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高速公路和通道的总体规划-2024技术...
亲爱的主席，作为马里兰州克拉克斯堡（Clarksburg）的长期居民，我敦促计划委员会将M83保留在总体规划中，并加快其批准进行建设。这条路线被克拉克斯堡社区的新家庭建筑商用作讨价还价的筹码。听到它不仅要预算，而且还计划从总体规划中删除它令人沮丧。令人惊讶的是，听到M83于1960年首次添加到总体规划中。只是常识，如果1960年的规划者认为这条路有帮助，那么这条路线是逾期的必要性，那是不费吹灰之力的。新道路将带来经济活动并改善我们的县收入。虽然Loudoun/Fairfax县/Tysons的发展非常快，并且随着经济活动而蓬勃发展，但Moco被困在25年前的地方。没有建立新的基础设施，也没有建立新的大型公司。除了ICC和Rio Crown的改进外，我是否错过了该县新事物？请考虑与联邦政府和州政府合作，通过在这条新的M83途径上包括WMATA红线扩展到克拉克斯堡，以资助建设。这是一个很好的机会，可以同时建造这两者，从而减少成本和给公众带来不便。将Metro和M83添加到Clarksburg将大大减少上Moco，Frederick县RT 355和I 270的交通。在基础设施改进上花费的资金花费了很高，通常很快就会恢复。为了热爱Moco，请保留M83并尽快预算施工。谢谢，Vamsi Motaparthy。
使用对比学习对质谱图像数据进行自监督聚类
对实验伪影和噪声敏感，从而降低了它们对具有相似定位但不同对比度的空间模式的泛化能力。最近，使用卷积神经网络 (CNN) 的迁移学习和半监督深度学习方法已经开发出来，分别用于聚类离子图像和量化分子共定位。26,27 这些报告表明，MSI 数据的有限大小对传统的 CNN 训练框架提出了挑战，因为传统的 CNN 训练框架通常依赖于大量带注释的图像。因此，这些方法与传统的机器学习方法相比，在查找共定位分子图像方面提供了相对较小的改进。计算机视觉自监督对比学习方法的最新进展，包括 MoCo、28 SimCLR 29
diffclone：通过扩散驱动的策略学习
机器人学习任务是非常密集的和特定于硬件的。因此，使用可用于训练机器人操纵剂的不同离线示范数据集应对这些挑战的途径非常吸引人。火车传输测试结束（TOTO）的基准提供了一个策划的开源数据集，用于离线培训，主要由专家数据组成，还提供了公共离线RL和行为克隆代理的基准分数。在本文中，我们引入了Diffclone，这是一种通过基于扩散的策略学习增强行为克隆剂的离线算法，并在测试时测量了我们方法对真实在线物理机器人的疗效。这也是我们正式提交在Neurips 2023举行的火车及其对方（TOTO）基准挑战的提交。我们尝试了预先训练的视觉表示和试剂策略。在我们的实验中，我们发现MOCO FINETENED RESNET50与其他固定表示形式相比表现最好。目标状态条件和对过渡的映射导致成功率和卑鄙的回报提高。至于代理策略，我们开发了Diffclone，这是一种使用条件扩散改善的行为克隆剂。
囊性纤维化及其 CRISPR 系统的治疗潜力
摘要 囊性纤维化是一种致命的遗传性疾病，由 cftr 基因的不同突变引起，该基因编码位于大多数上皮细胞中的氯离子通道。这种蛋白质的异常功能会导致浓稠粘液的形成，从而阻塞相关器官，其中受影响最严重的是肺和胰腺。以前，这种疾病的治疗主要集中于改善症状。由于对这种疾病的分子基础认识的进步，目前已经有了旨在改善蛋白质缺陷或纠正潜在突变的治疗方法。然而，目前尚未找到彻底治愈的方法，为此，人们正在研究应用 CRISPR/Cas9 系统的基因组编辑潜力。然而，在将任何研究应用于临床目的之前，必须就规范人类基因编辑的伦理标准达成国际共识。摘要 囊性纤维化是一种由不同的非xen cftr突变引起的致命遗传性疾病，它编码位于大多数上皮细胞中的氯离子通道。这种蛋白质的异常功能会导致浓稠粘液的形成，从而阻塞相关器官，其中受影响最严重的是肺和胰腺。以前，这种疾病的治疗主要集中于改善症状。由于对这种疾病的分子基础认识的进步，目前已经有了旨在改善蛋白质缺陷或纠正潜在突变的治疗方法。然而，目前尚未找到彻底治愈的方法，为此，人们正在研究利用 CRISPR/Cas9 系统的基因编辑潜力。然而，在将任何研究用于临床目的之前，必须就规范人体细胞使用的道德标准达成国际共识。摘要 囊性纤维化是一种致命的遗传性疾病，由 cftr 基因的不同突变引起，该基因编码位于大多数上皮细胞中的氯离子通道。这种蛋白质的异常功能会导致浓稠粘液的形成，从而阻塞相关器官，其中受影响最严重的是肺和胰腺。以前，这种疾病的治疗主要集中于改善症状。由于对这种疾病的分子基础认识的进步，目前已经有针对性的治疗方法来改善蛋白质缺陷或纠正潜在的突变。然而，目前尚未找到彻底治愈的方法，为此，正在研究应用 CRISPR / Cas9 系统的基因组编辑潜力。然而，在将任何研究应用于临床之前，必须达成一项有关规范人类基因编辑的伦理规范的国际协议。关键词：囊性纤维化、CFTR 蛋白、CRISPR/Cas9、基因编辑。
