XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMLCD
从挑战性数据中学习的机器学习2025（DS113）
现代技术取决于无处不在的数据收集以及机器学习在获取见解和创造知识方面的应用。of-10，考虑了精心策划的数据集，开发了机器学习方法。但是，现实世界中的数据通常是在非理想条件下收集的，感应，存储，处理和标签有限，可以将帽子，环境变化和干扰，攻击以及策略修复。因此，现实世界中的数据提出了重大挑战，例如腐败，离群值，缺失条目或标签，偏见，分配变化和安全/隐私问题，仅举几例。这些挑战通常将标准机器学习方法的有效性限制在现实世界中。从具有挑战性的数据I会议（MLCD I）中学习的机器学习旨在通过推进针对复杂的现实世界数据挑战量身定制的实用，高效和有效的机器学习解决方案来弥合这一差距。
凯阿拉凯库亚湾州立历史公园总体规划改进
AD 公元，即当前常用的历史纪元 ADA 美国残疾人法案 ADAAG 建筑与设施无障碍指南 AMAC ‘Aha Moku 咨询委员会 BLNR 夏威夷州土地与自然资源委员会 BP 现在之前 CAP 社区行动计划 CCD 人口普查县分部 CDUA 保护区使用申请 CDUP 保护区使用许可证 CIA 文化影响评估 适合游泳和娱乐的 A 类海水 AA 类原始荒野海水 CORAL 珊瑚礁联盟 CZM 沿海区管理局 DAR DLNR 水生资源部 DBEDT 夏威夷州商业、经济发展和旅游部 DLNR 夏威夷州土地与自然资源部 DOBOR DNLR 划船与海洋娱乐部 DOCARE DLNR 自然保护与资源执法部 DSP DLNR 州立公园部 EIS 环境影响声明 EISPN 环境影响声明准备通知 FEMA 联邦紧急事务管理局FIRM 洪水保险费率图 FMA 渔业管理区 GET 一般消费税 HIGP 夏威夷县总体规划 HMS 陛下之船 HRS 夏威夷修订法规 KBSHP 凯阿拉凯库亚湾州立历史公园 KCDP 科纳社区发展计划 LUC 夏威夷州土地使用委员会 LOS 服务水平 MLCD 海洋生物保护区 MMA 海洋管理区 NHT 阿拉卡哈卡伊国家历史步道 NOAA 国家海洋和大气管理局 NPS 美国国家公园管理局 OCCL 保护和沿海土地办公室，DLNR