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基于功能性状的方法是水生生态学家的共同框架
1索邦大学，CNRS，Villefranche海洋学（LOV），Villefranche-Sur-Mer，法国2 AIX Marseille Univ。 （Lemar）UMR 6539 CNRS UBO IRD IFREMER，欧洲大学海洋研究所，西布列塔尼大学，普卢赞奈大学，法国普鲁赞奈5个系统研究所，进化论，生物多样性（ISYEB），国家自然历史学博物馆，苏联大学，萨尔伯纳大学，埃弗斯，帕里斯，帕里斯，帕里斯，法兰斯，科学杂志。 Trondhjem Biologication，Trondheim，挪威7 Quebec-Ocean和International Mixed International Munder Takuvik ulaval-CNRS，生物学系，Laval University，Quebec City，Quebec，QUEBEC，加拿大QUEBEC 8 Sorbonne University，CNR，CNRS，CNRS，ROSCOFF，ROSCOFF，FRANCE，FRANCE，FRANCE SCICENCE，QUEBECEFRESS，QUEBECH SACICENT，ROSTARITY和多样性法国法国大学法国大学11地球与环境科学科，系，F.-A。瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇，苏黎世，苏黎世，苏黎世瑞士瑞士日内瓦大学环境科学的环境和水生科学研究所12里奇，苏黎世，苏黎世，苏黎世瑞士
采购和物流总监职位描述
● 开发和改进现有的采购策略、原则、流程和政策，这些策略、原则、流程和政策可应用于 Imagine 运营的各个司法管辖区，适用于组织项目所需的各种产品类别 ● 定期与 Scale/Program 团队和当地实施合作伙伴合作，制定项目规划和库存要求 ● 设计情景分析和范围界定要求，以系统可靠地确定数量、电力需求 ● 寻找供应商、管理关键供应商关系、促进特定项目供应商的选择 ● 评估预算、资本支出管理、与供应商谈判商业条款、签订合同、监督付款 ● 确定每个国家的进口要求和限制、研究运输选择、选择物流合作伙伴、组织道路改造、组织仓储和存储 ● 实施和管理库存管理系统和流程，以确保设备从制造商到学校现场以及此后的可见性 ● 支持各国的维护和维修活动，以最大限度地延长设备的使用寿命 ● 通过创造性的问题解决方法管理项目风险并根据需要升级 ● 为运输中的产品投保并管理与保险提供商的关系 ● 与当地实施合作伙伴、Imagine 国家团队和物流公司进行有效联络简化已发货产品的清关流程●及时向制造商传达 Imagine 国家团队和当地实施合作伙伴标记的硬件问题
Safework Health
2024年6月27日，立法委员会环境与规划委员会对气候弹性议会议会大厦的调查，春季东部墨尔本维克斯3002尊敬的委员会贝斯海岸委员会提交 - 调查气候弹性贝斯海岸郡郡郡郡郡，欢迎有机会接受有关气候恢复的调查。截至2021年，低音海岸的人口为38,825，每年有超过340万游客，对我们的旅游经济做出了重大贡献。到2036年，永久性人口预计将增长到48,140。人口构成正在向需要基础设施衰老的更多老年居民，每个家中有一个或两个居民的较小家庭。低音海岸的当地经济主要得到了旅游业和农业的支持，建筑，医疗保健和教育部门的额外贡献受人口增长的驱动。意识到气候变化的紧迫性，低音海岸郡议会宣布气候紧急情况，并制定了2020 - 30年的气候变化行动计划。这项倡议承认理事会和社区的共同责任减少排放，增强社区抵御当地气候影响，并最终减轻全球变暖。与此相同，低音海岸郡是资产管理领域的领导者，参与了一系列针对的项目，并更好地理解和计划气候变化对我们多样化的资产投资组合所产生的影响。
立法优先事项2025
