XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfoundational
参议院国防法案标志着联邦基础性辩论
随着参议院拨款委员会国防开支法案的近期发布，所有四个国防委员会现在都已为 2025 年国防预算做出了成绩。1 2 参议院拨款委员会跟随参议院军事委员会的授权同事，打破了《财政责任法》的上限，以 28 比 0 的投票通过了比总统预算 (PB) 请求和上限高出 215 亿美元的预算。3 4 5 参议院拨款委员会已将国防预算请求中的各种未获资金的需求和短缺指定为紧急支出，而这些预算被广泛认为低于国家安全需求。参议院授权委员会以 22 比 3 的投票通过了比 PB 高的 374 亿美元，还优先考虑了各种存在短缺的项目和活动，但在显著领域与拨款委员会的意见存在偏差。6 接下来是一系列文章中的第四篇，简要分析了这些标记、它们之间的比较以及它们与 PB 的比较。虽然本报告重点关注参议院授权人和拨款人之间的差异，但下一步重要的是众议院和参议院之间的会议，以解决两院之间的关键分歧点，并制定最终措施。这些差异中最重要的将是国防顶线，参议院现在已为此设定了一个比众议院高出 215 亿美元至 374 亿美元的标记，这表明需要就联邦支出优先事项进行基础性讨论。值得注意的是，以下分析不包括前几年的撤销，并按比例分配未分配资金。因此，所有数字可能与委员会新闻稿不符，但它们有助于突出重大决定和影响。表 1 显示了总体收入范围内各军种的资金情况。尽管每个军种获得的资金都超过了 PB，但参议院授权人对海军和空军的慷慨程度要高于拨款人，考虑到排名靠前的授权人参议员 Roger Wicker 提出的国防投资计划，这也许并不奇怪。7 与 PB 相比，很难对这两个委员会的优先事项做出许多有意义的观察，因为除了几个明显的例外，这两个委员会都全面增加了资金。授权人削减了太空部队 O&M、国防和海军陆战队采购以及空军 RDTE。拨款人总体上削减了 MILPERS，特别是空军 RDTE，使得 AF RDTE 成为参议院评分中与 PB 相比最大的输家。如表 2 和表 3 所示，这些表按拨款项目和项目组成部分细分了国防预算，参议院授权方和拨款方之间的一致性比 160 亿美元的差异所表明的要高。大部分美元价值差异在于太平洋地区为空军和海军指定的紧急建设。除此之外，授权方还为军事人员（主要是空军和海军）提供了 15 亿美元，为采购和研究/开发（同样，主要是空军和海军）提供了近 20 亿美元。拨款方为运营和维护 (O&M) 账户提供的资金比授权方多，强调设施维持，
基础规划与高级规划 - eMoney Advisor
• 高级规划方法是全现金流。这意味着，所有收入来源和支出来源都逐项列出并每年进行预测；在年底，任何收入盈余都可以添加到储蓄和投资中，对于任何短缺，赤字金额将从资产账户中提取。• 但是，在基础规划中，全现金流仅在退休时开始。退休前，重点是资产积累和目标。我们假设年收入足以支付年度支出，因此这些部分基本上被忽略了。这意味着我们不考虑任何年度现金流盈余或短缺。相反，我们通常关注投资增长、投资账户的储蓄以及专门用于目标的提款。
波尔克县学校基础读写能力计划...
在波尔克县学校系统中，基础技能教学是教授阅读的主要方法。在 K-3 年级，每天用于读写教学的时间是 90 分钟，其中基础技能至少占 45 分钟。在 3-5 年级，ELA 教学的时间通常为 80 分钟（因学校而异，最多可达 90 分钟）。K-3 年级强调基础技能的所有要素——语音意识、语音、流利度、词汇和理解。3-5 年级开始更多地转向词汇和理解，并在 ELA 时间中教授其他必要的基础技能。教学和课程符合 TN 标准。教师强调读写教学的五个组成部分：语音、语音意识、流利度、词汇和理解。我们还结合了形态、语法、拼写和写作方面的工作。
来自2D基础模型的3D相互作用推理
估计相互作用的人类的3D姿势和形状以及来自单个野外图像的物体对于混合现实和机器人技术很重要。由于阻塞，深度歧义和广泛变化的物体形状，这具有挑战性。现有工作通过利用身体和物体上的表面接触点并使用这些来指导3D重建来应对这些挑战。不幸的是，获得3D接触注释需要昂贵的3D地面真相或耗时的手动标签。，根据大规模获取培训数据是一个挑战。我们通过开发一种称为InteractVLM的新型模型来解决此问题，该模型利用大型视觉语言模型（VLM）的广泛视觉知识。问题是，这些大型模型并未直接“理解” 3D人类对象接触。为了解决这个问题，我们利用了3D人类对象交互的现有小型数据集来微调大型模型以了解接触。但是，这是非平凡的，因为这种模型仅在2D中“仅”，而触点是继承的3D。因此，我们引入了一个新颖的“ RenderLecalize-Lift”模块，该模块：（1）通过多视图渲染将3D主体和物体表面嵌入2D空间，（2）训练一种新型的多视图本地化模型（MV-LOC），以推断2D，
Infact：包括基础和应用计算思维中的神经多样性
Armstrong（2012）。 神经多样性的力量。 Asbell-Clarke（2023）。 在STEM中掌握和教授神经化学习者：拥抱独特才华横溢的问题解决者的策略。 男爵-Cohen（2020）。 寻求模式的人。 eide＆eide（2018）。 阅读障碍优势。Armstrong（2012）。神经多样性的力量。Asbell-Clarke（2023）。在STEM中掌握和教授神经化学习者：拥抱独特才华横溢的问题解决者的策略。男爵-Cohen（2020）。寻求模式的人。eide＆eide（2018）。阅读障碍优势。
永旺创业理念 永旺集团未来愿景
