XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPrior
ny立法优先事实说明
危机响应或透明度要求。为什么我们需要这些新政策？社交媒体平台具有故意设计的功能，以最大限度地利用用户的时间和在线参与度，而牺牲了他们的福祉，例如无限的滚动，自动播放和算法供稿。所有纽约人都应想起这些风险，并具有针对其有害影响的工具。此外，孩子和青少年使用的一些最受欢迎的应用程序和游戏正在使他们处于危险情况下的风险 - 陌生人可以在线与他们互动，有时可以访问财务和孩子的位置。父母不希望陌生人在街上追踪孩子，他们也不希望他们在线跟踪他们。同时，AI越来越多地纳入儿童使用的产品和服务中；不幸的是，没有必要的行业安全标准。AI驱动的互动会误导，操纵或暴露于纽约人中的伪造和有害内容。AI通过加剧心理健康危机并利用儿童的肖像来创造CSAM，从而促成了孩子的身心伤害。设计具有类似人类的特征，个性或情感的AI同伴，并通过未经请求的通知设计旨在最大程度地提高参与度。AI令人兴奋，为我们所有人带来了巨大的机会，但是没有更强大的保障措施，并且对如何使用AI产品的认识和教育更高，纽约人面临不受监管的AI设计功能的伤害和成瘾风险。，最后但并非最不重要的一点是，我们的孩子需要从手机上休息一下。在纽约制定无电话的学校政策是明智而健康的事情。
2024-2025 CRA QUAD纸：优先考虑计算研究以授权和保护弱势群体
弱势群体，例如儿童，老年人，农村人群，残疾人和LGBTQ+社区，通常具有相互的身份，可以扩大挑战，包括残疾（4人中的1人），家庭暴力（1人）（4分之一）和贫困（1分之一）。这些问题需要创新的解决方案，以保护和增强弱势个人的权力。美国已经采取了联邦援助计划的反应，以支持有需要的人和特定人口统计的政策，这些政策减轻了特殊团体的艰辛，同时使他人受益。例如，遏制在人行道上切割（《美国残疾人法》第二次）使出行问题的人以及推动婴儿推车或运输物品的人受益。技术可访问性要求（1973年的《康复法》第508条）帮助人们随着时间的推移或不同情况下的能力变化（例如，在大声环境中的封闭字幕）变化。这些计划强调了我们国家致力于支持弱势个人的承诺，同时使所有人受益。
孟加拉国农业研究重点
国父孟加拉国国父谢赫·穆吉布·拉赫曼强烈意识到没有农业发展就没有孟加拉国的发展，因此，在1971年独立后，他采取了许多多维度的举措和有效措施来发展农业和改善农民的生计。显然，孟加拉国国父发起了一项名为“绿色革命”的伟大计划，农民通过利用高产作物、灌溉、化肥和杀虫剂在作物生产力和生产方面获得了收益。根据国家当前和未来的需求，基因革命和第四次工业革命在尊敬的总理谢赫·哈西娜的积极领导下正在顺利推进，秉承国父期待已久的梦想。政府坚定的政治意愿和承诺、技术创新和国家政策改革在农业和粮食安全方面取得了前所未有的成功。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
立法优先事项2025
CCAN行动基金立法优先事项2025基金清洁运输（HB1791＆SB1225）运输是弗吉尼亚州气候变化的最大贡献者，占排放量的50％以上。虽然联邦资金和私人市场将在主要高速公路走廊沿线建立电动汽车充电基础设施，但该州必须投资于农村和低收入地区的基础设施为基础设施提供费用，以确保当地居民可以从EVS中受益，并且这些地区仍然可以为游客提供，从而支持我们许多风景和农村地区的重要旅游业。Support Community Renewable Energy Programs ( HB1883 & SB1040 ; HB2266 ; HB2346 & SB1100 ; SB853 & HB2356 ) Small-scale clean energy resources like rooftop and residential battery storage can play a major role in our clean energy future, but Virginia currently lacks the program infrastructure to coordinate resource integration.国家应创建程序，允许公用事业汇总和灵活地派遣DER，以帮助解决需求的峰值（HB2346＆SB），从而复制昂贵和污染气峰植物的灵活性。这应该与更多的储存激励措施，并为《弗吉尼亚清洁经济法》（HB1883＆SB1040）进行更大的驱动力，以释放其全部潜力。国家还必须实施改革，以促进小规模资源的负担得起的互连（HB2266），并确保在没有联邦领导层的情况下，清洁能源工作就能获得公平的工资（HB2356＆SB853）。1然而，越来越多的地区受到严格限制或禁止的太阳能发展，项目否认率正在迅速加速。改革太阳能选址（HB2126 / SB1190）91％的弗吉尼亚州认为土地所有者应该有权在其土地上建立太阳能项目，而85％的地方反对地方政府限制了财产权，将禁令放在太阳能发展上。弗吉尼亚州没有大量的公用事业规模的太阳能建筑物，这是最便宜的电力来源。已经，公用事业正在转向新的，污染化石燃料的产生，以满足飙升的需求。国家必须通过在批准过程中包括具有专业知识和环境影响的客观决策者，并围绕当地限制太阳能开发的能力设置参数，使国家必须将太阳能允许定义。极端天气救济法（HB2233 / SB1123）< / div>
通过学习的先验
基于流量的超分辨率（SR）模型在生成高质量图像方面具有令人惊讶的功能。然而，这些方法在图像产生过程中遇到了几个challenges，例如网格伪像，进行倒置和由于固定的Sam固定温度而导致的次优结果。为了克服这些问题，这项工作涉及基于流量SR模型的推断阶段之前学到的条件。此先验是我们所提出的潜在模块预测的潜在代码，该模块在低分辨率图像上进行了条件，然后将流量模型转换为SR图像。我们的框架被签署为与任何基于当代流量的SR模型无缝集成，而无需修改其体系结构或经过预先训练的权重。我们通过广泛的实验和ABLATION分析来评估我们提出的框架的有效性。所提出的框架成功地为所有固有的问题结合了基于流的SR模型，并在各种SR场景中提高了其性能。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/ liyuantsao/flowsr-lp
2025战略计划：资源和优先事项
●2.6股权和卓越的领先优势：评估ELH经理的当前培训/资源，研究管理愿景和开发经理技能的策略（在LEA和学校一级），确定出色的经理人的核心竞争力；设计一种专业发展策略以系统地建立管理能力
sta提交 - 国家科学与研究优先事项
澳大利亚必须培养其高技能的STEM劳动力。在研究职业中，挑战尤其严重，在STEM研究职业的最早阶段，不安全的工作系统破裂，推动了出色的人才。这造成了巨大的人为损失，目前成千上万的科学研究人员与争夺有限的竞争赠款资金库的系统也一样，有效地在短时间内不断地重新申请自己的工作。当前的系统是一个壮观的“自身目标”，破坏了澳大利亚迫切需要维护我们现有的出色科学人才并提高民族生产力。我们需要以有吸引力的职业安全来召集更多我们出色的澳大利亚科学人才之家。我们应该设定一个雄心勃勃的新目标，以拥有更多的