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2025财政年度年度评估计划
内部的证据建设活动和评估结果有助于为计划运营，政策和法规提供信息，并洞悉资源分配对实现计划目标的影响。内部正在介绍其财政年度（FY）2025年度评估计划，根据《 2018年证据建设决策法案》的要求。2025财年的年度评估计划提供了有关在财政年度计划的拟议重大评估的摘要信息。评估将使用系统的数据收集和分析来解决与程序的实施和/或结果有关的问题，并进一步进行组织学习和改进。计划的评估还将有助于回答内部学习议程中包含的优先学习问题。这些评估计划支持循证建设决策，以提高管理与预算办公室（OMB）指南M-19-23和M-21-27的内部效率和有效性。
健康大脑网络教育计划
健康大脑网络是一项社区研究计划，为儿童提供免费、诊断性、全面的心理健康和学习评估。健康大脑网络评估包括智力、学业、社交情感、注意力和推理能力评估。看看它与神经心理学的比较。参与的家庭会收到一份关于他们孩子的评估的详细报告，包括分数、建议和转介（如果适用）。此报告可用于指导治疗并与学校共享，以制定 IEP 或 504 计划。
区域卫生指挥部大西洋办事处...
禁止对与受评士兵表现相关的 ACFT 成就/分数发表评论。2. 按照 2021 年 NDAA 的规定，ACFT 正在接受审查，以确定其对某些群体的影响，评估部门将不再处理包含 ACFT 评论的评估报告，无论使用何种上下文。以上内容仅供参考，共享是为了在 FY21-22 ACFT 过渡期间完成评估时提供清晰度。它不制定政策或取代陆军指令或既定的陆军政策。信息自 2021 年 2 月 17 日起生效，并可能根据需要更改，以支持陆军政策变化。 AD 2020-06 于 2020 年 9 月 30 日终止了 APFT，并将 ACFT 确立为陆军自 2020 年 10 月 1 日起的记录测试。如有疑问，请联系：评估部门—政策 (HRC-TAGD-PDV-E) 1600 Spearhead Division Ave, Dept. 470 Fort Knox, KY 40122-5407 商业电话：502-613-9019（选项 3）DSN：312-983-9019（选项 3）
2022–2025 年企业评估计划 (CEP)
执行摘要 2022-2025 年整体评价计划 (CEP) 的目的是提供一个连贯的框架，以系统地收集关于根据妇女署 2022-2025 年战略计划完成的工作的相关性、连贯性、有效性、效率、影响和可持续性的评价证据。本 CEP 概述了 2022-2025 年期间由独立评估和审计处 (IEAS) 的独立评估处 (IES) 领导的整体、区域和国家评价，并与妇女署的 2022-2025 年战略计划保持一致。作为 2022-2025 年 CEP 的一部分，妇女署计划完成 13 项整体评价和 30 项区域和国家组合评价。评价将涉及 2022-2025 年战略计划的影响领域、成果和组织效能和效率产出。 2022 年至 2025 年期间的机构评价是根据联合国妇女署评价政策和评价覆盖范围规范设定的参数和要求，并通过与联合国妇女署利益攸关方（包括执行局主席团、高级管理层和 IEAS 工作人员）进行广泛协商后选定的。实施 CEP 所需的非工作人员资金总额估计在四年期间为 1,080,000 美元。工作人员费用、差旅费和与加强分散评价职能、促进联合国性别敏感评价一致性以及加强国家评价能力有关的费用未包括在此估计数中。实施 CEP 的进展情况将在每年提交给执行局、高级管理团队和监督咨询委员会的年度评价职能报告中报告。实施 CEP 的主要风险包括确保充足的资源、维持人员配备以及更广泛地解决影响联合国妇女署战略计划实施的任何问题。按照良好实践，确保评估证据的实用性和及时性，CEP 将根据需要进行更新，并将相关变化报告给执行局、高级管理团队和监督咨询委员会。
Claude 3 模型家族：Opus、Sonnet、Haiku
我们推出了 Claude 3，这是一个新的大型多模式模型系列 - Claude 3 Opus 是我们功能最强大的产品，Claude 3 Sonnet 兼具技巧和速度，以及 Claude 3 Haiku ，是我们速度最快、价格最便宜的模型。所有新模型都具有视觉功能，可以处理和分析图像数据。Claude 3 系列在基准评估中表现出色，并在推理、数学和编码指标上树立了新标准。Claude 3 Opus 在 GPQA [1]、MMLU [2]、MMMU [3] 等评估中取得了最佳效果。Claude 3 Haiku 在大多数纯文本任务上的表现与 Claude 2 [4] 一样好甚至更好，而 Sonnet 和 Opus 则明显优于它。此外，这些模型在非英语语言中表现出更高的流利程度，使其更适合全球受众。在本报告中，我们对我们的评估进行了深入分析，重点关注核心能力、安全性、社会影响以及我们在负责任的扩展政策 [5] 中承诺的灾难性风险评估。
用Yolov9的在线多对象跟踪和通过光流优化的DeepSort