我们的宗旨的第一部分“让‘金融’更贴近每个人”表明了我们的愿望。第二部分“通过对每个人的承诺，我们让每天的生活都充满安心和微笑”定义了我们的愿望。每个部分的文字都包含深刻的含义。这些含义主要是由 20 多岁到 30 岁出头的年轻员工，下一代领导者创造的。“让‘金融’更贴近每个人”听起来可能很温和，但对我们来说却是一个巨大的挑战。我们在日本举行了全体会议，分享了对我们宗旨的理解，我们相信这会让员工更深入地理解它。另一方面，我们需要一些准备时间，用当地语言向我们的海外基地解释宗旨，这些基地遍布亚洲 10 个国家。2024 年 5 月，我们在马来西亚吉隆坡召集了他们的人力资源主管，我作为我们的宗旨大使，亲自向他们解释了一整天。虽然我们的宗旨还没有得到充分的分享，但它正在成为日本员工在采取行动时重新审视的基本价值观。在日本以外，通过讨论，让不同国家的员工牢固理解我们的宗旨，并分享这一价值观至关重要。同样重要的是，我作为我们的宗旨大使，要扩大认同这一价值观的人群范围，包括
MMG1345H：基础计算生物学II（FCB II）
总学生联系时间（0.25 fce）：12小时的讲座以及12小时的（可选）TA办公时间。先决条件：基础计算生物学I或教师的批准。本课程针对具有丰富计算生物学经验的1年级研究生。例如，将鼓励具有MMG1004太先进的计算生物学经验的学生（生物学家编程的实用课程），首先要在获得基础计算生物学II之前首先服用基础计算生物学I。将优先考虑一年级分子遗传学系，他们已经接受了基础计算生物学的研究生。在逐案的基础上，讲师还将在2年或更晚的时间内和其他UOFT部门的学生录取分子遗传学系学生。注册受教师批准的约束，将需要：
土地风能选址：基础和技术资源
这项工作是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。Neither the United States Government nor any agency thereof, nor any of their employees, nor any of their contractors, subcontractors or their employees, makes any warranty, express or implied, or assumes any legal liability or responsibility for the accuracy, completeness, or any third party's use or the results of such use of any information, apparatus, product, or process disclosed, or represents that its use would not infringe privately owned rights.以本文提及任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或其承包商或其承包商或分包商的认可。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构，其承包商或分包商的观点和观点。
可食用植物基因组的基础大型语言模型
植物基因组学领域取得了重大进展，高通量方法的使用越来越多，可以表征多个基因组范围内的分子表型。这些发现为植物性状及其潜在的遗传机制提供了宝贵的见解，特别是在模型植物物种中。尽管如此，有效地利用它们进行准确的预测是作物基因组改良的关键一步。我们提出了 AgroNT，这是一个基础性的大型语言模型，它以 48 种植物物种的基因组为训练基础，主要关注作物物种。我们表明，AgroNT 可以获得对调控注释、启动子/终止子强度、组织特异性基因表达的最新预测，并优先考虑功能性变异。我们对木薯进行了大规模的计算机饱和诱变分析，以评估超过 1000 万个突变的调控影响，并提供它们的预测效果作为变异表征的资源。最后，我们建议将此处汇编的各种数据集用作植物基因组基准 (PGB)，为植物基因组研究中基于深度学习的方法提供全面的基准。预先训练的 AgroNT 模型可在 HuggingFace 上公开获取，网址为 https://huggingface.co/InstaDeepAI/agro-nucleo-transformer-1b，以供未来研究使用。
（远）超出了澳大利亚基础经济的智能专业化？
智能专业化的概念（S3）作为区域发展的基础，已经超出了其在欧盟（EU）的原始繁殖地面。在澳大利亚，S3首先出现在新南威尔士州的猎人谷，这是由当时的总理马尔科姆·特恩布尔（Malcolm Turnbull）发起的一项倡议。但是，它是在维多利亚州吉普斯兰地区以最发达的形式应用的。尽管其影响力增长，但S3还是在其智力基础和在欧盟中的实际应用方面引起了批评。其在欧盟之外的应用也受到质疑。批评集中在众多，以及与气候变化面临的问题有关的创新方法本身的局限性。在本文中，我研究了基础经济（FE）和深处（DP）分析的相关概念的方式，以作为对这些局限性的潜在答案。与欧盟，尤其是威尔士的起源相比，这些在澳大利亚的情况下的发展较低，但在S3皇家墨尔本理工学院的研讨会和2020年的FE举行，由卡迪夫大学的凯文·摩根（Kevin Morgan）与梅尔伯恩大学的凯文·摩根（Kevin Morgan）讲话，来自梅尔伯恩大学（Coenen and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan and Morgan 2020，也是FairbrOther，也是Fairbrother 2017）。从实际意义上讲，新南威尔士州的Muswellbrook建议了DP（Adamson，2018），更普遍地涉及