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主题：聘请退休的中央政府/州政府国有企业/自治机构/法定机构官员担任基础设施顾问
1. 将在本办公室工作中了解到的所有信息视为机密信息，并严格保密。ii. 不以任何方式向任何人出售、交易、发布或以其他方式披露，包括以实物、硬拷贝、数字或电子格式复制。在聘用期间和聘用后，对此类机密信息保持信任和信心。iv. 在与 MDoNEk 合作期间，不从事任何其他与我对 MDoNER 的义务相冲突的工作/职业/咨询或任何其他活动。v. 遵守 MOONER 发布的数据安全政策和相关指南。vi. 在聘用期间，不得在任何方面和任何阶段采取任何腐败行为。-
学科模块课程2：国际政治经济学
本课程涵盖国际政治经济学 (IPE) 跨学科方法中的关键理论和辩论。这些理论与全球经济的核心监管、物质和话语方面进行对话并加以反思。本课程的前三节涵盖不同的理论观点，包括自由主义、经济民族主义和批判性 IPE 观点。这些方法和其他方法将用于研究和讨论不同的问题，例如跨国公司、贸易和投资、劳动力、环境或金融和能源流动。
上午10:30主题招募
Q.56下面给出了两组数字。在每组数字中，第二个数字中第一个数字结果的某些数学操作。同样，在第三个数字等第二个数字结果上的某些数学操作等等。给定的哪个选项遵循与给定集中相同的操作集？（注意：应在整个数字上执行操作，而不会将数字分解为其组成数字。例如13 - 可以执行13个操作，例如可以执行添加 /减法 /乘以13的操作。将13分为1和3，然后在1和3上执行数学操作。）3-4-5-10; 1-2-3-6
主题 - 修正了卷轴委员会的招聘规则，这是一个法定机构，该机构是微型，中小型企业部的法定机构。
1董事（研究，发展，培训和扩展）10 A组2联合董事（计划）14 A组3联合董事（技术）17组4组董事I级I级I级（以前的区域官员）20 A组A组5高级会计官员（内部审计）24组A 6行政官员A 6行政官员27 Group A Group A Group A Group a Grote董事3 33 Group a 83 Groupe a Martive＆Publicity A 33 Grouper I II（33 Z Markity II II II 10 Z Or）II（Z）33 GRERS 3 33 II（Z）33 GRERS 33 II（Z）33组33 ZORMER II II（Z） A组11高级科学官42 A组12高级科学官（产品多元化）45 A组13会计官员（内部审计）50组A组14年度官员53 Comply B 15 A Clove b 15帐户经理56 B 16组官员59组官员59组B 17组B 17研究官62组B 17研究员62组B 18私人秘书65组65组B组B组B组B 2组B 2 2 2 23 Group Shower Shower Manager 72 cum prote strume b 2 22 cum prot y cum premane b 2 22 cum ber cum by -by cum bef cum p 2 22 cum ber cum p 2 2 23官员81组B 24商店官员85组B 25高级审核员（内部审计）88组B 26助理90组B 27研究员92 B组28组28合作检查员95组B
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
多元化、公平和包容性战略规划 五年战略目标、措施和 2021 财年行动
我们保卫世界上最伟大的国家——一个建立在为所有人提供机会的承诺之上的民主国家。这个国家的人口结构与我们生活的环境相似——不断变化——国防部必须做出改变，以维持和维持其未来的力量。只要我们真正代表了我们的民主，我们就是一支更强大、更有意义的力量。国防部将多样性视为一项战略要务。不同的背景和经历带来了本质上不同的观点和思维方式，这是组织创新的关键。我们通过利用所有成员的多样性并创造一个包容性的环境来获得战略优势，在这个环境中，每个成员都受到重视并被鼓励提供对创新、优化和组织任务成功至关重要的想法。
空气气候和能源政策分析目标课程...
您将与队友一起完成项目的政策备忘录部分。您将有课堂时间来为每份备忘录制定工作计划。团队合作可能是一项挑战，尤其是在日程繁忙的情况下。我希望每个人都能按比例为最终项目做出贡献，但承认不同的团队可能会有所不同。为了了解您的团队如何运作，在提交每份备忘录后，您还将提交一份调查，您将自我评分并简要描述您对备忘录的贡献。这将通过画布调查提交。调查将询问：“您对获得的成绩有多大信心反映您的个人努力和贡献？”，“您能多好地回答有关备忘录内容的个人问题？”，“您对备忘录的哪些贡献最自豪？”“完成备忘录后，您是否有任何未解决的知识空白，希望在课堂上解决？”如果团队成员之间出现问题，请在与您的队友讨论挑战后联系斯科特博士。
CS151，面向对象设计，06，秋季，2022
● 编程作业 (25 %) 将会有几项编程作业，涉及 OO 编程、OO 设计和 UML 图。所有作业都是个人作业。逾期的作业将不被接受。 ● 测验 (10 %) 每章之后都会有简短的测验。这些测验的目的是鼓励学生阅读课程材料并理解概念。这些测验的目的是帮助学生更好地理解概念并将其应用于作业以及为期中和期末考试做准备。 ● 项目 (20 %) 每学期最后一个月，每个小组由 3 名成员组成一个小组项目，涉及 OO 设计和 GUI 编程。 ● 期中和期末（各占 20 %） 将会有一次期中考试和一次期末考试，包括选择题和书面答案。问题可以来自测验、课堂笔记、幻灯片、作业和课堂讨论。 ● 课堂参与 (5 %) 为鼓励参与，您的期末成绩的 5% 将来自您的参与。请注意，参与并不等于出席。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。