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d-pose：深度作为3D人姿势和形状估计的中间表示
我们提出了D置位（D EPTH作为3D人类PO SE和S HAPE E刺激的中间代码），这是一种单阶段方法，可估计来自单个RGB图像的人姿势和Smpl-X形状参数。最近的作品将较大的模型与变压器骨架和解码器一起提高人体姿势和形状（HPS）基准的准确性。d-pose提出了一种基于视觉的ap-porach，它使用估计的人类深度映射作为HPS和利用合成数据的培训的中间表示，并在训练过程中提供了与它们一起提供的地面深度映射。尽管在合成数据集中受过培训，但D-Pose在现实世界基准数据集，EMDB和3DPW上实现了最新的性能。尽管其简单的轻巧设计和CNN主链，但它的表现优于基于VIT的模型，这些模型的模型几乎较大。d-pose代码可用：https：//github.com/nvasilik/d-pose
对美国零售渠道的药物供应链中间边缘的检查
美国处方药的供应链非常复杂，涉及药物制造商和患者之间的几个中介。这些供应链中介机构之间的谈判，包括药房福利经理（PBM），药房和批发商是私人的，其合同条款是机密的。供应链的复杂性，加上供应链中介机构之间的价格透明度和相互作用的不透明度，导致了不一致的市场激励措施，这可能会导致美国处方药成本增加。有效的政策扩大了获得处方药并降低处方药价格的同时鼓励创新的政策必须取决于确定参与者和激励措施，从而在不增加对最终用户的价值的情况下提高药品价格。因此，重要的是要了解沿着药物供应链沿何处产生大量边缘。
有关监管零售能源市场中的第三方中介的咨询
TPI调节景观被破裂，调节要求因TPI类型而异。为例，将在《第2023款能源法》第9部分中通过规定来监管负载控制器，而使用能源经纪人的消费者则通过OFGEM的许可条件20.5在标准电力许可证中受益于其他保护，而在标准天然气许可中受益于20.6。这些许可条件要求供应商仅与在合格争议和解计划中注册的经纪人互动。此外，一些能源经纪人签署了自愿执业代码。但是，这些努力推动TPI景观积极变化的努力已经分散，并且可能导致不同的保护层，而无需改革。制定处理特定类别TPI的明确法规，例如负载控制器，不仅对消费者有帮助，而且还可以减轻新TPI的市场进入。
研究（SPSS）基本和中级24
Wong Hung女士获得了新加坡大学的统计硕士学位，目前是国立大学卫生系统Yong Loo Lin医学院研究支持部门的高级生物统计学家。 在加入Yong lin医学院之前，她在制药行业拥有6年的统计经验。 她一直在积极向研究人员提供指导，并开展统计课程，以帮助研究人员发表其出版目标并增强他们对统计知识的理解。Wong Hung女士获得了新加坡大学的统计硕士学位，目前是国立大学卫生系统Yong Loo Lin医学院研究支持部门的高级生物统计学家。在加入Yong lin医学院之前，她在制药行业拥有6年的统计经验。她一直在积极向研究人员提供指导，并开展统计课程，以帮助研究人员发表其出版目标并增强他们对统计知识的理解。
poli 312：中间定量方法
研究组合将基于独立的定量数据分析。学生可以找到自己的数据集，也可以从上课第二周提供的列表中选择一个。单独选择的数据集可以来自公开可用的统计数据，例如由加拿大选举研究，世界价值观调查或欧洲社会调查进行的调查，或者使用已发表的政治科学论文中的复制数据（例如，从哈佛大学数据词来看（例如，从哈佛大学数据）中；但是请注意，如果使用复制数据，您必须超越原始论文，您就不能仅仅再现同一分析）。无论哪种情况，学生都应选择一个数据集，以测试提出解释变量与结果变量之间关系的理论。
Flour Bluff 中学学生/家长手册...
