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地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
Microsoft Word - BUMEDINST 1650.5C（2024 年 3 月 11 日签署）
7700 ARLINGTON BOULEVARD FALLS CHURCH VA 22042 BUMEDINST 1650.5C BUMED-N10 2024 年 3 月 11 日 BUMED 指令 1650.5C 来自：医学和外科局局长 主题：年度独立值班医务兵计划 参考：(a) SECNAVINST 1650.1J (b) OPNAVINST 1700.10P 附件：(1) 年度独立值班医务兵提名材料样本 (2) 简历样本 (3) 海军和海军陆战队成就奖章奖状模板 1。目的。为医学和外科局 (BUMED) 年度独立值班医务兵 (IDC) (IDCOY) 计划制定指导方针和程序。IDCOY 计划旨在表彰 IDC 的杰出成就和贡献。本说明是完整修订版，应完整阅读。它扩大了 IDCOY 平台类别的数量，并扩大了基于类别的竞争水平，包括总体 IDCOY（E-4 到 E-7）或高级 IDCOY（E-6 到 E-7）和初级 IDCOY（E-4 到 E-5）。此外，此次修订更新了奖项认可级别和时间表、提名包模板、NAVMED 1650/1 年度独立勤务兵评分表和 NAVMED 1650/2 年度独立勤务兵提名指挥封面，以便在管理上更好地与参考文献 (a) 和 (b) 保持一致。本指令第 8 段中的类别被构造为总体 IDCOY 或高级 IDCOY 和初级 IDCOY，以捕捉每个社区的 IDC 岗位结构并允许公平的同龄人竞争。2.取消。BUMEDINST 1650.5B。3.范围和适用性。本指令适用于海军部所有活动，其中分配了薪级为 E-4 至 E-7 的 IDC。这是一个自愿认可计划，每个指挥官、指挥官 (CO) 或主管军官 (OIC) 都可以为本指令第 8 段列出的每个类别提名一名 IDC，无论分配的海军士兵分类 (NEC) 如何。选择提名候选人的指挥官、指挥官或负责官员将遵守本指示第 6a 至 6c 款的规定。4.背景。IDC NEC 代码如下：L01A 潜艇部队 IDC、L02A 舰队海军陆战队侦察 IDC、L10A 水面部队 IDC 和 L28A 深海潜水 IDC。这些专家是训练有素的入伍医疗保健提供者，具备在前沿部署环境中工作所需的临床和管理技能，而无需直接监督
Microsoft Word - OPNAVINST 3500.39C 最终签署日期：2010 年 7 月 2 日.doc
OPNAVINST 3500.39D N09F 2018 年 3 月 29 日 OPNAV 指令 3500.39D 来自：海军作战部长 主题：作战风险管理 参考： (a) 2014 年 10 月 14 日国防部指令 6055.01 (b) NWP 5-01 (c) OPNAVINST 5100.23G 附件： (1) 作战风险管理（ORM）基础知识 (2) 作战风险管理（ORM）时间关键风险管理（TCRM） (3) 作战风险管理（ORM）培训连续体 (4) 作战风险管理（ORM）发展和项目评估 (5) 作战风险管理（ORM）词汇表 1. 目的。根据参考（a）和（b）制定政策、指导方针、程序和职责；在整个海军中标准化作战风险管理（ORM）流程；并建立 ORM 培训连续体。此修订版忠实于 ORM 培训连续体，强调 ORM 单位和小组评估以及报告结果。本指令为完整修订版，应完整审查。2. 取消。OPNAVINST 3500.39C。3. 范围和适用性。本指令适用于所有海军活动、指挥部、人员和承包商（即后者仅在政府人员的直接监督下）。4. 讨论。风险存在于所有任务、培训、使命、行动和个人活动中，无论这些活动多么常规。导致任务退化或任务失败的一个常见原因是人为错误，特别是无法始终如一地管理风险。ORM 通过系统地识别危险并评估和控制相关风险来降低或抵消风险，从而做出权衡风险与使命或任务利益的决策，同时评估其对行动的潜在影响。作为专业人员，海军人员负责管理所有任务中的风险，而各级领导则负责确保制定适当的程序，并为他们的人员提供适当的资源来执行分配的任务。海军的愿景是开发一种环境，让每一位军官、士兵或文职人员都接受培训并受到激励，亲自管理他们所做的每一件事中的风险，如附件 (1) 所述。这包括和平时期和冲突期间的执勤和下班后的发展，从而能够成功完成任何任务和使命。海军指挥部和活动通过执行四大支柱战略来实现这一目标。
由塞氏塔里克·阿里（Tariq ali）签名的数字签名日期：2024.09.24 17 ...
