏移量从22.09像素（7.30 mm）降低到8.09像素（2.65 mm），证明了该方法在缓解闭塞挑战和增强视觉系统的可靠性方面的有效性。