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综合行人安全策略 - CT.gov
CTDOT 支持立法，允许市政当局在市政道路上设定最低 25 英里/小时的速度限制。大多数市政当局对自己道路的状况有深入的了解。这些条件包括交通类型和交通量、交通速度、相邻土地用途、行人交通水平以及机动车和行人之间发生冲突的可能性。允许市政当局自行设定速度限制将使他们能够仔细调整本地速度限制以适合当地情况的水平。如果工程研究表明较低的限制是合理的，市政当局可以设定低于 25 英里/小时的速度限制。
起搏器+：在驾驶场景中的按需行人动画控制器
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战，以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制，其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容，因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力，这些行为表现出更大的变化和现实动作，因此重新严格使用其用法，为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容，例如，突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中，我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作（例如生成的人类运动）来超越限制，以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下，这可以跟踪特定运动零件（例如上半身），同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式，我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧，以及内容的可控性，包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
基于多部门代理模型中的技术范式、劳动力创造与毁灭
本文提出了一个基于代理的模型 (ABM)，用于描述技术范式和新部门的内生性出现，其中包括不同的劳动力创造和破坏模式以及消费动态。该模型以劳动力增强型 K+S ABM 为基础，研究了从不同形式的技术变革中产生的长期劳动力需求模式。它提供了一个多层次、综合的视角来审视所谓的未来工作情景，而这些情景目前通常局限于公司层面或短期部门分析，并研究了劳动力创造和破坏趋于平衡的条件。这是一种相对公平和稳定的收入分配，由福特式的劳动力市场监管制度保证，保证了该模型永远不会达到完全技术失业的阶段。技术变革与总需求之间的协调模式也由不断增加的产品复杂性来确保，产品复杂性不断增加，从而不断吸收劳动力。
引用Vita S，D'Abramo A，Coppola A，Farroni C，Iori AP，Faraglia F，Sette A，Grifoni A，Lindestam Arlehamn C，Bibas M，Goletti D和Goletti D和Nicastri E
2023年1月28日，一名51岁的女性患有SARS-COV-2感染和急性淋巴细胞白血病的病史B Common被送入了意大利罗马的美国国家传染病研究所Lazzaro Spallanzani-Irccs。她用BNT162B2完全接种了SARS-COV-2（3剂，最后剂量于2022年4月），没有以前的SARS-COV-2自然感染。2022年5月，她根据“ Gimema”（Gruppo Italiano Malattie Ematologiche Dell'edulto'Edulto）Lal1913方案接受了化学疗法。由于最小残留疾病（MRD）的持续存在，她在开始HSCT手术之前接受了Blinatumomab治疗以尝试MRD负性。10月25日，SARS-COV-2的M-NPS导致负面，然后第二天被接纳为Policlinico Umberto I，“ Sapienza”罗马大学的血液学系，接受HSCT。11月8日，进一步的M-NPS导致阴性。11月9日，她开始使用全身照射（12 Gy）和氟达拉滨（Fludarabine）进行移植前调理状态。环孢菌素，霉酚酸酯和移植后环磷酰胺用于GVHD预防。11月15日，她出现了一种症状，咳嗽，M-NPS确认了SARS-COV-2 BA.5.5感染，具有20个循环阈值（CT）。PT用静脉内（IV）Remdesevir进行10天的10天全疗法为10天（第一天的200 mg，其次是100 mg，持续9天），胸腔计算机断层扫描（CT-SCAN）为阴性。11月18日，她从一个不匹配的无关志愿捐助者那里接受了HSCT。需要协调的B和T细胞免疫来控制SARS-捐赠者已完全接种3剂SARS-COV-2疫苗（Biontech/pfier），这是2022年3月的最后一个。在移植后第19天观察到多形核细胞中的植入。12月16日，她被完全无症状，SARS-COV-2的M-NPS仍然为正。在12月28日，报告了类似U的症状，M-NPS仍具有21 CT的阳性，以及SARS-COV-2感染的CT扫描证据。