To ensure reliable environmental perception in the realm of autonomous driving, precise and robust multi- object tracking proves imperative.This study proposes an innovative approach to multi-object tracking by combining YOLOv9's sophisticated detection capabilities with an enhanced DeepSORT tracking algorithm, enriched through the integration of optical flow.In the proposed method, the YOLOv9 detector acutely identifies objects in input images, and these detected entities are subsequently transmitted to the optimized DeepSORT tracking algorithm.The principal contribution of this study lies in improving the Kalman filter measurement model within DeepSORT by incorporating robust local optical flow, thus adding a velocity dimension to the filter's update vector.这种新颖的方法可显着提高遮挡，快速运动和外观变化的追踪弹性。Evaluations on MOT17 and KITTI show substantial improvement gains of 2.42%, 2.85%, and 1.84% for HOTA, MOTA, and IDF1, respectively, on MOT17, and 1.94% in MOTA and 2.09% in HOTA on KITTI.The proposed method particularly excels in managing scenarios involving dense traffic and light variations, which are recurrent problems in dynamic urban environments.This enhanced performance positions the proposed solution as an essential component of future perception architectures for autonomous vehicles, promising safer and more efficient navigation in the complex real world.
机器人能力，自治和...
Abstract —Human trust in social robots is a complex attitude based on cognitive and emotional evaluations, as well as a behavior, like task delegation.While previous research explored the features of robots that influence overall trust attitude, it remains unclear whether these features affect behavioral trust.Additionally, there is limited investigation into which features of robots influence cognitive and emotional attitudes, and how these attitudes impact humans' willingness to delegate new tasks to robots.This study examines the interplay between competence, autonomy, and personality traits of robots and their impact on trust attitudes (cognitive and affective trust) and trust behavior (task delegation), within the context of task-oriented Human- Robot Interaction.我们的发现表明机器人能力是信任的关键决定因素，影响认知，情感和行为信任。相比之下，机器人人格特征只会显着影响情感信任，而不会影响认知信任或信任行为。In addition, autonomy was found to moderate the relationship between competence and cognitive trust, as well as between personality and affective trust.最后，发现认知信任会积极影响任务授权，而情感信任并未显示出显着影响。This paper contributes to the literature on Human-Robot Trust by providing novel evidence for the design of robots that can interact effectively with humans and enhance their trust.
飞机陶瓷基复合材料指南...
• 由于某些性能的变异系数较高，因此对工艺性能数据进行了评估，并建立了物理性能验收限度——结果，一些数据被排除在外，需要生成新的数据。 • 进行了工艺参数评估，并计划进行额外评估，以便在不改变材料性能的情况下提高测试面板的质量和可重复性。 • 已生产了五批以上的预浸料和 100 块面板，并进行了 300 多次物理测试、60 次热物理测试和 700 多次机械测试。