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HWRC 排水工程
1. 简介 1.1 由于每个场地都缺乏足够的排水系统和消防用水控制手段，HWRC 场地目前不符合其环境许可证。足够的排水系统对于控制消防用水径流至关重要，并且是环境署强制要求的。 1.2 如果不解决此问题，可能会导致场地因违反许可证而立即关闭，这将对理事会和居民管理整个行政区的回收能力产生重大影响。 1.3 2018 年 10 月，当前的 HWRC 场地承包商（FCC 环境服务）对这四个场地是否符合环境许可证表示担忧，原因是排水系统不足。他们建议场地需要遵守当前的 WISH 论坛、英国水务公司和环境署的防火计划指南，其中规定场地必须能够控制消防用水径流以防止污染环境。 1.4 根据此信息，排水调查于 2019 年启动，并且
香港科技园公司与HYAB推出“HYAB青年创业实习计划”
人才是推动创科发展的关键。在计划下，HYAB 将提供薪酬补贴，支持园区公司聘用和培育下一代人才。计划反应十分热烈，已有超过 130 家初创企业提供超过 150 个为期三至六个月的实习职位。计划将选出 100 个机会让青年申请不同领域的实习职位，包括数据分析、软件工程、研发、业务发展和市场营销。透过多元化平台和与大专院校的合作，香港科技园公司的园区公司在过去两年的青年创业计划共收到近 1,700 份实习申请，反映年轻人对创科界的浓厚兴趣，以及计划在吸引顶尖人才方面取得的成功。香港科技园公司人才及人力资源总监黄淑芬表示：“我们很高兴继续与 HYAB 合作推出 HYAB 青年创业实习计划，响应政府扩大创科人才库的努力。自 2023 年以来，该计划已惠及 114 家初创企业和 200 多名年轻人，他们支持这一举措，鼓励年轻精英在 YSIP 完成后在 I&T 生态系统中发展长期职业生涯。我们希望协助不同范畴的青年发掘更多可能性，支持企业快速成长，为香港创科业未来的成功奠定重要基础。”香港科技园公司致力培育未来创新科技领袖，提供多元化人才计划，去年吸引超过350名来自本地及国际知名大学的实习生。由2025年3月起，成功申请HYAB青年创业实习计划的实习生将开始实习。除了在初创企业工作外，参加者将有充裕的机会与香港最大的创科生态系统中的同行和创新者交流，促进合作及拓展专业网络。香港科技园公司亦将安排一系列活动，包括交流活动、技能提升工作坊、参观领先科技公司及参观创新设施等。此外，为期三天两夜的大湾区探索之旅将是实习计划的亮点，让参加者亲身体验内地创业环境，把握大湾区机遇，为未来发展奠定基础科技与创新职业。
概述主题 - 特定于-discussion 1月份...
集体审查，之后，在个人邮政的可能性之后：从2月6日（星期四）下午4点开始，将通过托莱多的一份声明提供注册工具•登记•登记为最早可能有空间的会话•注册•严格具有约束力，并暗示一个人在检查中存在。传达了托莱多：•您在托莱多I.V.M.上查看了信息文档改进考试时遵循的过程•显示Webleture，并在此处提出全体实质性问题的模型答案。不再有可能讨论讨论
公园规划
03/22/2024 SR 530 Slide Memorial construction complete, site dedicated Carol Ohlfs & Rob Marchand 06/01/2024 2025-2026 CIP Budget Development Rachel Dotson & Carol Ohlfs 06/10/2024 Meadowdale Beach Park final paving and retaining wall construction Rob Marchand 06/26/2024 Speedway Dry Storage Building Roof Renovation Thomas Hartzell 07/12/2024 Corcoran Memorial Park Phase 1 Thomas Hartzell 07/25/2024 Squire Creek Campground Sign Replacement Thomas Hartzell 08/12/2024 Fairgrounds 401 Restroom Remodel Thomas Hartzell 08/20/2024 Parks Donation Policy Updated & Implemented Carol Ohlfs 11/11/2024 Fairgrounds Arena优惠建筑HVAC和空气质量即兴。