XiaoMi-AI文件搜索系统
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注册处战略计划 2022/23
• 使所有艺术与科学课程的候补名单流程自动化 • 使所有学生的自助服务中的延迟注册流程自动化 • 实施动态表格，使 95% 的注册办公室表格现在完全电子化 • 在新的 Navigate Student Planner 平台上实施注册 • 就 Navigate Student Planner 的各个方面为教职员工提供各种培训课程 • 简化有关官方成绩单评估的沟通 • 简化准确停用学术课程的流程（如适用） • 三年内处理了 4,000 多份成绩单请求 • 三年内评估了 10,700 多份大学成绩单的可转性 • 三年内进行了 1,600 多次毕业审核
可解释人工智能方法概述 全局‐局部‐前瞻 ...
信任 – 可解释性是信任的先决条件（由 Ribeiro 等人 (2016) 提出）；信任如何定义？信心？ 因果关系 – 从纯观察数据推断因果关系已得到广泛研究（Pearl，2009），但它在很大程度上依赖于先验知识 可转移性 – 人类具有更高的概括能力，可以将学到的技能转移到全新的情况中；将其与例如进行比较CNN 对对抗性数据的敏感性（请记住，我们在现实世界中很少有 iid 数据 信息量 – 例如，诊断模型可以通过指出类似案例来支持诊断决策，从而为人类决策者提供直觉 公平和道德决策 – 为评估算法自动生成的决策是否符合道德标准而进行的解释
图像信息学人工智能的当前挑战和未来方向
可解释的模型，使医疗专业人员能够理解 AI 如何得出结论。XAI 技术不仅增强了 AI 系统的可信度，而且还促进了医疗保健领域的法规遵从性和道德考虑。另一个挑战是 AI 模型在不同医疗领域的推广有限 [2]。医疗数据多种多样、异构，因专业、机构和患者群体而异 [3]。由于分布差异，在一个领域的数据上训练的 AI 模型在应用于不同领域时往往难以表现良好。领域自适应技术试图通过将模型适应新的目标领域来弥合这一差距，利用源领域的知识，同时考虑领域转变。领域自适应 AI 可以增强 AI 模型的可转移性和鲁棒性，
自我评估/过渡计划
• 确认了解可转移性要求（如果转移福利）。 • 检查作为海军陆战队生命周期的一部分提供的高等教育资源。 • 教育部：联邦学生援助：选择学校 • 退伍军人事务部 (VA)：选择学校 • 教育部：大学导航、大学记分卡和联邦学生援助。 • 确定上学期间的潜在收入来源（例如，就业选择和奖学金/助学金资格，包括学术、运动、基于需求、退伍军人身份、大学或职业特定）。 • 联系当地 VA 代表以确定当地退伍军人资源。 • 了解标准后申请 GI Bill 福利（如果适用）。联系学术机构 GI Bill 认证官员以确认 GI Bill 资格和接受情况。 • VA 认证官员姓名和联系信息：
可再生能源税收抵免保险
《通货膨胀削减法案》（“IRA”）的颁布正在刺激可再生能源项目投资的大幅增长，并将税收抵免作为主要的联邦激励措施之一，以鼓励机构税收股权投资者或税收抵免购买者投资太阳能、风能和其他可再生能源项目，以支持这些项目的融资。然而，作为被动参与者，税收股权投资者或税收抵免购买者面临众多可保税收风险。同样，根据交易结构，开发商、担保人和贷方也面临这些潜在的税务责任。多年来，传统税收股权投资者一直依赖税收抵免保险来管理这些风险并支持发起人和开发商的税收补偿。同样，根据 IRA 可转让性规则，税收抵免购买者可以受到此类保险的保护。
飞机经营租赁中的再交付考虑事项
作者：Shannon Ackert 摘要 商用飞机经营租赁规定了租赁期满后飞机的重新交付流程，以便于将资产转让给新承租人。这些流程包括检查飞机和相关文件，以确认承租人已按照租赁中规定的重新交付条件履行了将飞机归还给出租人的义务。顺利完成后，出租人将签署一份重新交付证书，确认飞机和相关文件符合此类重新交付条件。与飞机重新交付有关的事项可能是一项繁琐而耗时的考验。一个组织良好的流程对于确保出租人和承租人有效解决与重新交付飞机相关的一系列问题至关重要。本报告研究了租赁方为有效管理其飞机资产的再交付过程而采用的指导方针和最佳实践。给出了确保资产技术完整性的关键考虑因素，以最大限度地提高飞机的再营销能力。
朝紧凑的神经风格转移的可逆图像表示
摘要。任意的神经风格转移旨在通过引用提供的样式图像来造型内容。尽管为实现内容保存和样式转移性而进行了各种努力，但由于内容和样式功能的重复导致了不愉快的图像人工制品，因此对此任务的学习表现仍然具有挑战性。在本文中，我们学习了从信息理论的角度进行动机的风格的紧凑神经表示。在特殊的情况下，我们在可逆流网络的顺序模块上执行压缩表示，以减少特征冗余，而失去内容保存能力。我们使用Barlow Twins损失来减少信道依赖性，从而提供更好的内容，并优化参考图像和目标图像之间样式代表的Jensen-Shannon差异，以避免使用 - 和
使用仿真来设计以下路径和自主机器人的障碍策略
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务，因为它传统上需要大量的现实测试，这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具，例如，以时间和成本效益的方式协助参数调整，算法测试。此外，在机器学习范围（ML）的范围内，由于其生成训练数据的能力，模拟具有吸引力。在此，我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床（ART）[2]平台来促进自治政策制定过程，以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献，这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3，4]。这项研究证明了通过机器学习（ML）避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训，而人类驾驶员则在模拟器中驱动。
2024 年 12 月临时第 7 次会议记录......
2024 RS SJR 179 报告结果 KCTCS 总裁 Ryan Quarles 博士、KCTCS 代理执行董事 James McCaslin 博士和 KCTCS 代理执行副总裁 Phil Neal 博士根据最近完成的法务审计提出了 11 项建议，这些审计探索了改善现有系统的途径。这些建议包括支持第三方验证学术课程、重组计划咨询委员会、制定全州劳动力计划、探索合并和整合以重新利用和振兴地点、保留大学级认证、改革治理、评估当前资金模式、评估学费率并分析可负担性、重组人事系统、检查双学分课程的有效性以及副学士学位到其他机构的可转移性，以及重写过时的法定语言。
BIO 275 HINE：微生物学
需要可靠的互联网连接、计算机和网络摄像头。学生必须安排参加 ProctorU 的指定考试，这需要浏览器扩展和设备测试。Chromebook 不兼容。不建议使用热点。说明和链接在 Moodle 中提供。课程描述：涵盖微生物学原理以及这些生物对人类和环境的影响。主题包括各种微生物群、它们的结构、生理学、遗传学、微生物致病性、传染病、免疫学和选定的实际应用。完成后，学生应该能够展示包括显微镜、无菌技术、染色、培养方法和微生物鉴定在内的知识和技能。本课程已获批准，可作为专业预科和/或选修课程要求，满足综合衔接协议的可转性要求。先决条件：BIO 111、BIO 163、BIO 165 或 BIO 168 如需注册课程，您需要提交以下材料：