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卑尔根 - 哈德森 - 帕萨克经济指标
位于新泽西州东北角的卑尔根 - 哈德森 - 帕萨克地区的人口约为220万。其主要城市包括泽西市，帕特森，克利夫顿，联合城，巴约内，霍博肯和李堡，其中大多数人口的增长甚至比更广泛的地区更快。泽西城有时被称为纽约市的第六个自治市镇，鉴于路径快速通行系统，隧道和渡轮通往城市的距离和联系。该地区与纽约市建立了牢固的经济联系，其工作人口中有相当大的份额在那里。金融服务就业对哈德逊县经济尤为重要，自2015年以来一直在迅速发展；它在大流行的初期急剧下降，但此后一直反弹，达到了新的纪录。该领域的另一个关键行业集群包括业务服务，例如数据处理和打印。卑尔根县的收入非常高和受教育程度。哈德逊县在这两项措施中的平均水平也远高于平均水平，尽管其中一些城市有贫困。相比之下，帕萨克县的收入和教育相对较低，其中包括帕特森和帕萨克的高贫困城市。住房负担能力在所有这些县都是一个主要挑战，因为相对于收入而言，房屋中位价值很高。
2025-2026国家预算testimony_scenic hudson.docx
如果没有当地的土壤和节水区（SWCD），当前的许多工作要过渡到纽约州的气候富裕农业实践。SWCD在为该州每个县的农民和土地经理提供有针对性的资金并提供技术援助方面发挥着关键作用，从而实现了研究知识的气候抗性农业实践。在气候行动委员会的范围计划中，扩大SWCD的能力是实现我们州气候目标的多种策略的关键组成部分。风景秀丽的哈德逊支持州长的提议，要求将SWCD的资金水平保持在1,725万美元，但鼓励增加资金，以进一步建立地区以不断变化的气候的前线协助和教育农民和土地经理的能力。Scenic Hudson is working collaboratively with SWCDs in the Hudson Valley through our regenerative agriculture initiatives to promote sustainable agricultural practices that provide us with nutritious, local food and strengthen farm viability. ● Climate Resilient Farming Program: $33 million (Governor proposed at $15.25 million)
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埃里克·I·克努森
埃里克·努森的职业生涯一直致力于研究大脑如何处理信息、从经验中学习以及选择信息以引起注意。他早期的研究绘制了鸟类处理听觉空间信息和调节定向行为的神经通路。一项重大进展是他与加州理工学院的马克·科尼西 (Mark Konishi) 一起发现了仓鸮中脑听觉空间的地形图，该图是复杂的神经计算的结果。随后，他与斯坦福大学的同事展示了早期生活经历如何塑造创建此计算图的电路，确定了适应性可塑性的特定位置以及学习规则和机制，并发现了增加成年动物可塑性的方法。后来，他的研究转向控制选择性注意的机制。他与斯坦福大学的同事一起开发了量化鸟类空间注意力影响的行为范式，并建立了操纵前脑信号的方法，以类似注意力的方式调节感官信息。通过将计算方法与脑切片技术相结合，他展示了特定脑回路如何选择信息以进行认知决策，以及其他脑回路如何抑制分散注意力的信息。
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
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中央哈德逊 - 搜索 /委员会文件< / div>
1额外的支出有望涵盖即将推出的2024年6月提案更新的第1阶段的初步设计更新。2在采用联合提案条款并建立电力和天然气利率计划（案例20-E-0428，20-G-0429）的命令中，中央哈德逊被指示进行进行地热地区环路可行性研究，以确定其服务领域内可能存在地热区循环飞行员的潜在领域。可行性研究的预算最高为25万美元，将从中央哈德逊电力客户那里收回。可行性研究的结果用于创建试点建议。
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
Energy＆Water Ombudsman NSW 2022 MS ...
能源零售商不持有澳大利亚信贷许可证，这意味着仅隐私（信用报告）代码（CR代码）（CR代码）与能源零售商的信用活动有关。例如，能源零售商不报告还款历史记录信息或财务困难信息。但是，新的能源零售商业务模式正在出现，包括一家能源零售商，该零售商是信贷提供商的全资子公司，该信贷提供商持有澳大利亚信贷许可证并提供个人贷款并提供个人贷款，并以后购买付款（BNPL）产品。在此早期尚不清楚业务模型的运作方式或与两个实体的关系如何。看来，目的是与能源零售商臂之间的能源账户和贷款（例如带有金融机构的太阳能电池板）进行整合。如果OAIC考虑应如何根据BNPL提供商等实体进行更新CR代码，则还应考虑这些新兴的能源零售商业务模型，以提出以下问题，例如：