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兰开斯特区
1。简介背景1.1是理事会的法定责任，为其地区制定地方发展计划（地方计划）。本地发展计划应阐明如何满足发展需求，应为其环境，经济或社会重要性保护哪些土地，以及确定规划应用程序的当地规划框架。1.2本地计划是根据政府提供的国家规划指南制定的。2012年3月，发布了国家规划政策框架（框架）1，该框架1取代了规划政策声明（PPS）和规划政策指南（PPG）和规划政策指南（PPG）的指南。该框架的目的是为计划系统提供更简洁，易于理解的方法，并提供可持续发展。NPPF于2012年3月27日首次发布，并于2018年7月24日，2019年2月19日和2021年7月20日更新。本报告依赖于2021版的NPPF。因此，本报告中对NPPF的所有后续引用都是对2021版本的引用，其中将清楚地将NPPF的先前版本引用。1.3兰开斯特地区的本地计划为该地区提供了一个新的计划框架。1.4理事会先前曾在2014年12月采用开发管理DPD 4和Morecambe地区行动计划DPD方面在准备该地区的地方发展计划中取得了进展。1.5本文档代表对当地计划的气候紧急审查。该开发管理发展计划文件（DPD）的准备，以及其他关键文件，包括战略政策和土地分配DPD，Arnside和Silverdale Aonb DPD 2，Lancaster South Action South Action Plan DPD，GYPSY和GYPSY和Traveler Site分配DPD和Morecambe Arivation Dive dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd dpd n lancaster <它审查了开发管理DPD的第二版，该版本在必要时更新了政策，并在其他开发计划文件中的新政策补充政策和分配中添加了进一步的政策方法，尤其是战略政策和土地分配DPD。1.6在2020年7月29日通过当前的地方计划之后，对当地计划的气候紧急审查开始，理事会对当地计划进行了立即进行部分审查。因此，该DPD以及战略政策和土地分配DPD已更新，以反映兰开斯特市议会对
歌剧：通过过度信托的惩罚和转录分配
幻觉是对多模态大语言模型（MLLM）的普遍挑战的幻觉，极大地阻碍了他们需要精确判断的真实用法。现有方法可以通过特定设计的数据进行培训，或通过其他来源的特定知识来缓解此问题，从而产生了不可避免的额外费用。在本文中，我们提出了一种新型的MLLM解码方法，该方法基于o-vertust pe nalty和r eTroptoction-llocation策略，它是一种几乎免费的午餐，可以减轻幻觉问题，并没有其他数据，知识，知识或培训。我们的方法始于一个有趣的观察结果，即，大多数幻觉与自我注意力矩阵所表现出的知识聚集作用紧密相关，即MLLM倾向于通过关注一些摘要的代价来产生新的代币，但并非所有以前的代币。这种部分过度信任的倾向会导致忽略图像令牌，并用幻觉描述图像内容。基于观察结果，Opera在梁搜索解码过程中引入了对模型逻辑的惩罚术语，以使Miti-Gate the Trust问题以及回滚策略回顾了在预先生成的令牌中存在摘要令牌的存在，并在必要必要时重新分配给标记。通过广泛的实验，Opera在不同的MLLM和指标上表现出明显的幻觉降低性能，证明其有效性和性质。我们的代码为：https：//github.com/shikiw/opera。
陆地、海洋、空中和云：第四种边框类型
出入境点。直到最近，威胁主要还是物理威胁，因此国家边境由陆路、海路或空中的物理过境点守卫。然而，网络空间的增长及其带来的犯罪机会动摇了安全模式，从而产生了虚拟的外部威胁。本论文旨在介绍网络安全应如何以及为何与国家内部现有的边境管理结构相结合，以便为其外部边界（包括物理和虚拟）创建整体安全方法。这需要第四种边界类型及其保护措施的出现，我将其称为云。边境管理和网络安全的交集已经存在于许多领域，但目前尚未得到充分审查，在存在差异的地方，例如私营部门的利益和国家监管，网络安全可以从古老的边境管理部门的机构记忆中汲取优势。随着整个欧洲的不稳定性不断上升，混合威胁与国家安全密不可分，因此必须采用混合边境方法来应对，也就是说，使用边境管理策略来保护云边界。
反对佩勒姆变电站以东的土地上的太阳能农场...
实际上，这意味着我无法与朋友见面或参加过去36个月的任何社交聚会。在写作时，不可能说何时或是否会改变。我的日常生活在各个方面都被颠倒了。在病毒之前，我与丈夫和我们的狗一起走过乡村车道和小径。尤其是，从东端到曼杜登的车道散步可提供巨大的全景。锻炼，风景和野生动植物使我能够保持正常感，而不论其潜在的健康状况如何。审慎的导航，为了避免与他人接触，我能够继续这种例行程序，这使我能够摆脱我家和花园中完全隔离的情况。
收获车道资产管理绝对退货基金
在本PDS中将IDP的操作员称为“ IDPS运算符”，而IDPS的披露文档称为“ IDPS指南”。如果您通过国内流离失所者进行投资，则您的权利和债务将受《国内流离失所者指南》的条款和条件管辖。间接投资者应在投资基金之前仔细阅读IDP指南。间接投资者应注意，他们指示IDPS运营商安排代表他们投资于基金的资金。间接投资者除了访问股票受托人的投诉解决过程之外，没有成为基金的单位持有人或拥有单位持有人的权利（请参阅第8节）。IDPS运营商成为基金的单位持有人，并获得了这些权利。根据管理IDP的安排，国内流离失所者可以行使或拒绝按间接投资者行使权利。间接投资者应参考其IDP指南，以获取有关其作为间接投资者的权利和责任的信息，包括有关适用于其投资的任何费用和费用的信息。有关间接投资者如何申请基金单位（包括适用的申请表）的信息也将包含在IDPS指南中。股票受托人对IDP运营商或国内流离失所者运营商的任何失败不承担任何责任，以向间接投资者提供股票受托人提供的当前版本的此PDS，或者在股票受托人的要求时向PDS撤回PDS。
VLP：自主驾驶的视觉语言计划
自主驾驶是一项复杂而具有挑战性的任务，旨在通过场景和推理来实现安全的运动计划。最近，通过增强的场景理解，几个关键问题，包括缺乏推理，低概括性能和长尾场景，但仍需要戴着几个关键问题，但仍需要进行一些关键问题。在本文中，我们提出了VLP，这是一个新颖的视力 - 语言规划框架，利用语言模式来弥合语言理解与自动驾驶之间的差距。VLP通过加强源内存基础和自动驾驶汽车的上下文理解来增强自主驾驶系统。vlp通过与先前的最佳方法相比，分别在平均L2错误和碰撞率方面，分别在平均L2错误和碰撞率方面实现了35.9％和60.5％的端到端规划表演。此外，在面对新的城市环境时，VLP在挑战性的长尾方案和强大的概括能力方面表现出改善的性能。
朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。
