摘要:位于佛罗里达州麦克迪尔空军基地的第 6 空中加油联队 (ARW) 和空中机动司令部已确定设施开发项目的优先事项,并提议在未来 5 年内(2025-2030 财年)实施这些项目。麦克迪尔空军基地正在进行的设施开发过程旨在提供必要的基础设施改进,以支持第 6 空中加油联队和任务合作伙伴的任务。本 IDEA 涉及拟议的九个设施建设、基础设施建设和维修以及被确定为设施开发优先事项的拆除项目。IDEA 分析了与拟议行动和替代方案(包括不采取行动替代方案)相关的环境影响潜力,并将协助确定是否可以准备无重大影响的调查结果,或者是否需要环境影响声明。IDEA 中涉及的资源包括噪音、土地使用、空气质量、生物资源、水资源、基础设施和交通、地质资源、文化资源、危险材料、娱乐和视觉、安全和环境正义。
特殊教育行为评估培训项目将为特殊教育人员提供全面、专业的学习,包括针对被认定为患有 IDEA 规定的 13 个残疾类别中的一个或多个残疾的各年级学生的文化响应性功能行为评估 (FBA) 实践和行为干预计划 (BIP)……此外,成功的投标人将与 ISBE 就授权 105 ILCS5/14-8.05 进行协调,该授权要求 ISBE 制定和实施州一级的指导方针,针对被认定为患有 IDEA 规定的 13 个残疾类别中的一个或多个残疾的各年级学生提供文化响应的、基于证据的行为干预措施。
数据发布位置:HTML数据:IDR(https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/rdata/HANREI/),RDF数据:Knowledge Connector(https://idea.linkdata.org/idea/idea1s4030i)
随着 2D 传播模型的成功,2D AIGC 内容已经改变了我们的生活。最近,这一成功已扩展到 3D AIGC,其中最先进的方法可以从单个图像或文本生成带纹理的 3D 模型。但是,我们认为当前的 3D AIGC 方法仍然没有完全释放人类的创造力。我们经常想象由多模态输入制成的 3D 内容,例如如果我的宠物兔子在桌子上吃甜甜圈会是什么样子。在本文中,我们探索一种新颖的 3D AIGC 方法:从 IDEA 生成 3D 内容。IDEA 是由文本、图像和 3D 模型组成的多模态输入。据我们所知,这种具有挑战性和令人兴奋的 3D AIGC 设置以前尚未被研究过。我们提出了新的框架 Idea23D,它结合了基于大型多模态模型 (LMM) 和现有算法工具的三个代理。这三个基于 LMM 的代理负责提示生成、模型选择和反馈反射。它们在完全自动化的循环中相互协作和批评,无需人工干预。然后,该框架生成一个文本提示,以创建与输入 IDEA 紧密一致的 3D 模型。我们展示了令人印象深刻的 3D AIGC 结果,超越了以前的方法。为了全面评估 Idea23D 的 3D AIGC 功能,我们引入了 Eval3DAIGC-198 数据集,其中包含 198 个用于 3D 生成任务的多模态输入。该数据集评估生成的 3D 内容与输入 IDEA 之间的一致性。我们的用户研究和定量结果表明,Idea23D 显著提高了 3D 生成的成功率和准确性,并且在各种 LMM、文本转图像和图像转 3D 模型中具有出色的兼容性。代码和数据集可在 https://idea23d.github.io/ 获得。
委员会指出,影响电信部 (DoT) 收入的因素包括电信服务提供商 (TSP) 的企业破产、频谱拍卖费用暂停(Vodafone Idea、Bharti Airtel 和 Reliance Jio):AGR 费用暂停(Vodafone Idea、Airtel、Tata Teleservices 等)、频谱使用费 (SUC) 降至零以及电信服务提供商 (TSP) AGR 的变化。为了应对收入方面的挑战,委员会建议对受破产影响的 TSP 进行战略监控并加速恢复。该部门应实施主动监控机制,以跟踪和支持目前正在进行企业破产解决程序 (CIRP) 的电信公司,特别是在费用回收延迟的情况下。
