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Bosbury和Catley邻里区域计划
最可持续的村庄是通过逐步增长与现有的设置和建筑物相一致的。至关重要的是，在博斯伯里继续如此。必须根据当地的独特特征，规模和谷物来实现村庄和更广泛的教区的新房屋的供应。必须仔细考虑住房站点，并且只有在它们反映这些原则并与整体所采取的邻里计划一致的情况下，才可以接受。如保护区映射（p16和覆盖层P 18），大约60％的村庄区域位于博斯伯里保护区内，该区域也延伸到西部。
使用来自英国范围的协作
16。Wei H，Cao H，Cao Y，Zhou Y，Xue W，Ni D等。 时间一致的超声心理分割与外观和形状共同学习。 论文介绍：医学图像计算和计算机辅助干预 - Miccai 2020：23国际会议。Wei H，Cao H，Cao Y，Zhou Y，Xue W，Ni D等。时间一致的超声心理分割与外观和形状共同学习。论文介绍：医学图像计算和计算机辅助干预 - Miccai 2020：23国际会议。
布局免费场景图到图像发电
生成模型中的进步引发了人们对产生图像的重大兴趣，同时遵守特定的结构指南。场景图到图像生成就是生成与给定场景图一致的图像的一项任务。然而，视觉场景的复杂性在基于场景图内的指定关系准确对齐的观察中提出了一个挑战。现有方法通过先预测场景布局并使用对抗性训练从这些布局生成图像来处理此任务。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的方法来从场景图中产生iM，从而消除了预测中间布局的需求。我们利用预先训练的文本对图像扩散模型和剪辑指导来将图形知识转化为图像。向此，我们首先使用基于GAN的培训将图形编码器与相应图像的剪辑特征与相应图像的剪辑特征对齐。此外，我们将图形特征与给定场景图中存在的对象标签的剪辑嵌入融合在一起，以创建一个一致的剪辑引导性调节信号。在条件输入中，对象嵌入提供了图像的粗糙结构，图形特征提供了基于对象之间关系的结构对齐。fi-Nelly，我们对图一致的调节信号和夹子对准损失的图一致的调节信号进行了预训练的扩散模型。详细的实验表明，我们的方法在可可粘合和视觉基因组数据集的标准基准上的现有方法优于现有方法。我们的代码和重现结果的说明可以在https://anonymon.4open.science/r/gandiffuclip-d9e8中找到。
年度实施计划2024
策略：建立一个战略性，专注于明确定义的角色，责任和责任感的领导团队。行动针对时间表关键工作人员完善角色和责任，以建立一个有凝聚力的团队并制定学校文件的凝聚力领导力团队2024领导团队策略：建立共同的理解并实施一致的学生目标设定方法。行动和针对时间表的关键工作人员正式对与EIA保持一致的第6年的学生学习目标正式了解成功实现学习目标学生可以 /意志的学生可以 /意志：阐明他们的目标解释他们的学习< / div < / div> < / div>