印度助理教授 - II，部落资源管理学院，被认为是大学，高等教育校园，校园-3，布巴内斯瓦尔-24，印度奥里萨邦。
UTS提交由校长和副校长决赛共同签署的提交
治理委员会负责确定和咨询理事会，以了解整个理事会中应该存在的技能，知识和经验以及任何相关的专业发展要求和策略的适当平衡。在这方面，理事会批准了一个技能和经验矩阵（请参阅此附件的第15页），以确保其组成反映《 UTS法》中规定的这两个要求和理事会指定的要求。每年对矩阵进行审查，以确保规定的技能和经验保持适当，也是确定潜在候选人在空缺时成为理事会成员的指南。
签名的图形神经差分方程用于建模连续时间动力学
建模连续时间动力学构成了基础挑战，并且在复杂系统中发现组件相关性具有增强动态建模的效率的希望。具有普通微分方程的Ingrating Graph神经网络的流行方法表现出了有希望的性能。但是，他们无视图表上关键的签名信息潜力，阻碍了他们准确捕获现象的能力并导致了差异。为了回应，我们引入了一种新颖的方法：签名的图形神经顺序差分方程，熟练地解决了误乘签名的信息的局限性。我们提出的解决方案具有灵活性和效率。为了证实其效率，我们将设计的策略无缝地整合到三个杰出的基于图的动态建模框架中：图形神经常规微分方程，图形神经控制的微分方程和图复发的神经网络。严格的评估包括来自物理和生物学的三种动态场景，以及四个真实现实世界流量数据集的审查。的经验结果非常优于基准的三重奏，强调了我们所提出的方法促进的实质性增强。我们的代码可以在https://github.com/beautyonce/sgode上找到。
Microsoft Word - BUMEDNOTE 5090（2024 年 3 月 22 日签署）（2024 年 4 月 16 日修订）
7700 ARLINGTON BOULEVARD FALLS CHURCH VA 22042 批准日期：2025 年 3 月 BUMEDNOTE 5090 BUMED-N4 2024 年 3 月 22 日 BUMED NOTICE 5090 发件人：医学和外科局局长 主题：海军氡评估与缓解计划的海军医学支持 编号：(a) 23 年 5 月 9 日海军岸上设施氡评估与缓解计划计划指南（NOTAL） (b) 2021 年 6 月 OPNAVINST M-5090.1 (c) 2023 年 9 月 OPNAVINST M-5100.23 (d) 2022 年 2 月 1 日 ASD(R) 备忘录（NOTAL） (e) 2020 年 8 月 4 日 ASD(S) 备忘录（NOTAL）1.目的。根据参考 (a) 的实施要求，建立海军医学的角色和职责，包括风险交流、报告和在接触人员的医疗记录中记录氡超标测试结果。2. 范围和适用性。本说明适用于所有海军医学准备和训练司令部 (NAVMEDREADTRNCMD) 和海军医学准备和训练单位 (NAVMEDREADTRNUNIT)。3. 背景。国防部 (DoD) 要求识别和缓解国防部拥有和租赁的建筑物中的氡气。第 3(a) 和 3(b) 小段中的指导旨在协助 NAVMEDREADTRNCMD 和 NAVMEDREADTRNUNIT 按照程序正确传达和记录氡气超标测试结果，并描述了 TRICARE 受益人和联邦文职工作人员如何在他们的健康记录中记录超标情况。a. 参考 (a) 提供了实施指导，包括识别现有和新建筑物中的室内氡气水平；在现有建筑物中采取缓解措施；检查和维护氡缓解系统；在新建筑物中纳入预防措施，以防止海军占用或可占用建筑物中室内氡水平的累积大于或等于 4 皮居里/升 (pCi/L)。b. 参考文献 (a) 和 (b) 要求在氡采样和分析测试活动进行之前、期间和之后，安装氡计划经理（通常是公共工程环境人员）和医疗机构（公共卫生）之间进行密切协调。与员工和居民的沟通被明确确定为海军氡的关键要素
NTT安全和趋势微型签名谅解备忘录以加速全面的安全测量和
https://newsroom.trendmicro.com/2024-09-24-c.micro-a-l-i-i-i-i-i-i-i-inface-a-a-i-i-in-i-https://newsroom.trendmicro.com/2024-09-24-c.micro-a-l-i-i-i-i-i-i-i-inface-a-a-i-i-in-i-
• EOS 已签署两份有条件合同，供应最多 150 个远程
本公告可能包含某些“前瞻性陈述”，包括有关 EOS 的意图、信念或当前对 EOS 业务和运营、市场条件、运营结果、财务状况和风险管理实践的期望的陈述。“可能”、“预期”、“目标”、“应该”、“可以”、“可能”、“预期”、“预测”、“相信”、“计划”等词语和其他类似表达旨在识别前瞻性陈述。未来收益、财务状况和业绩、建立成本和资本要求的指示和指导也属于前瞻性陈述。包括预测、未来收益指导和估计在内的前瞻性陈述仅作为一般指南提供，不应被视为未来业绩的指示或保证。本公告可能包含此类陈述，这些陈述受与投资 EOS 相关的风险因素影响。前瞻性陈述涉及已知和未知的风险、不确定性和假设以及其他重要因素，这些因素可能导致 EOS 的实际结果、业绩或成就与此类陈述明示或暗示的未来结果、业绩或成就存在重大差异。敬请读者不要过分依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅代表本公告发布之日的观点。
通过分层符号图池模型进行对比脑网络学习
摘要 — 近年来，脑网络被广泛用于研究脑动力学、脑发育和脑疾病。脑功能网络上的图形表示学习技术有助于发现临床表型和神经退行性疾病的新型生物标志物。然而，当前的图形学习技术在脑网络挖掘方面存在几个问题。首先，大多数当前的图形学习模型都是为无符号图设计的，这阻碍了许多有符号网络数据（例如脑功能网络）的分析。同时，脑网络数据的不足限制了模型在临床表型预测方面的表现。此外，目前的图形学习模型很少是可解释的，可能无法为模型结果提供生物学见解。在这里，我们提出了一个可解释的分层有符号图形表示学习模型来从脑功能网络中提取图形级表示，可用于不同的预测任务。为了进一步提高 17 模型性能，我们还提出了一种新策略来增强功能性脑网络数据以进行对比学习。19 我们使用来自 HCP 和 OASIS 的数据在不同的分类和 20 回归任务上评估了该框架。我们从大量实验中得出的结果证明了所提出的模型与几种最先进的技术相比的优越性。23 此外，我们使用从这些 24 预测任务中得出的图形显着性图来展示对 25 表型生物标志物的检测和解释。26