*鼓励准时上学。*强调每天出勤的重要性。*安排约会，这样您的孩子就不会错过学术指导。*强调遵守校园着装规定。*每天晚上查看孩子的日程安排。*监督孩子的家庭作业。*每天听孩子读书。*建立日常习惯，这样就不会忘记家庭作业、许可单等。*如果您的孩子有纪律问题，您希望了解更多信息，请联系我们。*如果您觉得您的孩子有任何问题需要在会议上解决，请致电您孩子的老师或学校辅导员安排会议。感谢您允许我们在您孩子的生活中扮演重要角色。我们可以共同为未来的领导者（您的孩子）提供最好的教育。我们在这里为这个社区服务。如果我们能为您提供进一步的帮助，请联系我们。我们期待与您合作。谨上，Sal Alvarado Flour Bluff 中级校长
增强非银行金融中间的弹性：进度报告
NBFI政策的设计和实施仍在继续前进，尽管在各个司法管辖区的步伐不平。进步受到许多挑战，包括该行业的异质性；跨司法管辖区的机构框架和市场实践的多样性；以及阻碍对NBFI漏洞的全面评估和有效政策响应的完整评估的共同数据挑战。全球金融体系仍然容易受到进一步的流动性菌株的影响，因为在最近的市场事件中，NBFI部门的许多潜在漏洞和关键的压力放大器仍然存在。因此，最终确定和实施国际改革以增强NBFI的弹性至关重要，以便市场参与者将自己的流动性风险完全内化，而不是依靠非凡的中央银行和其他官方部门的干预措施 - 并且当局为压力事件做好了准备。
下令提交特别报告-6（b）监视定价中介
[公司]必须使用[公司]拥有，监护权或控制中的信息，包括[公司]可以访问的中央数据存储库中维护的信息。[公司]不应将此命令转发到单独合并子公司或分支机构。[公司]不应从单独成立的子公司或分支机构或个人（以其作为[公司的雇员或[公司]的代理人的身份）中寻求任何响应性信息和数据。但是，[公司]应提供与单独合并子公司或分支机构有关的信息，如果[公司]已经拥有，监护或控制此类信息。在服务之日起14天内，[公司]应与委员会工作人员联系，并指出对该命令响应所需的所有信息是否在[公司]的财产，监护权或控制中。如果[公司]从服务之日起14天不得迟于[Company]的所有信息，[公司]也必须：（1）确定[公司]无法完全回答的每个问题或以书面形式或以书面形式或征求书，因为[公司]不在[公司]拥有的所有人，并且提供了所有人的所有名称，以及所有的名称，以及（2）所有人，以及（2）的所有人，以及（2）的所有人，以及（2）的所有人，以及（2）的所有人，以及（2），或者是全部（2）的所有人，以及（2），或者是全部或（2）的所有人，或者是（2）的全部内容，以及（2），或者是所有人，并且已提供了所有人，或者是所有的，并且（2）的所有名称和（2）的所有名称和（2）的全部信息，以及（2）。控制此类信息。
仔细观察gan先验：利用中级特征来增强模型反转攻击
摘要。模型反转（MI）攻击旨在通过利用输出信息来重建来自发布模型的隐私敏感培训数据，从而引起了人们对深神经网络（DNNS）安全性的广泛关注。最新的生成对抗网络（GAN）的进步已大大贡献了MI攻击的性能，因为它们具有具有高忠诚度和适当语义的逼真的图像的强大能力。但是，以前的MI攻击仅在Gan Pri-Ors的潜在空间中披露了私人信息，从而限制了它们在多个目标模型和数据集中的语义提取和可传递性。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的方法，可以增强饮食，增强了g势元（IF-GMI），该方法分解了GAN结构并利用了中间块之间的特征。这使我们可以将优化空间从潜在代码扩展到具有增强表达能力的中间功能。为了防止gan先验产生不切实际的图像，我们将L 1球约束应用于优化过程。对多个基准测试的实验表明，我们的方法在各种设置下，尤其是在分布外（OOD）方案下显着执行先前的方法并实现最新结果。我们的代码可用：https：//github.com/final-solution/if-gmi