Introduction to ML Idea of supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning Linear regression Idea of model complexity, generalization, bias-variance trade-off, regularization Cross validation, VC dimension Supervised classification algorithms: K nearest neighbor, LDA, Decision Tree, SVM and kernel methods, Neural Network, Naive Bayes', Gaussian判别分析,集合方法等有关概率学习模型的更多更多信息:使用MLE,MAP,GMM,EM算法估算参数无监督的学习:群集和内核密度估计,K-Means,dbscan,parzen窗口技术等。使用PCA和内核PCA降低维度强化学习的介绍深度学习和卷积网络的简介,经常性网络
本新闻稿包含根据美国“安全港”规定1995年的私人证券诉讼改革法案。这些前瞻性陈述可以通过术语,例如“意志”,“期望”,“目标”,“未来”,“打算”,“计划”,“相信”,“估计”,“可能”和类似的陈述。不是历史事实的陈述,包括有关AMTD Idea Group和/或AMTD数字的信念,计划和期望的陈述,都是前瞻性陈述。前瞻性陈述涉及固有的风险和不确定性。与SEC的AMTD创意组和/或AMTD Digital的文件中,有关这些和其他风险的更多信息包括在内。本新闻稿中提供的所有信息均为本新闻稿之日起,AMTD Idea Group和AMTD Digital都没有承担任何义务更新任何前瞻性陈述,否则根据适用法律要求。
为儿童和家庭提供高质量的预防和支持服务,以促进安全、持久和幸福。残疾和老龄化部门 (DDA) — 田纳西州早期干预系统 (TEIS) 的牵头机构。发展评估 — 持续衡量儿童在实现个性化家庭服务计划 (IFSP) 结果方面的进展。发育迟缓 — 未能达到平均年龄的某些发展里程碑,如坐、走和说话。发展治疗 — 一种特定的、个性化的、有针对性的干预措施,旨在促进符合条件的儿童的运动、认知、沟通和社交情感发展以及适应性(自助)技能。它包括《残疾人教育法》(IDEA) 定义的家庭培训和特殊指导。34 CFR § 303.13(b)(3)、(14)。早期干预专家 (EI) — 为发育迟缓或有认知、适应(自助)、社交情感、精细运动、粗大运动和沟通发展迟缓风险的婴幼儿提供个人和团体干预的个人。早期干预资源机构 (EIRA) — 为符合 C 部分条件的儿童提供发育治疗的签约机构。早期干预服务计划 (EIS 计划) — 由牵头机构 (DDA) 指定的实体,负责实施 IDEA C 部分的要求,如 IDEA 34 CFR §303.700 至 303.702 所述。对于田纳西州,这些被定义为九个 TEIS 入境点办公室 (POE)。早期干预服务提供商 (EIS 提供商) — 根据 IDEA C 部分提供早期干预服务的实体(无论是公共、私人还是非营利组织)或个人。对于 TEIS,这通常是指根据儿童个性化家庭服务计划 (IFSP) 为儿童/家庭提供服务的签约机构/个人。对于田纳西州,EIS 提供商包括 EIRA、资格评估机构 (EEA) 和供应商。EIS 提供商也被称为早期干预服务提供商 (EISP)。
• 2023 年 6 月,AFP Global 开始制定 2025 年及以后的战略计划。我们认为这是一个机会,可以审查我们当前的战略计划、评估我们的进展并确定支持筹款社区需求的优先事项。新计划将继续我们在所有工作中对 IDEA(包容性、多样性、公平性和可及性)的承诺。结合这一战略规划过程,我们将审查我们的整个治理生态系统,以确保我们当前的结构和流程符合最佳实践和我们成员的需求。我们的目标是在 AFP 在志愿者参与方面取得的丰富成功历史的基础上再接再厉,并根据过去几年的经验教训和面临的挑战做出改进。我们特别热衷于保持和推进我们对 IDEA 的承诺,并确保有意识地努力创造和维护对每个人都友好、公平和支持的环境。
2018 年《21 世纪综合数字体验法案》(IDEA,法案)公法 (P.L.) 115- 336 要求创建或重新设计公共网站或数字服务的行政机构除其他事项外,还应确保网站、基于网络的表格或数字服务易于使用、残障人士可访问并通过行业标准的安全连接提供。“服务”是指机构及其合作伙伴在客户获取、接收或使用公开发行或遵守政策的整个过程中提供的所有帮助。在这种情况下,服务是 DOI 网站和数字服务。IDEA 法案发起人、众议员 Ro Khanna 总结道:“政府的存在是为了服务公民,该法案确保政府利用现有技术来提供