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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。-
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前海军陆战队军官、美国海军预备役第 XXX-XX 号海军记录 参考：(a) 美国法典第 10 章第 1552 条 (b) BUPERSINST 1001.39F，2007 年 9 月 17 日 (c) MILPERSMAN 1160-120，18 年 5 月 8 日 (d) OPNAVINST 1900.4A，19 年 2 月 19 日 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，当事人（以下简称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求更正其海军记录，以表明申请人的 DD 表格 214 显示了高年资历（HYT） E-5、遣散费福利以及加入预备役和申请退休的能力。 2. 委员会由、和组成，于 2022 年 2 月 24 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取下文指示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 1999 年 11 月 29 日，请愿人加入海军预备役 8 年，义务服役期于 2007 年 11 月 28 日到期。c. 2000 年 7 月 19 日，申诉人在海军服现役 4 年，现役义务结束日期 (EAOS) 为 2004 年 7 月 18 日，现役义务软结束日期 (SEAOS) 为 2005 年 7 月 18 日。d. 2004 年 12 月 14 日，申诉人在海军重新服役 3 年，现役义务结束日期为 2007 年 12 月 13 日。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前海军陆战队军官、美国海军预备役第 XXX-XX 号海军记录 参考：(a) 美国法典第 10 章第 1552 条 (b) BUPERSINST 1001.39F，2007 年 9 月 17 日 (c) MILPERSMAN 1160-120，18 年 5 月 8 日 (d) OPNAVINST 1900.4A，19 年 2 月 19 日 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，当事人（以下简称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求更正其海军记录，以表明申请人的 DD 表格 214 显示了高年资历（HYT） E-5、遣散费福利以及加入预备役和申请退休的能力。 2. 委员会由、和组成，于 2022 年 2 月 24 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取下文指示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向本委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 1999 年 11 月 29 日，请愿人加入海军预备役 8 年，义务服役期于 2007 年 11 月 28 日到期。c. 2000 年 7 月 19 日，申诉人在海军服现役 4 年，现役义务结束日期 (EAOS) 为 2004 年 7 月 18 日，现役义务软结束日期 (SEAOS) 为 2005 年 7 月 18 日。d. 2004 年 12 月 14 日，申诉人在海军重新服役 3 年，现役义务结束日期为 2007 年 12 月 13 日。
主题：2024 年 5 月 25 日星期六举行的公司董事会会议结果
按照印度普遍接受的原则并遵守《上市规则》第 33 条。该责任还包括根据《法案》的规定维护足够的会计记录，以保护公司资产并防止和发现欺诈和其他违规行为；选择和应用适当的会计政策；做出合理和审慎的判断和估计；设计、实施和维护足够的内部财务控制，这些控制可有效运行，以确保会计记录的准确性和完整性，这些会计记录与编制和呈现报表有关，能够真实、公平地反映情况，不存在因欺诈或错误而导致的重大错报。
发件人：海军记录修正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查海军记录 ICO，美国海军，参考：(a) 标题 10 U.S.C.§ 1552 (b) NAVADMIN 170/18 (c) NAVADMIN 236/18 附件：(1) DD 表格 149 及附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定，当事人（以下简称为申请人）向海军记录修正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求修正其海军记录以确定其有资格将 9/11 后退伍军人权利法案教育福利转移给其合格家属。 2. 委员会由 组成，于 2023 年 5 月 10 日审查了申诉人的错误和不公正指控，并根据其规定，决定根据现有的记录证据采取以下纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、申诉人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论：a. 申诉人于 2018 年 8 月 30 日重新入伍，任期为 4 年。b. 2018 年 9 月 3 日，申诉人提交了教育福利转移 (TEB) 申请。该部门拒绝了
