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失学儿童 - 地方当局指南
2 2007 年《教育（为被开除学生提供全日制教育）（英格兰）条例》 3 2004 年《儿童法》第 10 条 4 1996 年《教育法》第 437(1) 条 5 1996 年《教育法》第 437(3) 条 6 1996 年《教育法》第 443 条 7 根据 1996 年《教育法》第 444 条进行起诉以及根据第 444A 条发出罚款通知（经 2003 年《反社会行为法》第 23 条修订） 8 1996 年《教育法》第 447 条 9 1989 年《儿童法》第 47 条 10 参见“共同努力提高入学率：针对公立学校、学院、私立学校和地方当局的法定指导”。 11 回报：2024 年《学校出勤（学生登记）（英格兰）条例》第 13(1)-(3) 条“新生回报” 12 回报：2024 年《学校出勤（学生登记）（英格兰）条例》第 13(4)-(6) 条“删除回报”
韩国经济面临错失全球机遇的风险……
6 这不包括韩国的抽水蓄能和小水电。 7 根据韩国《可再生能源法》，韩国的可再生能源还包括燃料电池、综合煤气化联合循环 (IGCC) 和垃圾发电。 8 根据 MOTIE 的第 11 个长期电力供需基本计划 (BPLE) 实施指南，2030 年与 2023 年相比的净电力需求增量。 注：COP28 承诺将可再生能源增加三倍，但并未指定基准年，但确实包括到 2030 年至少实现 11,000 吉瓦的目标。本报告以 2023 年为基准，符合：国际可再生能源机构 (IRENA)。跟踪 COP28 成果：到 2030 年将可再生能源容量增加三倍。2024 年 3 月 19 日。第 8 页。
韩国经济面临错失全球机遇的风险……
注：2030 年可再生能源发电量是根据 COP28 承诺估算的，该承诺旨在到 2030 年将发电量提高至 2023 年的三倍，以及 2023 年可再生能源发电厂的平均运行率。2030 年其他估计发电量数据来自第 11 届 BPLE、韩国电力公司和韩国电力研究所。所有核能、煤炭、天然气、石油和抽水蓄能发电量数据均来自韩国电力公司和韩国电力研究所 2013 年至 2023 年的实际产出。2030 年的需求基于第 11 届 BPLE 实施指南中估计的总发电量。可再生能源数据包括传统水电，但不包括抽水蓄能。来源：IEEFA 计算；MOTIE；韩国电力公司；韩国电力研究所。
在缺失观察下自动驾驶的物理信息轨迹预测
本文介绍了一种新型的自动驾驶汽车（AV）的轨迹预测方法，熟练解决了缺少观察的挑战以及在现实世界驾驶环境中遵守物理定律的需求。这项研究为AVS提供了分层的两阶段轨迹模型。在第一阶段，我们提出了小波重建网络，该网络是一种创新的工具，该工具专业地精心制作，用于重建缺失的观察，并提供与状态模型的可选集成，以增强其稳健性。ad的第二阶段，模型的第二阶段具有波融合编码器，这是一种量子力学启发的创新，用于复杂的车辆相互作用建模。通过合并运动学自行车模型，我们确保我们的预测与逼真的车辆运动学保持一致。融合了我们的方法论进步，我们引入了MocAd-Missing，这是一个全面的现实交通数据集，以及增强的NGSIM和HighD数据集的版本，旨在通过未观察到的环境进行严格的测试。广泛的评估表明，我们的方法明显超过了效果，即使在最多75％缺少观察结果的情况下，也达到了很高的精度。
将增强和缺失的像素归合组合
遥感图像分类在各种领域至关重要，包括农业，城市规划和环境监测。但是，有限的标记数据和缺失的像素对实现准确的分类构成了挑战。在这项研究中，我们提出了一个综合框架，该框架使用潜在扩散模型和基于强化学习的基于基于学习的缺失像素插补来整合数据，以增强深度学习模型的分类性能。该框架由三层组成：数据增强，缺少像素的插补以及使用修改后的VGG16体系结构进行分类。基准数据集上的广泛实验证明了我们的框架的重大影响，通过显着提高分类准确性和鲁棒性，超过了最新技术。结果突出了我们的增强和归纳技术的有效性，分别达到97.56％，97.34％和97.34％的骰子得分，准确性和召回指标。我们提出的框架为准确的遥感图像分类提供了一个宝贵的解决方案，解决了有限数据和缺失像素的挑战，并且在各个域中具有广泛的应用程序。关键字：VGG 16，卷积神经网络，扩散模型，遥感，卫星图像。
