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疫苗筛选和知情同意书
我保证我是：(a) 患者，且年满 18 岁；或 (b) 患者的法定监护人。此外，我在此同意 KPH Healthcare Services, Inc. 的认证免疫药剂师、药房实习生（如果允许）、注册护士、执业护士、职业护士、执业护士、医生或助理医生（如适用）为我接种上述疫苗。我理解不可能预测接种疫苗可能产生的所有副作用或并发症。我理解上述疫苗的风险和益处，并且已收到、阅读并已向我解释了我选择接种的疫苗的疫苗信息声明。我还承认我有机会提出问题，并且这些问题得到了令我满意的答复。此外，我承认，接种疫苗后，我已被建议留在疫苗接种地点附近约 15 分钟，以便由负责接种的医疗保健提供者进行观察。我谨代表我自己、我的继承人和个人代表，在此免除 KPH Healthcare Services, Inc.（如适用）、其职员、代理人、继任者、部门、关联公司、子公司、管理人员、董事、承包商和雇员的任何和所有已知或未知的因接种上述疫苗而引起、与之相关或与接种上述疫苗有关的责任或索赔。我承认接种免疫疫苗不能代替我每年去初级保健医生处进行体检。我承认已收到 KPH Healthcare Services, Inc. 关于受保护健康信息的隐私声明。我承认 (a) 我了解我所在州的免疫登记处（“州登记处”）和我所在州的健康信息交换（“州 HIE”）的目的/好处；并且 (b) KPH Healthcare Services, Inc.（视情况而定）可将我的免疫接种信息披露给州登记处、州 HIE，或通过州 HIE 披露给州登记处，以用于公共卫生报告，或披露给在州登记处和/或州 HIE 登记的我的医疗保健提供者，以用于护理协调。我承认，根据我所在州的法律，我可以使用州批准的退出表格来阻止此类披露。除非我向 KPH Healthcare Services, Inc. 提供签署的退出表格，否则我了解我的同意将一直有效，直到我撤回我的许可，并且我可以通过向 KPH Health Services, Inc. 和/或我的州 HIE（视情况而定）提供填写完整的退出表格来撤回我的同意。我了解，即使我不同意或撤回我的同意，我所在州的法律也可能允许根据法律要求或允许向州 HIE 和/或上述我的初级保健提供者披露或通过他们披露我的某些免疫接种信息。我进一步授权 KPH Healthcare Services, Inc. (a) 向或通过 State HIE 向我的医疗专业人员、Medicare、Medicaid 或其他第三方付款人披露我的医疗或其他信息，包括我的传染病（包括 HIV）、精神健康和药物/酒精滥用信息，以便进行护理或付款；(b) 向我的保险公司提交上述要求的物品和服务的索赔；以及 (c) 就上述要求的物品和服务，代表我向 KPH Healthcare Services, Inc. 申请支付授权福利（如适用）。我已获悉免疫接种的总费用，减去任何健康保险补贴。我已获悉，如果我的健康保险不承保免疫接种，则由初级保健提供者管理的免疫接种可能会承保。
灵巧的抓紧变压器-CVF Open Access
在这项工作中，我们提出了一种新颖的歧视性框架，用于灵巧的掌握生成，称为d外部g rasp tr ansformer（dgtr），能够通过仅使用一个向前的通行方式处理对象点云来预测一组可行的抓握姿势。我们将敏捷的掌握生成作为设定的预测任务，并为其设计一个基于变压器的握把模型。但是，我们确定此设置的预测范式在灵活的掌握领域遇到了几种优化的挑战，并导致限制性能。为了解决这些问题，我们提出了培训和测试阶段的渐进策略。首先，提出了动态静态匹配训练（DSMT）策略，以增强训练阶段的光学稳定性。第二，我们使用一对对抗性损失来实现对抗平衡的测试时间适应（ABTTA），以提高测试阶段的掌握质量。dexgraspnet数据集的实验结果证明了DGTR可以预测具有高质量和多样性的灵活掌握姿势的能力。值得注意的是，在保持质量高的同时，DGTR Sigsigs所预测的Grasp的多样性明显优于先前的多个指标，而没有任何数据预处理。代码可在https://github.com/isee-laboratory/dgtr上找到。