来自：海军记录更正委员会主席 致：海军部长 主题：审查海军记录 ICO，美国海军，参考：(a) 美国法典第 10 章§ 1552 (b) NAVADMIN 170/18 (c) NAVADMIN 236/18 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 主题的海军记录 1。根据参考 (a) 的规定，主题，以下简称为请愿人，向海军记录更正委员会 (Board) 提交了附件 (1)，请求更正其海军记录，以确定其有资格将 9/11 后退伍军人权利法案教育福利转移给其符合条件的家属。2.由 组成的委员会于 2023 年 5 月 10 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。3.委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实，发现在向委员会提出申请之前，他已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。委员会得出以下结论： a. 请愿人于 2018 年 8 月 30 日重新入伍，任期为 4 年。b.2018 年 9 月 3 日，请愿人提交了教育福利转移 (TEB) 申请。服务部门于 2018 年 9 月 4 日拒绝了该申请，表示请愿人“未承诺所需的额外服务时间”。 c. 2021 年 11 月 15 日，请愿人重新入伍 4 年。d. 2022 年 11 月 4 日，请愿人发布了 BUPERS 命令：3082（官方舰队预备役命令），从 2023 年 6 月 30 日起转移到舰队预备役。
Unimode：统一的单眼3D对象检测
实现统一的单眼3D对象检测，包括室内和室外场景，在机器人导航等应用中非常重要。然而，涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战，因为它们的特性显着不同，例如，二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战，我们根据鸟类的视图（BEV）检测范式建立了一个检测器，在该检测范式中，当采用多个数据方案以训练检测器时，明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后，我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段，并提出了不均匀的BEV网格设计，以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外，我们开发了稀疏的BEV功能策略，以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来，得出了一个统一的检测器Unimode，它超过了富有挑战性的Omni3D数据集（一个大规模的数据集（一个室内和室外场景））的先前最先进的AP 3D，揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
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。
首席军士长主题：人物 1. 作为信函的一部分
2024 年 8 月 19 日 发件人：海军一级军士长 收件人：全体军士长 主题：性格 1. 在去年发布的信函中，我讨论了性格与技术能力在成为一名优秀的军士长方面同样重要。我们的性格和能力共同构成了军士长的可信度，这是建立我们水手的信任以及他们对我们所做决定和行动的信心的基石。 我希望你们讨论性格的三个主要属性是专业精神、正直和责任感。以下部分包含每个军士长应用作讨论指南的一系列问题。 2. 专业精神。行为符合海军的核心价值观。有性格的军士长总是以荣誉、勇气和承诺行事。他们是谦逊的典范，表现出同理心，并且在领导方式上是真实的。 你是行为的典范吗？我们的行动就是我们的行为，它们成为我们的习惯并反映我们的性格。成功取决于您团队的成就。酋长营造了尊重、指导、鼓励、持续学习和自我激励的环境。你的团队是否了解他们的成就以及如何衡量成功？你是否优先考虑团队的职业发展？你是否为水兵跟踪和安排士兵领袖发展课程？高级士兵学院怎么样？积极教授、坚持和执行标准。你是否有勇气对个人或团队表现诚实、谦逊和透明？你真的是旗手吗？酋长懂得在坚持标准时谨慎地平衡武力和技巧。我们还必须认识到何时该教育水兵达到标准，或者何时该让我们发展到更新的标准。3. 正直。遵守毫不妥协的诚信准则。酋长对使命、上级、同事和他们领导的人表现出忠诚。当你的优先事项出现道德困境或矛盾时，你会怎么做？酋长必须真诚，他们的行动必须与团队的价值观和优先事项保持一致。你也需要透明地行事吗？对自己的行为负全部责任。酋长应该真诚，总是先反省自己，问问自己还能做些什么来取得更好的结果。你是“推卸责任”还是承认问题？你是否公开这样做，以便树立行为榜样？你是否有提出问题的道德勇气和支持结果的力量？树立积极的基调并建立信任。酋长尊重、奖励和重视团队的每一位成员。酋长也明白，要建立团队信任，团队的每一位成员也必须诚信行事，不能违背团队的价值观和优先事项。你如何鼓励对话，以便你的团队拥有共同的价值观和优先事项？你如何以身作则，模范和奖励符合共同价值观和优先事项的行为？
使用ARI机器人学习未知对象。
本本学论文研究了使Ari人形机器人能够使用机器学习和计算机视觉中的基本概念来学习和识别新对象的任务。该研究围绕着开发和实施直接向前的3D对象检测和分类管道，目的是使机器人能够识别以前尚未遇到的对象。该方法整合了开放式识别和增量学习的基本方面，重点是使用ARI机器人在实用环境中应用这些技术。通过一系列元素实验评估了实施系统的有效性，重点关注其检测和分类新的观察的能力。这些初始测试提供了有关系统在受控环境中的基本功能及其潜在效用的见解。本文在介绍性层面上有助于掌握机器人技术，并在实用机器人背景下对机器学习和计算机视觉的使用进行了初步探索。它为在机器人对象识别领域的未来研究奠定了基础。
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
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。