发件人:海军记录修正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前海军陆战队军官、美国海军预备役第 XXX-XX 号海军记录 参考:(a) 美国法典第 10 章第 1552 条 (b) BUPERSINST 1001.39F,2007 年 9 月 17 日 (c) MILPERSMAN 1160-120,18 年 5 月 8 日 (d) OPNAVINST 1900.4A,19 年 2 月 19 日 附件:(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 当事人的海军记录 1. 根据参考 (a) 的规定,当事人(以下简称为申请人)向海军记录修正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求更正其海军记录,以表明申请人的 DD 表格 214 显示了高年资历(HYT) E-5、遣散费福利以及加入预备役和申请退休的能力。 2. 委员会由、和组成,于 2022 年 2 月 24 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应根据现有的记录证据采取下文指示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、请愿人海军记录的相关部分以及适用的法规、条例和政策。 3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向本委员会提出申请之前,请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 1999 年 11 月 29 日,请愿人加入海军预备役 8 年,义务服役期于 2007 年 11 月 28 日到期。c. 2000 年 7 月 19 日,申诉人在海军服现役 4 年,现役义务结束日期 (EAOS) 为 2004 年 7 月 18 日,现役义务软结束日期 (SEAOS) 为 2005 年 7 月 18 日。d. 2004 年 12 月 14 日,申诉人在海军重新服役 3 年,现役义务结束日期为 2007 年 12 月 13 日。
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察(例如,分裂行动)不足,需要采取一种全面的方法来考虑个人行为,组内动态和社会群体层次,以彻底理解。要解决数据集限制,本文引入了JRDB-Social,JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白,JRDB-Social提供了三个层次的注释:个体属性,组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型,我们评估了我们的基准,以表达其破译社会人类行为的能力。
此软件包提供了相关的摘要,该信息通常由分析师和安全团队手工制作的信息进行狩猎和事件响应。Corelight将实体定义为企业网络元素,例如系统,服务器,用户,域或证书。这些属性可在一组相互关联的日志中获得,这些日志从完整的Corelight日志流进行了汇总以进行快速搜索。此日志集包括有关网络上所有内容的实体信息,从IT设备(笔记本电脑,服务器,电话,打印机)到工业控制系统(ICS)和操作技术(OT)设备(构建自动化,相机和工业控制系统)。
允许将本工作的全部或一部分用于个人或课堂使用的数字或硬副本允许,而没有费用,只要副本不是用于Proft或Commercial Advantage的副本,并且副本均带有此通知和FRST页面上的完整引用。必须尊重他人所拥有的这项作品的组成部分的版权。允许用信用摘要。否则复制或重新发布以在服务器上发布或重新分配到列表,需要事先指定许可和/或费用。请求权限从permissions@acm.org。CHI '24,5月11日至16日,2024年,美国HI,HI,HI©2024由所有者/作者持有的版权。 出版权许可获得ACM的权利。 图像已深入地融入我们的生活中。 是否ACM ISBN 979-8-4007-0330-0/24/05 https://doi.org/10.1145/3613904.3642129通过绘画,摄影或数字技术,创建CHI '24,5月11日至16日,2024年,美国HI,HI,HI©2024由所有者/作者持有的版权。出版权许可获得ACM的权利。图像已深入地融入我们的生活中。是否ACM ISBN 979-8-4007-0330-0/24/05 https://doi.org/10.1145/3613904.3642129通过绘画,摄影或数字技术,创建
培养学生对学习的兴趣被认为具有许多积极的下游效果。大型语言模型已经开辟了新的范围,以生成满足自己利益的内容,但目前尚不清楚这种自定义的方式在多大程度上可以对学习产生积极的效率。为了探索这个新颖的维度,我们进行了一项受试者间研究(n = 272),其具有生成的AI词汇学习应用程序的不同变化,使用户可以个性化他们的学习示例。参与者被随机分配给对照(句子来自先前存在的文本)或实验条件(根据用户的文本输入而生成的sen tence或短篇小说)。虽然我们没有观察到结构之间的学习绩效的不同,但分析表明,生成的AI驱动的环境个性化的个性化阳性的学习动机。我们不知道这些结果与以前的fndings有何关系,并强调了它们对使用生成AI进行个性化学习的新兴费用的意义。