信息技术总监 Rob Catron
2023 年电子竞技冬季锦标赛于 12 月 12 日星期二在位于肯塔基大学 UK 校园 Cornerstone 的肯塔基大学电子竞技休息室举行。来自全州的 87 名选手和 23 名教练亲临现场，现场观众多达 200 名。Elder 女士在这次活动中为我提供了出色的支持。Link 先生负责我们的扩音器（这是他第一次负责），并管理了以游戏为导向的配乐，团队和教练们非常喜欢。代表学校：Belfry（Madden NFL/Mario Kart）、Collins（Rocket League）、duPont Manual（Rocket League、Super Smash Bros 和 League of Legends）、Great Crossing（Madden/Mario Kart）、Harlan County（League of Legends）、Hart County（Madden）、Highlands（Rocket League）、Madison Central（Super Smash Bros）、Male（League of Legends）、Montgomery County（Rocket League）、Prestonsburg（League of Legends）、Shelby County（Mario Kart）、Shelby Valley（Mario Kart）、St. Xavier（Super Smash Bros）、Trinity-Lou.（Smash Bros）。列出州冠军的游戏名称：英雄联盟 - Hawt Dawgs Varsity、Male Mario Kart™ 8 Deluxe - Burning Rubber Pirates、Belfry Super Smash Bros.™ Ultimate - Manual Crimsons SSBU Varsity、Dupont Manual Madden NFL 24 - GCHS's T. Pigg Madden、Trenton Pigg Great Crossing Rocket League - MoCo Rocket League、Montgomery County 我们有来自肯塔基州东部的优秀代表，包括来自哈兰县、普勒斯顿斯堡、贝尔弗里和谢尔比谷（其中两个以前从未入围过）的队伍。
基于半监督学习的自动驾驶的强大对象检测
基于标记数据的抽象深度学习在计算机视觉，语音识别和自然语言处理方面取得了巨大成功。与未标记的数据相比，标记的数据只是海洋中的下降。人们如何有效地利用未标记的数据？研究重点是无监督和半监督的学习来解决此类问题。一些理论和经验研究证明，未标记的数据可以帮助提高对抗性攻击下的概括能力和鲁棒性。但是，关于鲁棒性和未标记数据之间关系的理论研究将其范围限制为玩具数据集。同时，自主驾驶中的视觉模型需要稳健性的良好改善，以确保安全性和安全性。本文提出了一个半监督的学习框架，用于自动驾驶汽车中的对象检测，从而通过未标记的数据提高了鲁棒性。首先，我们建立了一个基线，并通过学习无监督的对比学习方法-Momentum对比度（MOCO）。其次，我们提出了一种半监督的共同训练方法，以标记未标记的数据以进行重新培训，从而改善了对自主驾驶数据集的概括。第三，我们基于搜索算法使用的无监督边界框数据扩展（BBAG）方法，该方法使用增强构层学习来改善对象检测的鲁棒性来进行自动驾驶。我们介绍了一项关于Kitti数据集的实证研究，该数据集采用了多样化的讽刺攻击方法。我们提出的方法在白色框攻击（DPATCH和上下文补丁）和黑盒攻击（高斯噪音，雨水，雾，雾等）下实现了最新的概括和鲁棒性。我们提出的方法和经验研究表明，使用更未标记的数据有益于自主驾驶中感知系统的鲁棒性。
Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
Exhibitor List - 上海