CCAN行动基金立法优先事项2025基金清洁运输（HB1791＆SB1225）运输是弗吉尼亚州气候变化的最大贡献者，占排放量的50％以上。虽然联邦资金和私人市场将在主要高速公路走廊沿线建立电动汽车充电基础设施，但该州必须投资于农村和低收入地区的基础设施为基础设施提供费用，以确保当地居民可以从EVS中受益，并且这些地区仍然可以为游客提供，从而支持我们许多风景和农村地区的重要旅游业。Support Community Renewable Energy Programs ( HB1883 & SB1040 ; HB2266 ; HB2346 & SB1100 ; SB853 & HB2356 ) Small-scale clean energy resources like rooftop and residential battery storage can play a major role in our clean energy future, but Virginia currently lacks the program infrastructure to coordinate resource integration.国家应创建程序，允许公用事业汇总和灵活地派遣DER，以帮助解决需求的峰值（HB2346＆SB），从而复制昂贵和污染气峰植物的灵活性。这应该与更多的储存激励措施，并为《弗吉尼亚清洁经济法》（HB1883＆SB1040）进行更大的驱动力，以释放其全部潜力。国家还必须实施改革，以促进小规模资源的负担得起的互连（HB2266），并确保在没有联邦领导层的情况下，清洁能源工作就能获得公平的工资（HB2356＆SB853）。1然而，越来越多的地区受到严格限制或禁止的太阳能发展，项目否认率正在迅速加速。改革太阳能选址（HB2126 / SB1190）91％的弗吉尼亚州认为土地所有者应该有权在其土地上建立太阳能项目，而85％的地方反对地方政府限制了财产权，将禁令放在太阳能发展上。弗吉尼亚州没有大量的公用事业规模的太阳能建筑物，这是最便宜的电力来源。已经，公用事业正在转向新的，污染化石燃料的产生，以满足飙升的需求。国家必须通过在批准过程中包括具有专业知识和环境影响的客观决策者，并围绕当地限制太阳能开发的能力设置参数，使国家必须将太阳能允许定义。极端天气救济法（HB2233 / SB1123）< / div>
协调员 - 物流和供应链/msupply
●拥有12年级高中证书●拥有与供应链和物流有关的管理员文凭或证书●至少三年在管理/数据库和物流相关工作的经验●MSUPPLY系统中的知识和经验是一种奖励。●对基本计算机技能的展示知识，包括MS Word和MS Excel●处理发票和清单方面的经验●出色的沟通和人际交往能力●在与公共卫生相关的环境中的经验
Serentica Renewables India Private Limited（以前的Sterlite Power Technologies Private Limited）注册的官员：DLF网络公园，B块B，第9 floo
批量消费者服用T-GNA。但是，当GNA未能运行时，任何30％的限制都会不利地影响其开放访问。不应对T-GNA的量子进行限制，直到GNA不运作为止。此外，许多批量消费者在其前提下都有圈养的生成植物。他们仅用于开放访问能力，以优化能源采购成本或满足绿色能源需求。，如果他们的圈养热植物最终陷入强迫中断，则必须通过T- GNA（高于GNA的30％）安排实质性功率，以避免工厂关闭。例如说，连接到ISTS的铝制制造厂的负载为1500兆瓦。由2x500兆瓦的内部圈养生成厂满足这种负载，并通过开放式通道剩余500兆瓦。在开放通道下，铝厂已服用300兆瓦的GNARE，消耗了绿色能量和200兆瓦的GNA。假设2x500兆瓦圈养的生成植物的一个单位在强迫中断中终止，在这种情况下，将有500兆瓦的功率。将要求从公开市场购买此500 MW，以避免生产关闭。仅允许30％的T-GNA，该工厂将无法获得超过150兆瓦的功率，从而影响生产，因此会影响生产。
2024 SA AI立法追踪_2024 0909.docx
2024 年的《培育原创、促进艺术和保障娱乐安全（无假冒）法案》将要求个人或公司对制作、托管或分享个人在视听作品、图像或录音中表演的数字复制品承担损害赔偿责任，而个人从未真正出现或以其他方式获得批准——包括由生成人工智能 (AI) 创建的数字复制品。托管未经授权复制品的在线服务必须在收到权利人的通知后删除该复制品。为公认的《第一修正案》保护规定了例外情况，例如纪录片和传记作品，或出于评论、批评或戏仿等目的。该法案还将在很大程度上取代州法律中关于数字复制品的规定，以制定可行的全国标准。发起人：参议员 Coons (D-DE)；Blackburn (R-TN)；Klobuchar (D-MN)；Tillis (R-NC) 最新行动：7/31/24 - 提交并提交参议院 JUD。
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介