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是,经常发布的数据集有许多局限性。进行检查,大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性,很难理解影响人类识别的机制,或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中,我们介绍了一个全新的大型数据集,基于视频的情感并影响上下文数据集(VEATIC)中的跟踪,可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影,纪录片和家庭视频中有124个视频片段,并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起,我们采用了一项新的计算机视觉任务,以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外,我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果,表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理,导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践,而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发,我们提出了向普遍医学图像分割的转变,旨在通过利用临床目标,身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标,我们开发了爱马仕,一种新颖的上下文 - 学习方法,以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式(CT,PET,T1,T2和Cine MRI)和多个身体区域的大量各种数据集(2,438个3D图像)中,我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用,爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能,并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习,分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕(Hermes)博学的先生展示了一个具有吸引力的特征,以反映任务和方式之间的复杂关系,这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
随着人脸识别系统 (FRS) 的部署,人们开始担心这些系统容易受到各种攻击,包括变形攻击。变形人脸攻击涉及两张不同的人脸图像,以便通过变形过程获得一个与两个贡献数据主体足够相似的最终攻击图像。可以通过视觉(由人类专家)和商业 FRS 成功验证所获得的变形图像与两个主体的相似性。除非此类攻击能够被检测到并减轻,否则人脸变形攻击会对电子护照签发流程和边境管制等应用构成严重的安全风险。在这项工作中,我们提出了一种新方法,使用新设计的去噪框架来可靠地检测变形人脸攻击。为此,我们设计并引入了一种新的深度多尺度上下文聚合网络 (MS-CAN) 来获取去噪图像,然后将其用于确定图像是否变形。在三个不同的变形人脸图像数据集上进行了广泛的实验。还使用 ISO-IEC 30107-3 评估指标对所提出方法的变形攻击检测 (MAD) 性能进行了基准测试,并与 14 种不同的最新技术进行了比较。根据获得的定量结果,所提出的方法在所有三个数据集以及跨数据集实验中都表现出最佳性能。
我们介绍多视图的细心上下文化(MVACON),这是一种简单而有效的方法,用于改善基于查询的多视图3D(MV3D)对象检测中的2D- TO-3D功能。尽管在基于查询的MV3D对象检测的领域取得了显着的进展,但先前的艺术通常会因高分辨率的高分辨率2D特征而缺乏基于密集的注意力提升的高分辨率2D特征,或者由于高计算成本,或者由于3D Queries的高度密集地接地不足,无法以3D Queries的高度质量为基于稀疏注意的多级2D功能。我们提出的MVACON使用代表密集但计算稀疏的细心特征连续化方案击中了两只鸟,该方案对特定的2d到3d feleture提升方法不可知。在实验中,使用BEVFormer及其最近的3D变形注意(DFA3D)变体以及PETR对纳斯曲霉基准进行了彻底的测试,并显示出一致的检测性能提高,尤其是在位置,方向和VELOCITY PRECTICTAR中提高了一致的检测性能。还可以在Waymo-Mini基准测试器上进行测试,并具有类似的改进。我们在定性和定量上表明,基于全局群集的上下文有效地编码了MV3D检测的密集场景级上下文。我们提出的MVA-CON的有希望的结果加强了计算机视觉中的格言 - “(contectu-alsized)特征事项”。
弗吉尼亚州阿灵顿市 22204-2490 案卷编号 529-24 编号:签名日期发件人:海军记录修正委员会主席致:海军部长主题:审查美国海军 XXX-XX- 号海军记录编号:(a) 美国法典第 10 章第 1552 节(b) USD 备忘录,2017 年 8 月 25 日(Kurta 备忘录)(c) USECDEF 备忘录,2018 年 7 月 25 日(Wilkie 备忘录)(d) PDUSD 备忘录,2024 年 4 月 4 日(Vazirani 备忘录)(e) 申请人的案件文件附件:(1) DD 表格 149(2) 咨询意见,2024 年 6 月 13 日 1. 根据参考 (a) 的规定,申请人(以下简称申请人)向海军记录修正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求通过准予医疗退休来更正他的海军记录。2. 委员会由、和组成,于 2024 年 8 月 1 日审查了申诉人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应根据现有的记录证据采取下文指出的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、海军记录的相关部分以及适用的法规、法规和政策,包括参考文献 (b) 至 (d) 和附件 (2),即合格医疗专业人员提供的咨询意见 (AO)。该 AO 被认为对申诉人有利。3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实后,发现如下:a. 在向本委员会提出申请之前,申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有可用行政补救措施。尽管请愿人没有及时提出申请,但根据《库尔塔备忘录》,诉讼时效已被免除。
