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区域防务伙伴关系的预算
2024/25 财年建议：建议市议会考虑批准将预算拨款增加至 8,362.39 美元，并将年度生活费用从前几年的 5,000 美元调整为更多，以继续参与 24/25 财年的区域防御伙伴关系 (RDP)。背景/分析：区域防御伙伴关系 (RDP) 是文图拉县的社区组织，倡导并支持该县的军事设施和国防承包商作为社区资产并对国防至关重要。RDP 是一个工作伙伴关系，包括文图拉县和该县 10 个城市的民选官员、退休的联邦和州政治领导人、高级军事官员、国防承包商、当地学院等。RDP 表示，他们的努力每年为文图拉县海军基地 (NVBC) 带来超过 8000 万美元的新工作，而该基地是文图拉县最大的雇主。仅海军（不包括空军警卫队或海岸警卫队）就雇用了 24,000 名文职人员和 4,091 名现役军人，工资总额为 46 亿美元。自 RDP 成立以来的二十年里，会员费没有增加，每年保持在 5,000 美元。董事会最近进行的预算分析确定，由于自 1996 年成立 RDP 以来的开支增加，因此有必要增加会费。增加的开支包括一名华盛顿特区游说者、一名在圣地亚哥与海军西南联络的退休海军上将、一名兼职执行董事、一名兼职行政助理和一名退休海军“专家”，后者在他们每年的华盛顿特区游说之旅期间为他们访问的办公室撰写白皮书。24/25 财年的年度会费已从 5,000 美元增加到 8,362.39 美元。此外，还确定年度会费将根据每年搬家的生活成本而增加
经济适应度：概念、方法和应用
经济适应性和复杂性是最近由 Luciano Pietronero 团队与多位国际合作者在罗马开发的一门经济学科和方法，最初在 Sapienza 大学和 ISC-CNR 工作，现在在 Enrico Fermi 研究中心工作。EFC 使用和开发现代数据分析技术，以复杂系统科学为基础的科学方法建立经济模型，特别注重定量测试以提供可靠的科学框架。它采用基于数据和自下而上的方法，考虑没有经济意识形态的具体问题，并使用复杂网络、算法和机器学习方法从所有国家以前的增长数据中获取信息。其主要特点是科学严谨、分析和预测精确、透明和适应性强。适应性算法克服了该领域早期尝试的概念和实际问题，为可测试和成功实施经济复杂性领域奠定了基础。特别是，它为多样化的基本概念提供了适当的相关性。一种新的范式取代了关于经济发展的理想经济理论的意识形态争论。不存在适用于所有情况的理想理论。就像医学一样，人们必须首先仔细识别病理，然后实施适当的治疗，没有一种万能药可以解决所有问题。同样，对于一个国家的经济发展，人们必须分析其竞争力水平并确定可能的现实发展路线。
苹果公司诉手势技术合作伙伴有限责任公司
苹果公司 (“苹果”)、LG 电子公司、LG 电子美国公司 1 和谷歌有限责任公司 (“谷歌”) 提交了美国专利号 7,933,431 (“'431 专利”) 的当事人复审 (“IPR”) 请求。专利审判和上诉委员会 (“委员会”) 加入了请求并发布了最终书面决定，认为权利要求 1-10、12 和 14-31 不具有可专利性，而权利要求 11 和 13 具有可专利性。苹果公司诉 Gesture Tech. Partners, LLC，编号 IPR2021-00920、IPR2022-00091、IPR2022-00359、2022 WL 17364390，第 *16 页 (PTAB 2022 年 11 月 30 日) (“最终书面决定”)。苹果公司对委员会关于权利要求 11 和 13 未被证明不可授予专利的裁定提起上诉。Gesture Technology Partners, LLC（“Gesture”）对委员会关于权利要求 1、7、12 和 14 不可授予专利的裁定提起交叉上诉，并辩称，由此推论，所有基于这些权利要求的权利要求均不可授予专利。
有效网络B0和修改的U Net的比较研究
脑肿瘤分割对于准确的诊断，手术计划和治疗监测至关重要。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。 本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。 第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。 第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。 全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。 通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。 这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。大脑中的异常细胞生长需要精确的定位才能有效管理。本研究比较了MRI脑肿瘤图像的两种高级分割技术。第一个使用三个数据集（Figshare，Sartaj，BRT35H）将有效的网络B0与Grad-CAM相结合，以实现视觉解释性，以达到96.87％的分割精度。第二个在Figshare数据集上采用了修改后的U-NET体系结构，达到了99.84％的精度。全面的评估探讨了数据集选择，模型体系结构以及诸如Grad-CAM对性能的影响。通过识别这些方法的优势和劣势，该研究为选择精确的脑肿瘤分割算法提供了见解。这项工作突出了自动分割在改善诊断精度，减少临床工作量以及使早期干预以获得更好的患者预后的重要性。
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委员会多数员工日期：2025年2月20日
iii。不少于48小时，不包括周末和联邦假期，在您作证之前，您还必须提交给委员会：§最终书面证词的电子副本，最好是可搜索的PDF格式，包括任何支持图，图表，图表或幻灯片。该电子版将发布在委员会网站上，并将被公众访问。§简短传记的电子副本。§您的课程的电子副本。§您完成的真相披露表的电子副本。§您完成的虚假陈述法案认证表的电子副本。iv。您必须将其带到听证会：§2（两个）硬副本，包括您完成的证词披露表中的一份签名原件。§2（两（两）硬副本，包括您已完成的虚假陈述法证明表格的一份签名原件。§2（两（两）硬副本，包括您已完成的虚假陈述法证明表格的一份签名原件。
