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特拉华州衡平法院
Ned Weinberger、Derrick Farrell、Brendan W. Sullivan、LABATON SUCHAROW LLP、特拉华州威尔明顿；Gregory V. Varallo、BERNSTEIN LITOWITZ BERGER & GROSSMANN LLP、特拉华州威尔明顿；Stephen E. Jenkins、Marie M. Degnan、ASHBY & GEDDES、PA、特拉华州威尔明顿；Jeroen van Kwawegen、Lauren A. Ormsbee、Thomas G. James、Margaret Sanborn-Lowing、BERNSTEIN LITOWITZ BERGER & GROSSMANN LLP、纽约州纽约市；共同首席原告的律师。Martin S. Lessner、James M. Yoch, Jr.、Kevin P. Rickert、YOUNG CONAWAY STARGATT & TAYLOR、LLP、特拉华州威尔明顿； Brian J. Massengill、Michael Olsen、Matthew C. Sostrin、Linda X. Shi，MAYER BROWN LLP，伊利诺伊州芝加哥；被告 TC Energy Corporation 的律师。LASTER，VC
特拉华州衡平法院
Raymond J. DiCamillo、Kevin M. Gallagher、Daniel E. Kaprow 和 Caroline M. McDonough，RICHARDS, LAYTON & FINGER，PA，特拉华州威尔明顿；David J. Margules 和 Brittany M. Giusini，BALLARD SPAHR LLP，特拉华州威尔明顿；Mark A. Kirsch 和 Adam H. Offenhartz，GIBSON, DUNN & CRUTCHER LLP，纽约州纽约市；Colin B. Davis，GIBSON, DUNN & CRUTCHER LLP，加利福尼亚州欧文市；Terence M. Grugan，BALLARD SPAHR LLP，宾夕法尼亚州费城；Kevin P. Chilton 将军、Thomas A. Corcoran、Eileen P. Drake 和 Lance W. Lord 将军的法律顾问
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
AR20230007475申请人请求：•奖励...
•DD表格149（军事记录申请申请）•DA表格2-1（人员资格记录）•订单124-036，日期为2005年5月4日（部署订单）•DD表格214（截至2006年6月29日末期的释放证书或释放证书或出院），末期，截至2006年6月29日，Memorandum，Memorandum，Memorandum命令：申请人授予人类申请人7月202日，日期为7月202日，日期为202，日期为202，日期为202，日期为202，日期为202，日期为da，日期为202。 Form 199 (Informal Physical Evaluation Board (PEB) Proceedings) • Memorandum, subject: Permanent Physical Disability Retirement, dated 15 December 2021 from the U.S. Army Physical Disability Agency (USAPDA) • Orders D 349-01, dated 15 December 2021 (Permanent Disability Orders) • DA Form 4187 (Personnel Action) – Purple Heart Recommendation • Self-Authored Narrative • Three DA Forms 2823 (Sworn Statement) •医疗记录（35页）•2022年3月1日（战斗行动徽章）的永久订单（PO）060-0003•2023年1月23日，与战斗相关的特殊补偿（CRSC）声明
特拉华州高等法院