此外，上颌窦的扩散炎症增厚：对真菌感染的怀疑开始了伏立康唑疗法（200 mg BID）。几天后，诊断出具有皮肤病变的急性GVHD级II：每天给予类固醇治疗（1 mg/kg泼尼松龙）14天，然后逐渐变细。接下来30天的患者仅在血清发烧时才在临床上稳定。在2023年1月28日在我们病房的入院时，M-NPS显示为21 ct值。低磁性血症（免疫球蛋白IgG 226 mg/dL）和缺乏CD19细胞。她正在接受环孢素（每天两次），莱特莫韦尔（每天240毫克），伏立康唑（每天两次）（每天两次），valaciclovir（每天500毫克），共瑞菌素（每天500毫克），160/800毫克的每周160/800毫克，每周160/800毫克）。她开始使用口服Molnupiravir和IV Remdesivir（第一天的200 mg，然后是100 mg，持续35天）的双抗SARS-COV-2治疗，然后是IV Sotrovimab，一种单克隆抗体（MOAB）（MOAB），针对SARS-COV-2-糖蛋白。2月15日，进行了骨髓抽吸物进行HSCT随访监测，并收集配对的外围和髓质血液。
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在平等中偏爱一个 - 不是一个好主意：基于变形金刚的人行人检测的多对一匹配
与基于卷积神经网络（CNN）相比，我们研究了基于变压器的行人检测模型较低性能的原因。CNN模型会产生密集的行人建议，单独完善每个建议，然后对其进行非最大抑制（NMS）的跟进，以产生稀疏的预测。在争论中，变压器模型每个地面真相（GT）行人盒选择一个建议，然后从中选择了正面的正态。所有其他建议，其中许多与选定的建议高度相似，都通过了负梯度。尽管这导致了稀疏的预测，从而消除了NM的需求，但在许多类似的建议中，任意选择，有效的训练和较低的行人检测准确性。为了减轻问题，我们建议基于Min-Cost-Flow的配方，而不是常用的Kuhn-Munkres匹配算法，并纳入了诸如每个地面真相盒的约束，并且与一个建议的提案相匹配，并且许多同样好的建议可以与单个地面真相盒相匹配。我们提出了基于匹配算法的第一个基于变压器的行人检测模型。广泛的实验表明，我们的方法达到了3个失误率（较低）3。7 /17。4 /21。8/8。3/2。0在Eurocity / tju-traffic / tju-校园 /城市专家 /加州理工学院数据集中，而4个。7/18。7/24。8/8。5/3。 1通过当前的sota。 代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher 获得。5/3。1通过当前的sota。代码可从https://ajayshastry08.github.io/flow_ matcher
实施打击性暴力和性别暴力的计划：在签署了对指挥官的制裁指南后，武装部队部与女性之家重启协会签署了框架协议
因此，该协会将与其整个网络一起，每年为参与打击和预防 VSS 的军事和民事人员提供培训模块。这些培训课程的目的主要是提高VSS事件的检测和管理能力，更好地了解受害者的定位并掌握适用的法律和司法框架。所有受此措施覆盖的人员必须在 2026 年底前接受初始培训模块。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
用于监测电力设备中电离辐射引发的非破坏性单一事件的实验装置
众所周知，地面宇宙辐射 (TCR) 会导致硅和碳化硅功率器件中发生电离事件，从而导致灾难性的后果 [1]。因此，功率器件的设计和可靠运行需要准确表征电荷沉积和收集过程。目前，量化功率器件对 TCR 的敏感性最常见、最快速的技术是基于粒子加速器中的高能粒子辐照 [2]。由于这些测试是在高加速条件下进行的，因此转换到真实的 TCR 环境并不总是很简单。在本文中，我们提出了一种实验装置，用于监测半导体功率器件中由电离辐射产生的非破坏性单电离事件的发生，以收集有关电荷产生和收集过程的精确统计数据。谱测量系统的设计方式使其可以部署在大量实验配置中，其中收集的电荷、计数率和 DUT 的额定电压可能会有很大变化。具体来说，光谱仪需要记录器件中产生的每个电离事件，这些事件的电荷脉冲范围从 1 fC 到 2 pC，以及其时间戳和波形。该系统需要处理高压器件（额定电压高达 3.5 kV），尽量减少偏置纹波和电压随时间漂移。为了提高收集数据的统计意义，需要并行测试器件。因此，系统必须对大输入电容（高达 2 nF）保持稳定，并为大输入电容提供准确的结果
人行地下通道工程可行性研究-...
该项目旨在改善和延伸圣达菲的理查兹大道，从罗迪欧路延伸至塞里洛斯路。理查兹大道拟从 GCCC 路延伸至 Siringo 路南侧，这将需要对 Arroyo de Los Chamisos (ADLC) 南侧现有的多用途步道进行更改。WSP 被要求调查各种路线和几何形状，以便在理查兹大道延伸段上提供人行地下通道，并得出结论认为地下通道是可行的（见图 1）。拟建的人行地下通道将建在拟建的 ADLC 大桥正南，可满足多用途步道和道路的走廊几何要求。地下通道包含一条 10'-0” 宽 x 9'-0” 高的小路，穿过人行地下通道，有清晰的场地线接近和穿过多用途步道的地下通道。地下通道长约 80 英尺。还设有平交道。