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私人基金会退还表格 990-PF - Foundationcenter
H 支票类型 01 组织 第 501(c)(3) 节免税 D 基金会 Z 第 4947(a)(1) 节非免税慈善信托 [~j 其他应税私人基金会 E M 私人基金会地位被终止 I 年末资产的公允价值 J 会计方法 LJ 现金 EM 第 5071b)(t)(A) 节下的纳税申报（摘自第 11 部分，cc/(c), Ire 16） = 其他（请指定） F 如果基金会在 60 个月内终止，则 10.$ 3 8 3 6 6 2 16 3 2 .(Pert l，列 (d) 必须以现金为基础) 根据第 507 b 1 B 节，支票 hero ~MaIpi4 al 收入和支出 fn»eera .mo~ .~ua~ .ln~~b .~aai~w~wi (a) 收入 anA (6) 非投资 (e) AAWStednet Q m a a e ,d a,p , 费用 pei 书籍收入 vKOme ~ ~ (~ ~ t 捐款，GAIS .7onls，em 。收到 u : - N/A Gri1~INWObnYMiqi~OClbdiSNB 2 来自 sDht-interasttrusts 的分配 9 "2752623 。2771769 。
即将到来的军事人工智能革命 - 陆军大学出版社
20 世纪 80 年代，随着先进的微处理器实现了更强大的计算能力，人工智能的发展迎来了复苏。根据“摩尔定律”的概念，计算机芯片的容量继续呈指数级增长，大约每两年翻一番。10 这些更强大的半导体使计算机科学家能够访问更大的数据库，从而实现更复杂的算法。一系列被称为“专家系统”的新程序被开发出来，这些程序首次能够复制人类的决策。11 专家系统包含有关特定主题的大量知识和事实。这些程序可以解决狭义的问题，否则这些问题需要人类主题专家来解决。例如，国防部使用专家系统开发维护软件，使用户能够输入诊断数据并收到有关故障根本原因的报告以及推荐的解决方案。12 虽然专家系统在定制应用程序方面表现出色，但它们无法参与超出其预编程知识的问题解决。13
treeReard：通过树结构的反馈学习改进扩散模型
最近，在利用人类反馈来增强图像产生方面取得了重大进展，导致迅速发展的研究领域的出现。但是，当前的工作面临着几个关键挑战：i）数据数量不足； ii）粗略的反馈学习；为了应对这些挑战，我们提出了Treereward，这是一种新型的多维，细粒度和自适应馈回学习框架，旨在改善扩散模型的语义和审美方面。具体来说，为了解决细粒反馈数据的限制，我们首先以“ AI + Exper”方式设计有效的反馈数据构建管道，产生约220万个高质量的反馈数据集，其中包含六个细粒度的尺寸。构建的，我们将构建一个树结构奖励模型，以有效利用细粒度的反馈数据，并在反馈学习过程中提供量身定制的优化。对稳定扩散V1.5（SD1.5）和稳定扩散XL（SDXL）的广泛实验证明了我们方法在增强一般且细粒度
通过反强化学习的学徒学习
我们考虑在马尔可夫决策过程中学习，在马尔可夫决策过程中，我们没有明确地赋予重新功能，但是我们可以在这里遵守专家，以展示我们想学习的任务。此设置在应用程序（例如驾驶任务）中很有用，很难写下明确的奖励功能，以准确地指定应如何交易不同的desiderata。我们认为专家试图最大程度地发挥奖励功能，该奖励功能可作为已知功能的线性组合，并给出了一种学习专家所展示的任务的算法。我们的al-gorithm基于使用“逆增强学习”来试图恢复未知的奖励功能。我们表明，我们的算法终止了少数迭代，即使我们可能永远无法恢复专家的奖励功能，算法的策略也将达到与专家接近的绩效，在此，在此，相对于Expt exptt的未知奖励函数，在这里可以衡量。
航空运营和延误管理
2.1 强枢纽计划（假设数据） 15 2.2 弱枢纽计划（假设数据） 15 2.3 滚动枢纽计划（假设数据） 16 2.4 出站和中转行李处理流程 2 0 2.5 进站行李处理流程 2 0 2.6 国内航班的 B737 周转操作 2 4 2.7 计划、周转时间和延误之间的关系 27 2.8 902 航班的 PDF 和 CDF 31 2.9 到达 PDF 和出发 PDF 之间的关系 31 2.10 208 航班实际周转时间样本的 PDF/CDF 33 2.11 208 航班实际出发时间的 PDF/CDF 33 2.12 由于进站飞机到达延误导致的出发延误的发展 36 2.13 到达时间 f(t) 和周转运行效率 (m2) 和出发时间 g(t) 38 2.14 所选航空公司的飞机类型和机队结构 4 8 2.15 计划时间成本与飞机大小的比较 50 2.16 从实际飞行数据拟合的到达时间模式 (PDF) 5 1 2.17 数值分析中使用的各种 Beta 函数 (PDF) 52 2.18 所选 Beta 函数的 CDF 53 2.19 BA 示例的 Beta (3,10) 到达成本曲线 54 2.20 BD 示例的 Beta (3,10) 到达成本曲线 55 2.21 根据观测和模型输出的 RR-X 出发准时性 56 2.22 根据观测和模型输出的 RR-Y 出发准时性 58 3.1 ATMS 框架 70 3.2 ATMS 实时数据流程图 7 1 3.3 示例航班 XY001 7 2 ATMS 主菜单 3.4 i