TDK-LAMBDA 8A01深圳Moco Interconnect Co.，Ltd。8A02上海Bix Electronics Co. Ltd. 8a04 HNG Medical Incorporated 8A05深圳Kai Erwo Technology Co.，Ltd。8a06 Shenzhen Melasta Battery Co.co。，Ltd。8a20上海Winsunpower Electronic Co.，Ltd/Skynet Electronic Co.，Ltd。8A21上海卫星电气有限公司8A22中央电子测量工具公司，有限公司8a28 Chengdu Vantron Technology Co.，Ltd。8A36 Changzhou Bohong Electric Appliance Co.，Ltd 8A42 YW MEMS（SUZHOU）CO.，LTD。8A46 ANHUI智能传感器技术有限公司。 8a47长胡子电气设备有限公司。 8a48 changchun boxin光电有限公司。 8a51 UVT传输（Dongguan）有限公司8a52 Zysj Medical Polymer Technology Co.，Ltd。8a53共识8A54 GAOFE国际工业公司，Limited 8A55深圳Vishan Vishan Vishan Technology Co. 8B03 Zhuhai Xinhe Electronic Co.，Ltd 8B05深圳市Med-Link电子技术有限公司，有限公司8B06深圳市Topway Technology Co. Weizhen Motor Development Co。，Ltd 8B22 ASPINA 8B23 LINAK（深圳）执行器系统有限公司。 8B27深圳诺科智能技术有限公司。 8B35珠海恒宇新科技有限公司8B38江苏飞亚驱动设备有限公司8B41ningbo Fenghua runda m edicala pparatus Co，Ltd 8B44 AudioWell Electronics（Guangdong）Co.，Ltd。 8C21深圳PKCELL电池公司，有限公司8C22 Maxon Motor（Suzhou）Co。8A46 ANHUI智能传感器技术有限公司。8a47长胡子电气设备有限公司。8a48 changchun boxin光电有限公司。8a51 UVT传输（Dongguan）有限公司8a52 Zysj Medical Polymer Technology Co.，Ltd。8a53共识8A54 GAOFE国际工业公司，Limited 8A55深圳Vishan Vishan Vishan Technology Co. 8B03 Zhuhai Xinhe Electronic Co.，Ltd 8B05深圳市Med-Link电子技术有限公司，有限公司8B06深圳市Topway Technology Co. Weizhen Motor Development Co。，Ltd 8B22 ASPINA 8B23 LINAK（深圳）执行器系统有限公司。 8B27深圳诺科智能技术有限公司。 8B35珠海恒宇新科技有限公司8B38江苏飞亚驱动设备有限公司8B41ningbo Fenghua runda m edicala pparatus Co，Ltd 8B44 AudioWell Electronics（Guangdong）Co.，Ltd。 8C21深圳PKCELL电池公司，有限公司8C22 Maxon Motor（Suzhou）Co。8a51 UVT传输（Dongguan）有限公司8a52 Zysj Medical Polymer Technology Co.，Ltd。8a53共识8A54 GAOFE国际工业公司，Limited 8A55深圳Vishan Vishan Vishan Technology Co. 8B03 Zhuhai Xinhe Electronic Co.，Ltd 8B05深圳市Med-Link电子技术有限公司，有限公司8B06深圳市Topway Technology Co. Weizhen Motor Development Co。，Ltd 8B22 ASPINA 8B23 LINAK（深圳）执行器系统有限公司。 8B27深圳诺科智能技术有限公司。8B35珠海恒宇新科技有限公司8B38江苏飞亚驱动设备有限公司8B41ningbo Fenghua runda m edicala pparatus Co，Ltd 8B44 AudioWell Electronics（Guangdong）Co.，Ltd。8C21深圳PKCELL电池公司，有限公司8C22 Maxon Motor（Suzhou）Co。8B47 SZ Sheng He Tai Tech Co。8B54深圳TT Motor Industrial Co.，Ltd 8C01 Constar Motion Co.，Ltd 8C02 Huizhou Huiderui Lithium Battery Co. 8C06深圳市Yanbixin Technology Co。，Ltd 8C07 云耀深维（江苏）科技有限公司8C09科技有限公司8C09深圳Shili Gene Biology Co.公司有限公司