在数字平台上观察“调谐”广告
摘要：过去二十年来在数字平台上出现的超级目标广告现在被更有效地理解为调整广告，这是一个充满活力且不断发展的过程，在该过程中，广告在实时对用户进行了不断地“优化”广告。在Rieder和Hofmann（2020）之后，我们旨在为“观察练习”算法调整的数字广告制定一个框架。我们借鉴了澳大利亚广告天文台的研究以及关于数字酒精广告的多年研究项目。在这些项目中，我们构建了自定义的工具，以从平台广告库中收集广告，并通过公民科学家的数据捐赠。我们认为，数字广告的力量越来越符合其调整的能力。平台的广告透明度工具引起了我们对广告的关注，但是我们需要发展能够观察动态的社会技术调整过程的能力。我们概念化了广告的“调谐序列”的可视化，作为广告“库”的替代方法。我们认为，开发观察这些调谐序列的能力更好地阐明了建立公众理解和问责制所需的观察方式，他们都在寻找公众的理解和问责制。
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
数据科学和人文学科如何互相告知？
Tu Bui, Daniel Cooper, John Collomosse, Mark Bell, Alex Green, John Sheridan, Jez Higgins, Arindra Das, Jared Keller, Olivier Thereaux, Alan Brown, in ARCHANGEL: Tamper-proofing Video Archives using Temporal Content Hashes on the Blockchain (2019) Cornell University, Computer Vision and Pattern Recognition [online]
否认，虚假信息和双重峰
这份联合工作人员报告有关大石油的长达数十年欺骗运动的最终导致了众议院监督与问责制民主党的长达三年的调查（众议院监督），该委员会在第118届国会期间与参议院预算委员会工作人员的民主党工作人员合作。调查专注于埃克森美孚公司（Exxon），雪佛龙公司（Chevron Corporation（Chevron），Shell USA Inc.（Shell）（Shell），BP America Inc.（BP）（BP），美国石油研究所（AI）（AI）和商会（会议厅），并为他们提供了稀有的努力，并欺骗了他们的投资，并欺骗了他们的投资，并欺骗了人们的努力，并欺骗了人们的投资，并欺骗了人们对更改的努力，并欺骗了人们的努力。破坏遏制温室气体排放的努力。
非财务绩效
在2023年，该集团的供应商中有217个（成品，剪切产品，面料）有了最新的社交审计报告。52个社会审计是由该集团在2023年直接进行的，并由一家独立的国际审计公司进行。这些现场审核是基于大量标准。他们开始运动，旨在共享最佳实践的持续改进动力。某些主题对集团及其品牌特别重要，例如禁止童工，确保所有员工都掌握了就业合同，遵循国际工作时间的建议，确保没有歧视招聘过程，并且没有强迫的劳动，并且没有强迫的劳动，并且遵守最低限度的工资，确保了该确保个人保护设备的确保，并且确保了该机构的范围，以确保其确认的安全性，以确保该过程的范围，以确保其确定的范围，以确保其确定的范围，以至于既有范围又有范围的范围。位置，确保正确维护所有植物配件，并确保将化学产品安全储存。
保密哲学：迈向密码，隐私和信息组织的历史分析
为执行隐私权的政府失败，密码学可以用作个人的隐私技术，以从包括自己的政府在内的任何对手来执行对自己秘密的控制。这种事务状况，其中隐私受到私人（通常是公司行为者）和控制政府的威胁，可以被认为是资本主义中的一种突变（Zuboff，2018年）。我们想将这样的概念转到其头上。如密码学历史所示，保密是模范状态的信息组织的建立。这种反演使我们可以考虑政府保密的增加，对自己人口的大规模监视是一种历史的连续性，而不是对国家历史的畸变。它还使我们能够重新考虑密码学从国家到个人的传播，这是主权历史景观的转变，而不仅仅是针对某些关于隐私权和日益数字个人自我的法律障碍的防御态度。