货币的数量理论，定量宽松和缺失的通货膨胀现象
货币增长与通货膨胀之间关系的基本原理是直截了当的。输出很少下降两个或三个百分点以上，除了特殊情况（例如总宏观经济管理不善，自然灾害和大流行）。速度可能会随着时间而变化，通常不超过一个百分点。当比较高通胀和低通货膨胀率时，在实际产出生长或速度中，货币生长的差异远大于差异。结果，货币扩张的速度是构成各国通货膨胀率差异的主要因素。高通货膨胀国家经历了快速的货币增长，在菲亚特货币体系下没有限制，而产出和速度的变化是有限的。同样，在同一国家数十年来，占不同发病率的主要因素是货币增长率不同（例如，与1970年代相比，1990年代的美国通货膨胀率较低）。在通货膨胀率会计中，货币增长在过度充气下特别明显（Moosa，2013）。
富含不同聚合纯度含量的谷物基础食物的质量特征：评论
摘要：全身性红斑狼疮（SLE）是一种多因素自身免疫性疾病，其特征是自免疫耐受性崩溃和自身抗体的产生，导致免疫复合物沉积并触发炎症和免疫介导的损害。SLE发病机理涉及遗传倾向和环境因素的组合。临床表现是可变的，这使得早期诊断具有挑战性。属于伴侣系统的热休克蛋白（HSP）与免疫系统相互作用，充当促炎性因子，自身抗原以及免疫耐受性启动子。一些HSP的水平增加，并且对它们的自身抗体产生与SLE发作和进展相关。这些自身抗体的产生归因于分子模仿，该分子模仿发生在病毒和细菌感染上，因为它们是进化性高度保守的。肠道菌群营养不良与SLE的发生和严重程度有关。许多发现表明，共生细菌的蛋白质和代谢产物可以模仿自身抗原，从而诱导自身免疫性，这是由于分子模拟的。在这里，我们提出，人类HSP与肠道分子细菌之间的共享表位会导致与人分子交叉反应的抗HSP自身抗体的产生，从而导致SLE发病机理。因此，应协调研究伴侣系统，肠道菌群营养不良和分子模仿的参与。
unibev：具有均匀BEV编码器的多模式3D对象检测，以抗缺失传感器方式
摘要 - 多传感器对象检测是自动驾驶中的一个积极研究主题，但是这种检测模型的鲁棒性针对缺失的传感器输入（缺少模态）（例如，由于突然的传感器故障）是一个关键问题，这是一个关键问题，这仍然不足。在这项工作中，我们提出了Unibev，这是一种端到端的多模式3D对象检测框架，旨在稳健性，以防止缺失模式：Unibev可以在Lidar Plus相机输入上运行，但也可以在无激光镜或仅相机输入的情况下操作。为了促进其检测器头以处理不同的输入组合，Unibev旨在从每种可用方式中创建良好的鸟类视图（BEV）特征图。与以前的基于BEV的多模式检测方法不同，所有传感器模态都遵循统一的AP-prach，以从原始传感器坐标系统重新示例到BEV功能。我们还研究了各种融合策略W.R.T.的鲁棒性缺少模态：常用的特征串联，但也通过通道平均，以及对平均定期通道归一化权重的加权平均化的概括。为了验证其有效性，我们将Unibev与所有传感器输入组合的Nuscenes的最新bevfusion和Metabev进行了比较。在这种情况下，对于所有输入组合，Unibev的性能比这些基准更好。一项消融研究表明，通过对常规的con依的加权平均融合的鲁棒性优势，并在每种模态的BEV编码器之间共享查询。我们的代码将在纸上接受时发布。
梯度引导的模态脱钩 - ...
具有不完整输入数据（缺少模态）的多模式学习是实用且具有挑战性的。在这项工作中，我们对这一挑战进行了深入的分析，发现模式优势对模型训练具有显着的负面影响，从而极大地降低了缺失的模态性能。是由Grad-CAM激励的，我们引入了一种新颖的指标，梯度，以监测和减少在缺失情景中广泛存在的模态主导性。为了帮助该指标，我们提出了一种新颖的梯度引导的模态解耦（GMD）方法，以促进对主导方式的依赖性。特定的是，GMD从不同模态中删除了冲突的梯度成分，以实现这种去耦，从而显着提高了性能。此外，要弹性处理模态分配数据，我们设计了一个参数有效的动态共享（DS）框架，该框架可以根据是否可用，可以根据是否可用来求解网络参数。我们对三个流行的多模式基准进行了广泛的实验，包括Brats 2018用于医学分割，CMU-MOSI和CMU-MOSEI进行情感分析。结果表明，我们的方法可以显着胜过竞争对手，表明所提出的解决方案的有效性。我们的代码在此处发布：https：//github.com/haowang420/gradient-gendient-gudide-modality-decoupling。