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第三章 允许情况
71100/429 教学用品和材料 $2,508 回形针、纸张、钢笔和铅笔，供 EL 在 ESL 课程中使用 在讨论其拟议预算时，A 学区解释说，该学区学校的其他学生从其他资金来源获得了这些材料，他们不确定如何以其他方式使用这笔 Title III 资金。接受特殊教育的学生通过 IDEA 获得材料，接受 Title I 的学生通过 Title I 获得材料，因此 A 学区认为英语学习者通过 Title III 获得材料是合乎逻辑的。 分析 由于其他资金流用于为学生购买类似的用品，因此此项目将取代 Title I 和 IDEA 资金。Title III 不能用于购买通过其他地方、州或联邦资金在学区内购买的物品。Title III 资金可用于购买超出这些其他资金流购买范围的用品。通常很难证明基本教学用品没有取代。 场景 2
巴西 2025 年和 2026 年的情景
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体现了对驾驶场景的理解
摘要。体现的场景理解是自主代理人感知，解释和应对开放驾驶场景的基石。这种理解通常建立在视觉模型（VLM）上。尽管如此，现有的VLM仅限于2D领域，没有空间意识和长匹马外推过程。我们重新审视了自主驾驶和适当的专栏的关键方面。特此，我们介绍了体现语言模型（ELM），这是一个针对代理商量身定制的综合框架，该框架对具有较大空间和暂时的跨度的驾驶场景的理解。ELM结合了空间感知的预训练，以赋予代理具有强大的空间定位功能。此外，该模型还采用时间感知的令牌选择来准确询问时间提示。我们可以在重新重新的多面基准上实现Elm，并且在各个方面都超过了先前的最新方法。所有代码，数据和模型均可在https://github.com/opendrivelab/elm上访问。
自动驾驶场景分类
头脑风暴方法涉及使用传统的头脑风暴为分类法创建问题列表。这形成了一种自下而上的方法，通过根据日常驾驶经验和更模糊的事件报告预测可能具有挑战性的事情。建模练习采取了更多自上而下的方法，考虑系统如何适应分类练习预测的一些挑战。理想情况下，两者应该在中间相遇，但是问题的分组不一定需要直接映射到应对策略，只要有全面覆盖，即即使策略是避免，也有一个机制可以处理每个问题，方法是不允许车辆暴露于该问题。举例来说，高速公路导航类型的功能通常不会被期望应对铁路平交道口的仲裁，因此尽管系统中没有为此设计的明确软件算法，但仍有覆盖范围。如何确保该功能仅在高速公路上使用，而不在次要道路上使用（可能有平交道口等许多其他道路）将成为该功能模型论证的一部分，并且可能包括仅依靠驾驶员仅在设计工作的地方使用它的策略，例如通过使用 GNSS/GPS 和地理围栏来主动防止它在其他地方使用。
HOPE-MD 场景和输入概述
• 预算约束 • 电力平衡 ⇔ 负荷与进口概况、可再生能源概况、发电机数据 • 输电限制 ⇔ 输电容量 • 发电机运行约束 ⇔ 发电机数据 • 存储运行约束 ⇔ 存储数据 • 资源充足性要求 • 政策：⇔ 其他输入
2025 年压力测试情景
规则（12 C.F.R.pt.238，子部分O; 12 C.F.R.pt.252，子部分E）和资本规划要求（12 C.F.R.§ 225.8; 12 C.F.R.§ 238.170）。此外，某些 BHC、SLHC、IHC 和州成员银行必须遵守委员会的公司运行压力测试规则（12 C.F.R.pt.238，subpt.P；和 12 C.F.R.pt.252，subpts.B 和 F）。4 与去年的严重不利情景相比，今年商业房地产价格的跌幅较小，反映了