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ESG——美国州级私人资本和金融机构的发展
HB 3 要求“遵守金融机构法”的金融机构提供此项证明。因此，在 2023 年，主流观点认为它仅适用于州特许金融机构。但是，HB 989 对此进行了修改，称金融机构“如第 655.005 节所定义”。这被定义为“州或联邦储蓄或储蓄协会、银行、储蓄银行、信托公司、国际银行机构、国际银行公司、国际分支机构、国际代表处、国际行政办事处、国际信托实体、国际信托公司代表处、合格有限服务附属机构、信用合作社或根据《联邦储备法》第 25 节、12 USC ss. 601 et seq. 运营的协议公司或根据《联邦储备法》第 25(a) 节、12 USC ss. 611 et seq. 组织的 Edge Act 公司。”
通过LIDAR-CAME融合在自动驾驶中检测3D对象检测
自主驾驶（AD）技术的快速进步显着强调了准确可靠的感知系统的发展，尤其是对于3D对象检测。本论文的重点是通过利用激光摄像机融合来增强自主驾驶中的3D对象。主要目的是开发一个可靠的系统，该系统将激光雷达的精确距离测量能力与相机信息提供的丰富上下文信息集成在一起，从而提高在多样化和动态驱动环境中对象检测的准确性和可靠性。本研究的目标包括开发传感器融合的系统，实施深度学习模型来处理融合数据以及通过实验验证所提出的方法。采用了预训练的Yolov5模型来检测相机捕获的2D图像中的对象。然后使用LiDAR数据将检测到的对象投影到3D空间中，该数据已同步并与相机数据校准。融合过程涉及将LIDAR点云转换为2D图像平面，以将深度信息与检测到的对象相关联，从而促进准确的3D对象。结果表明，整合LiDAR和相机数据可改善3D对象检测的效果。评估过程，其中包括将估计深度与实际测量结果进行比较，显示出最小的差异，从而证明了系统的高准确性和可靠性。本文通过在3D对象检测中提供了经过验证的IMELAIMEN-IMELAIMENT系统，从而有助于自动驾驶的领域。这些发现强调了传感器融合在增强自动驾驶汽车中感知系统的鲁棒性和准确性方面的重要性。未来的工作可能会集中在不利的天气条件下改善系统的绩效，集成其他传感器，例如雷达等其他传感器，并探索更先进的深度学习模型，以进一步推动自主驾驶技术的capabilies。
poifusion：多模式3D对象通过融合在兴趣点上检测
查询为动态3D框，并根据每个查询框生成一组POI。POI是代表3D对象并扮演基本单元在多模式融合中的角色的关键。具体来说，我们将POIS投射到每种模态的视图中，以通过动态融合块在每个POI上集成相应的功能并集成了每个POI的多模态特征。此外，从同一查询框中得出的POI的特征共同汇总到查询功能。我们的方法可以防止视图转换引起的信息损失，并消除了计算密集型的全球关注，从而使多模式3D对象检测器更适用。我们对Nuscenes和Ar-Goversy2数据集进行了广泛的实验，以评估我们的方法。明显地说，所提出的方法在两个数据集上实现了最先进的结果，没有任何铃铛和窃窃私语，即，nscenes上的74.9％NDS和73.4％的地图，Argoverse2上的31.6％CD和40.6％的地图。该代码将在https：// djiajunustc提供。github.io/projects/poifusion。
行业 - 阿卡迪亚共同创建平台协作研究促进计划（Opera）...
重离子束育种基因组编辑育种大规模筛选菌株的选择，适用于低环境影响培养土地培养物，从单细胞到大藻类选择高蛋白和维生素含量的选择，通过细胞融合
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2. 批准议程 提议人：J. Weir 议员 附议人：E. Caputo 议员 决议：理事会在此接受 2025 年 2 月 11 日星期二的议程及其所提出的任何附录。 3. 披露经济利益 4. 前次会议记录： 提议人：M. Christenson 议员 附议人：T. Trutenko 议员 决议：理事会在此接受 2025 年 1 月 14 日理事会例会会议记录和 2025 年 2 月 4 日特别会议记录及其所提出的任何附录。 5. 未列入议程的会议记录中出现的问题和信息 6. 请愿和/或代表团 7. 工作人员报告 a) 火灾报告 – 2025 年 1 月 提议人：J. Weir 议员 附议人：E. Caputo 议员
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我们在开发和资助旨在帮助那些儿童罹患致命疾病且服务供应不稳定的社区家庭的项目方面取得了巨大成功。通过我们的活动，我们影响并参与了英国政府、NHS 机构和医疗服务提供者组织为改善护理和支持所做的重要工作。我们每天都在与需要情感、经济和实际支持的家庭交谈，并帮助他们找到支持。
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
多模式共学习：挑战，与...
使用多种模式的多模式深度学习系统，例如文本，图像，音频，视频等，表现出比单个模式（即单峰）系统更好的性能。多模式机器学习涉及多个方面：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。在多模式机器学习的当前状态下，假设是在训练和测试时间内都存在所有模式，对齐和无声。然而，在实际的任务中，通常可以观察到缺少一种或多种方式，嘈杂，缺乏带注释的数据，具有不可靠的标签，并且在培训或测试中稀少，并且两者兼而有之。这一挑战是通过称为多模式共学习的学习范式来解决的。（资源贫乏）模式的建模是通过利用知识传递（包括其表示形式和预测模型）之间知识转移来帮助（资源丰富）模态来帮助的。
频率，可变性和共发生对...
■通过统计和结构规律的复杂组合将对象分为类别。我们试图更好地理解隐式学习导致对象类别的结构特征的神经反应。成年参与者暴露于32个对象类别，其中包含三种结构属性：在隐式学习任务中，频率，可变性和共发生。在此暴露后，参与者完成了一项识别任务，然后在fMRI会议期间出示了学习对象类别的块。分析是通过从整个梭形回旋和外侧枕皮层的ROI中提取数据来进行的，并比较整个ROI的不同结构证券的影响。行为上，我们发现该符号