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2023 年度报告 - 华盛顿/巴尔的摩 HIDTA
数亿美元拨款支持 W/B HIDTA 的工作，并在杰出的 W/B HIDTA 团队的帮助下，创造了挽救生命和减少重复劳动的技术。这些技术包括 Case Explorer 计划，它促进参与执法机构之间有效共享案件信息，并提高警员安全；过量检测地图应用程序 (ODMAP)，它拯救生命并提高跨学科和跨机构合作的效率和效力，并促进全国公共卫生和公共安全机构之间建立战略伙伴关系；以及绩效管理流程 (PMP)，这是一个强大的数据库，可以量化每个区域 HIDTA 计划的产出和结果。国家 PMP 数据用于向白宫、国会和其他政府组织通报国家 HIDTA 计划和各个 HIDTA 的成功情况。
塞缪尔·哈蒙德的书面证词 - SST 2-5-25
16 另请参阅：Leif Rasmussen，“科学资助政治化和同质化加剧：1990-2020 年 NSF 拨款分析”，党派与意识形态研究中心，2021 年 11 月 16 日。https://www.cspicenter.com/p/increasing-politicization-and-homogeneity-in-scientific-funding-an-analysis-of-nsf-grants-1 990-2020。
2024 ROBOTX的自主海洋系统...
I。多亏了不断增长的支持，阿莫尔（Amore）从入门级团队发展到了一支竞争激烈的球队，在比赛期间始终进入决赛，在Roboboat 2024和Virtual Robotx 2023中排名前五。Amore的工作涵盖了四个工程高级设计项目，研究课程，与其他机器人机构的国际合作，以及在北美大湖地区的机器人技术和生物学上发表的学术研究[1]，[2]。
2025年2月27日EFA CT证词能源效率公开听证
亲爱的能源和技术委员会，所有人的效率是一个注册的非营利组织和社区的组织。由康涅狄格州建筑科学家，少数派承包商和倡导者于2013年成立，我们的任务是减少能源浪费，较低的碳排放，较低的空气和水污染，同时增加本地和国家能源效率的积极效率，增长环境，经济，人类健康，以及基于所有这些的资产。我们正在写信给您与2025年2月27日E＆T议程有关的。我们的目的是向国家和决策者告知我们重点关注减少需求计划的重要性。我们必须支持和扩展C＆LM住宅计划，以确保依从性要求减少目标并稳定C＆LM住宅服务和计划资金。C＆LM计划住宅改造计划已通过明智的家庭能源升级来降低峰值需求，从而挽救了康涅狄格州的需求。*作为100多年来在能源计划，家庭改造和作为我们自己州的雇主担任雇主的从业者，我们希望澄清房屋和建立热边界升级，能源效率改造以及适当的BPI空气密封和隔热材料，回答CLM HES的主要重点。HESIE程序。 通过千瓦的降低，然后通过减少CFM跟踪需求。 这些是直接跟踪能源节省的方法。 当前，重点似乎已转移到电气化和热泵，以及电动汽车电源站和EV补贴。HESIE程序。通过千瓦的降低，然后通过减少CFM跟踪需求。这些是直接跟踪能源节省的方法。当前，重点似乎已转移到电气化和热泵，以及电动汽车电源站和EV补贴。
预测电池的剩余有用寿命
方法此机器学习模型是在Google Colab中编码的，我们使用了编程语言Python。我们使用诸如Pandas，KneighBorsRegressor和Train_test_split之类的库进行数据操纵，构建和培训机器学习模型，以及对模型的测试和验证。KNN模型使用7个邻居来预测测试数据集目标。将培训和测试数据集加载到熊猫数据框架上进行数据操作。然后，我们通过将功能与目标分离来分开训练数据集。培训数据集被拆分，其中80％的数据用于培训，其余数据用于验证。我们在培训数据集上训练KNN模型。然后该模型预测目标。我们使用均方根误差来评估预测。
物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
salesforce-ai特殊考试准备的最终指南
首先，让我们聊聊为什么该认证很重要。在当今的就业市场中，对人工智能有着深入的了解，尤其是在Salesforce的平台方面，确实可以使您与众不同。这不仅是帽子上的羽毛；您可能需要额外的推动力来获得理想的工作或将职业发展到新的高度。通过成为Salesforce的AI专家，您将自己定位为一个不仅了解技术，而且了解事物业务方面的人 - 我的意思是，这有多酷？导航考试准备过程
准备记录的准备证词和陈述
简介第230节既促进了互联网，又促进了我们所知道的，并且产生了一个社交媒体生态系统，对民主和心理健康产生了有害影响。仅二十六个单词的自我加强后果（“交互式计算机服务的提供者或用户不得将其他信息内容提供商提供的任何信息视为出版商或说话者”）意味着，第230节废除的乘数有乘数效应的积极收益。目前，民主党人和共和党人在他们试图解决的问题上不同意。对于共和党人来说，这是侵犯言论自由和第一修正案权利的大型社交媒体公司的内容审核。对于民主党人来说，污染了虚拟公共广场的错误信息和虚假信息。双方都有一点。实际上，当前系统的责任盾牌允许公司根据自己的服务条款来做，在某些情况下可以先享有第一修正案的保护。同时，由于广告驱动的业务模型可优化参与度（在平台上花费的时间），错误信息和谎言泛滥，因此信念真理本身是相对的。这进一步使已经严重破裂的民用领域极化。改革第230节可能在生成AI的出现之前就很有意义，这将自动化所有这些损害，但不再这样做。第230节旨在释放和保护互联网创新，从而维持美国在网络空间的竞争优势。，如果我们希望大型语言模型的创新继续下去，而我们的民主是可持续的，那么值得一提的：“没有第230节的世界将是什么样的？”最好通过首先了解将第230条及其随后的法院解释的情况首先理解（请参阅听证备忘录）来回答这个问题。成功了，如今，美国科技公司主导了世界的社交媒体。出席了230年的创建，我的合着者Jaron Lanier曾经对前副总统Al Gore表示，倡导“信息高速公路”，
在线学习课程学习的在线超参数优化
参考[1] Hou，Saihui等。“通过重新平衡来逐步学习统一的分类器。”CVPR2019。[3] Liu，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“用于课堂学习学习的自适应聚合网络。”CVPR 2021。[4]刘，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“ RMM：用于课堂学习学习的增强记忆管理。”神经2021。[5] Rebuffi，Sylvestre-Alvise等。“ icarl：增量分类器和表示学习。”CVPR2017。[6] Li，Zhizhong和Derek Hoiem。“学习而不会忘记。”TPAMI2017。