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航空安全公告
Bula Vinaka同胞Aviagon利益相关者！ a我们结束了2024年，我感激地反思了斐济民航局（CAAF）的变革一年。 今年是由远期动量，具有里程碑意义的成就以及对卓越的卓越安全，安全性和服务提供的重新关注的定义。 最重要的亮点之一是国际民航组织的太平洋小岛发展局势在纳迪的冰冰中开放，这证明了斐济在太平洋地区航空的领导能力。 这个里程碑巩固了我们致力于促进区域合作和推进全球航空标准的承诺。 我们还庆祝了CAAF成立45周年，标志着超过40年的斐济天空。 这个里程碑伴随着我们的品牌重塑，介绍了我们的新座右铭：安全的天空，安全的斐济。 这个座右铭封装了我们坚定地奉献于保护斐济航空部门并确保其持续的增长和繁荣，这反过来又赋予了斐济蓬勃发展的经济。 除此之外，我们推出了一个新的愿景和使命，这将指导我们进入未来：愿景：成为太平洋航空安全和安全监督的领导者，以卓越的监管，合作伙伴关系和服务提供。 使命：与利益相关者合作以实现民航中的最高安全，安全和范围的标准，从而有助于斐济的增长和繁荣。Bula Vinaka同胞Aviagon利益相关者！a我们结束了2024年，我感激地反思了斐济民航局（CAAF）的变革一年。今年是由远期动量，具有里程碑意义的成就以及对卓越的卓越安全，安全性和服务提供的重新关注的定义。最重要的亮点之一是国际民航组织的太平洋小岛发展局势在纳迪的冰冰中开放，这证明了斐济在太平洋地区航空的领导能力。这个里程碑巩固了我们致力于促进区域合作和推进全球航空标准的承诺。我们还庆祝了CAAF成立45周年，标志着超过40年的斐济天空。这个里程碑伴随着我们的品牌重塑，介绍了我们的新座右铭：安全的天空，安全的斐济。这个座右铭封装了我们坚定地奉献于保护斐济航空部门并确保其持续的增长和繁荣，这反过来又赋予了斐济蓬勃发展的经济。除此之外，我们推出了一个新的愿景和使命，这将指导我们进入未来：愿景：成为太平洋航空安全和安全监督的领导者，以卓越的监管，合作伙伴关系和服务提供。使命：与利益相关者合作以实现民航中的最高安全，安全和范围的标准，从而有助于斐济的增长和繁荣。与这些指导原则保持一致，我们还启动了2024 - 2029年的公司计划，在未来五年内提供了战略路线图。
职业安全与健康公告板推荐指南
4.工作场所检查海军部内的每个指挥部都将确保每年检查每个工作场所是否存在危险情况。当地指挥部将张贴检查中发现的不安全或不健康工作条件通知，至少持续三个工作日，或直到危险得到纠正（以较晚时间为准）。
12月
（Max Perutz Labs）是由13个研究小组组成的联盟，包括Max Perutz Labs（Andreas Bachmair，ElifKaragöz，AlwinKöhler，Sascha Martens和Gijs Versteeg），GMI（Silvia Ramundo，Silvia Ramundo，Yasin Dagdas），Impba（noyelia inimba），Impba） CEMM，以及柏林的Max-Delbrück-Center。神经发育和再生中的干细胞调节 - 特别研究计划由10个研究小组组成，由IMBA的JürgenKnoblich领导。维也纳生物中心的进一步参与者是Florian Raible和Kristin Tessmar-rabil-aible（Max Perutz Labs），Elly Tanaka（IMP）和Noelia Urban（IMBA）。RNA -DECO-特别研究计划包括11个研究小组。Stefan Ameres＆Isabella Moll（Max Perutz Labs）和Andrea Pauli（IMP）的实验室是合作者。
10月26日 - nov。 1个定制的移动机器人通讯
Scitech摘要简介整个网络 - 10月26日 - NOV。 1次适用于移动机器人中国专利新闻的四轮独立悬架系统授予的中国专利赠款|星期五，2024年11月1日
SWE 简历 2024 - Zach Gillette
编程 Python、C/C++、Java、Javascript、OCaml、CSS、R、SQL、Golang、GIT、脚本 (BASH)、LaTex 软件和库 Django、Tensorflow、Pytorch、Keras、Scikit-learn、Pandas、OpenCV、C++ STL、Azure Synapse 经验领域 机器学习、自动化软件、算法设计、数据分析、金融工程
公告 - BITS Pilani
BITS 愿景 “我们打算在这里做什么？我们希望教授真正的科学，无论是工程、化学、人文、物理还是其他任何分支。我们希望在皮拉尼发展一种科学方法，这意味着不会有教条。将寻找真理。我们打算在这里培养科学头脑。”
Tri-VAE：用于脑肿瘤 MRI 无监督异常检测的三重变分自动编码器
由于带注释的样本稀缺，病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难，我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中，我们专门使用健康数据训练所提出的模型，以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器，以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是，我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解，该误解依赖于这样的假设：图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而，这种假设可能并不成立，特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响，特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制，我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中，特别是无病变投影。此外，我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索，同时抑制异常，利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现，将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。