Thomas Hartzell 11/13/2024 Twin Lakes Tree Removal and Replacement Rachel Dotson 11/25/2024 Kayak Point Day Use Area Improvements Phase 1 Rob Marchand & Carol Ohlfs 11/25/2024 Park Impact Fee Update & Code Change Carol Ohlfs 12/04/2024 2024 Comprehensive Plan: Park & Recreation Element adopted Carol Ohlfs 12/15/2024 Mountain Bike Park的可行性研究Thomas Hartzell 12/23/2024 Park库存报告2025完成了Carol OHLFS 11月/1224年12月2024年Milestone成就
DIKSHA SHUKLA（简历）
• 已资助 – 目前 – 怀俄明大学研究卓越基金种子基金 – 通过基于神经符号 AI 模型的自适应学习系统增强农村复原力，由怀俄明大学研究与经济部资助（2025 年 2 月 - 2026 年 7 月）（30,000.00 美元），（PI）。• 已资助 – 目前 – 怀俄明大学研究卓越基金种子基金 – 使用人工智能跟踪面部运动以进行农村远程医疗言语治疗，由怀俄明大学研究与经济部资助（2025 年 2 月 - 2026 年 7 月）（30,000.00 美元），（共同 PI）。 • 资助 – 目前 – 国际合作研究补助金 – 虚假信息的在线动态：利用 Llama 3.1 GenAI 减轻错误信息，由怀俄明大学全球参与办公室资助（2024 年 10 月 - 2025 年 7 月）（$ 4,960.00），（PI）。 • 资助 – 目前 – IUCRC 规划补助金怀俄明大学：基础设施信任、保证和可持续性人工智能/机器学习驱动研究中心 (AMRITAS)，由国家科学基金会 (NSF) 资助（2024 年 8 月 - 2025 年 7 月）（$ 20,000.00），（PI）。 • 资助 – 目前 – 虚假信息的在线动态：探索 GenAI 的影响，由怀俄明大学计算学院资助（2024 年 7 月 - 2025 年 6 月）（$ 28,600.00），（PI）。 • 已获奖 – 目前 – 丹尼尔斯基金教师奖学金，24-25 学年和 25-26 学年，由怀俄明大学丹尼尔斯基金教师奖学金计划资助（$5,000.00），（PI）。 • 已资助 – 目前 – REU 补充：职业：BrainCAPTCHA：使用动态脑生物识别技术进行完全自动化的用户验证测试，由美国国家科学基金会 (NSF) 资助（2024 年 8 月 - 2025 年 5 月）（$18,400.00），（PI）。 • 已资助 – 目前 – 职业：BrainCAPTCHA：使用动态脑生物识别技术进行完全自动化的用户验证测试，由美国国家科学基金会 (NSF) 资助（2024 年 6 月 - 2029 年 5 月）（$5,63,906.00），（PI）。 • 已资助 – 目前 - REU 站点：设计、创建和创新 3 维用户界面以改善虚拟环境中的人类感官和运动性能 (HUMANS MOVE)，由美国国家科学基金会 (NSF) 资助（2024 年 4 月 - 2027 年 3 月）（$ 494,108.00），（共同 PI）。 • 已资助 – 目前 - 使用 AI 计算机视觉和分布式光纤传感进行交通和天气监测的可行性，由怀俄明州交通部 (WyDoT) 资助（2024 年 3 月 - 2025 年 9 月）（$ 195,052.00），（共同 PI）。
家校学习协作 – KS3 科学
深化和巩固学习 • 什么是燃料？ 说明食物的能量含量单位。 比较食物和燃料的能量值。 将食物和燃料中的能量与不同活动所需的能量进行比较。 • 有哪些不同的能源？ 描述用于发电的能源。 解释不同能源的优缺点。 描述能量如何从能源传输到家中的电器。 • 什么是能源和电力？ 描述您在支付电费时支付的费用。 计算家庭能源使用成本。 比较运行不同家用设备的能源使用量和成本。 • 什么是能量守恒定律？ 使用能量库之间的能量转移模型来描述工作是如何完成的。 描述物体的能量如何取决于其速度、温度、高度，或者它是被拉伸还是压缩。 在一系列现实生活中的例子中展示能量如何在能量库之间转移。 • 能量是如何耗散的？ 描述耗散的含义。 根据输入和输出能量的值，计算有用能量和耗散量。解释在各种情况下能量是如何消散的。
使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。