提取：通过提取可转移机器人技能的有效政策学习
增强学习（RL）代理，配备有使用的时间扩展的技能可以更轻松地学习新任务。基于技能的RL的事先工作要么需要进行外部监督来定义有用的技能，要么通过启示录从离线数据中创建非语义上的技能，这对于下游RL代理来说很难用于学习新任务。取而代之的是，我们的方法，提取，介绍了验证的视觉模型，从离线数据中提取一套离散有意义的技能，每个技能都通过连续参数进行参数，而无需人为监督。此技能参数化使机器人只需要学习何时选择特定技能以及如何为特定任务修改其参数，从而更快地学习新任务。我们通过在模拟和现实世界中进行的稀疏奖励，基于图像的机器人操纵环境进行的实验来证明，这些措施比以前的基于技能的RL更快地学习了新任务，其样品效率最高为10倍。
纺织管理硕士课程大纲.pdf
TE-516 供应链设计与管理 广泛介绍进出物流规划、库存控制、运输规划和设施位置决策的管理系统。关键的供应链流程，特别参考纺织和服装行业以及基准测试在整个供应链流程改进中的作用。流程映射的工具和技术。内部采购、外包和垂直整合的供应链策略。用于供应链规划、设计和协调方面的计算机软件。 EM-504 项目管理框架和工具 项目在组织竞争战略中的作用；管理项目生命周期的标准方法；设计-实施界面；估算：初步和详细；合同风险分配；进度安排：PBS；WBS；项目范围、时间、资源和成本维度的整合：对劳动力、材料、设备和分包资源的评估；包括 CPM/PERT、GERT、关键链在内的调度技术；解决实际项目进度表；蒙特卡罗模拟；成本预算；成本基准；现金流分析；挣值分析；成本控制；提案陈述；项目管理软件的应用（MS Project、Primavera Project Planner-P3），
空间项目管理的概念框架...
步伐行业是一个复杂的行业，众多参与者在新的太空经济中赢得了股份。必须让空间行业的利益相关者采用可行，合乎逻辑和计算的方法，以便在最佳时间范围内获得投资回报（ROI）。根据Yazici和Darici的说法，空间行业由各种实体组成，例如全球通信，航空交通管理，天气的预测等[1]。Yazici和Darici进一步指出，新的太空经济将为大众创造大量的就业和就业[1]。为了控制和管理太空行业中的复杂实体，具有敏锐的项目管理方法至关重要。良好的项目管理的实施将确保以最佳方式利用资源，并且浪费保持较低。良好的项目管理还需要在所需的持续时间内完成空间项目。霍尔说，有许多项目管理方法，例如PERT，关键连锁项目管理，CPM和Agile [2]。这些方法旨在通过将项目分为可管理的块并为每个块设定适当的里程碑来清楚地管理项目[2]。Harridon进行了研究和调查，证明具有良好管理方法的项目已成功完成了所需的时间范围内的项目或任务[3]。Harridon使用了搜救任务的数据来了解将项目或任务推向正确路径的管理方法[3]。
序号
25 Mini XRD Bruker，德国 D8 Advanced CSIR 先进材料与工艺研究所 (AMPRI) 博帕尔 26 多用途 XRD Rigaku SmartLab 印度理工学院 (IIT) 甘地讷格尔中央仪器设施 27 Panalytical PXRD PANalytical PANalytical 印度科学研究所 (IISc) 班加罗尔固态与结构化学部门 28 Panalytical？ XRD PANalitical 荷兰 X'Pert Powder 印度理工学院 (IIT) 坎普尔先进材料科学中心 29 粉末 X 射线衍射 (P- XRD) Bruker Bruker AXS D8 Focus 古吉拉特中央大学 甘地讷格尔中央仪器设备中心 30 粉末和薄膜 X 射线衍射 (XRD) Panalytical XPERT3 Powder 印度理工学院 (IIT) 坎普尔化学工程 31 粉末 X 射线衍射仪 Rigaku XRD SmartLab 印度理工学院 (IIT) 帕拉卡德中央仪器设备中心 32 粉末 X 射线衍射 (粉末 XRD) Bruker AXS D8 印度理工学院 (IIT) 鲁尔基研究所仪器中心 (IIC)
基于深度学习的人类心脏激活模拟...
摘要。精准心脏病学数字孪生的愿景是将专家知识和患者心脏病理生理数据与先进的计算方法相结合，以生成准确、个性化的治疗策略。在研究心脏电生理学时，孪生管道通常需要大量模拟，例如在探索个性化参数空间时或在大数据研究中扩展到大量虚拟患者时。在这些情况下，最先进的方法在计算上是昂贵的，即使应用相对较快的算法（例如 Eikonal 模型）。在这项工作中，我们研究了基于 U-Net 的模型在整个人体心室内电激发的性能。该方法通过在标准化的三维空间中表示心脏的解剖和电生理特性，提供了减少输入参数空间的优势。结果表明，该模型能够模拟 Eikonal 模拟方案并预测心脏激活时间图，平均准确度为 4.7ms RMSE，预测点性能有所提高，结果速度提高了 500 倍。这种新方法为大量人体心脏模型中个性化心脏传播模拟提供了有希望的结果。