2 Parsons v. Dushuttle，2019 WL 1131956，见*1 (Del. Super. Mar. 8, 2019)（引用 Haines v. Kerner，404 US 519, 520 (1972)）。3 Fatir v. Records，2023 WL 6622214，见*2 (Del. Super. Oct. 11, 2023)（引用 Johnson v. Howard，1999 WL 743902，见*1 (Del. Aug. 12, 1999)）。4 Lee v. Johnson，1996 WL 944868，见*1 (Del. Super. June 4, 1996)（原文重点）。5 Sanders v. Dep't of Just. ，2020 WL 1171045，见*1 (Del. Super. Mar. 11, 2020)（引用 10 Del. C. § 8803(b)）。6 Fatir，2023 WL 6622214，见*4（引用 Johnson，1999 WL 743902，见*1）；Marvel v. State，2014 WL 7009516，见*2 (Del. Super. Dec. 8, 2014)（引用 Cannon v. McCreanor，2003 WL 943247，见*2 (Del. Super. Mar. 6, 2003)）。
Navjot Sodhi保护研究奖
建议应清楚地描述一个正在进行的项目，直接解决热带系统中的保护，并应描述项目的新增强，改进或扩展，该项目获得了索迪奖的资金将成为可能，并提供有关保护目标，活动，方法和结果的细节。必须清楚地描述Sodhi奖项将如何改善该项目。该提案应证明对保护和/或保护研究界的潜在影响很大。申请人应证明了过去的保护生物学成就，如出版物，演示，报告或其他与保护相关的参与的证据所示，可以在课程，项目描述和/或推荐信中详细介绍这些成就。
利用深度学习预测老化电池放电
电化学电池是我们社会中无处不在的设备。当用于关键任务应用时，在高度变化的操作条件下准确预测其放电终止的能力至关重要，以支持运营决策并充分利用整个电池的使用寿命。虽然有充电和放电阶段潜在过程的准确预测模型，但老化建模仍然是一个悬而未决的挑战。这种缺乏理解通常会导致模型不准确，或者每当电池老化或其条件发生重大变化时，就需要耗时的校准程序。这对在现实世界中部署高效、强大的电池管理系统构成了重大障碍。在本文中，我们介绍了 Dynaformer，这是一种新颖的深度学习架构，它能够同时从有限数量的电压/电流样本推断老化状态，并以高精度预测真实电池的全电压放电曲线。在评估的第一步中，我们调查了所提出的框架在模拟数据上的性能。在第二步中，我们证明了只需进行少量微调，Dynaformer 就能弥补模拟与从一组电池收集的实际数据之间的差距。所提出的方法能够以可控且可预测的方式利用电池供电系统直至放电结束，从而显著延长运行周期并降低成本。
使用自动驾驶汽车的退出策略
摘要 - 公路车辆的自动化是一种新兴的技术，在过去十年中迅速发展。自动驾驶汽车对现有的运输基础设施提出了许多跨学科挑战。在本文中，我们对自动驾驶汽车应更改其车道进行算法研究，这是车辆自动化领域中的基本问题，也是大多数“幻影”交通拥堵的根本原因。我们提出了一个预测和决策框架，称为Cheetah（自动驾驶汽车的Change Lane Smart），该框架旨在优化自动驾驶汽车的车道更改操作，同时最大程度地减少其对周围车辆的影响。在预测阶段，Cheetah从周围车辆的历史轨迹中了解了具有深层模型（气体导向模型）的历史轨迹的时空动态，并在不久的将来预测了它们相应的动作。还纳入了全球注意力机制和国家共享策略，以实现更高的准确性和更好的收敛效率。然后，在决策阶段，猎豹通过考虑速度，对其他车辆和安全问题等诸如速度，影响速度等因素，为自动驾驶汽车寻求最佳的车道更改操作。基于树的自适应梁搜索算法旨在降低搜索空间并提高准确性。为了使我们的框架适用于更多场景，我们进一步提出了改进的猎豹（Cheetah +）框架，使自动驾驶汽车适应离开道路并满足驾驶舒适性的要求。广泛的实验提供了证据，表明所提出的框架可以从有效性和效率方面提高最新技术。
空中客车将 A220 舱门制造合同授予...
图片说明 - 2024 年 2 月 8 日，空中客车印度和南亚总裁兼董事总经理 Rémi Maillard 在印度新德里向印度民航和钢铁部部长 Shri Jyotiraditya M Scindia 展示 A220 飞机模型，印度民航和公路运输及公路国务部长 VK Singh 将军（已退休）和 Dynamatic Technologies 首席执行官兼董事总经理 Udayant Malhoutra 出席了此次会面。为大力推动印度政府的“印度制造”愿景，空中客车已将其 A220 系列飞机舱门的制造和组装合同授予位于班加罗尔的 Dynamatic Technologies。这是印度获得的最大航空航天出口合同之一。