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大文件 - TTABVue
域名：LEHMANTRUSTEE.COM 注册域 ID：1520431148_DOMAIN_COM-VRSN 注册商 WHOIS 服务器：whois.networksolutions.com 注册商 URL：http://networksolutions.com 更新日期：2015-09-01T19:17:34Z 创建日期：2008-09-20T18:05:55Z 注册商注册到期日期：2016-09-20T04:00:00Z 注册商：NETWORK SOLUTIONS, LLC.注册商 IANA ID：2 注册商滥用联系人电子邮件：abuse@web.com 注册商滥用联系人电话：+1.8003337680 经销商： 域名状态：clientTransferProhibited https://www.icann.org/epp#clientTransferP rohibited 注册管理机构注册人 ID： 注册人名称：PERFECT PRIVACY, LLC 注册人组织： 注册人街道：12808 Gran Bay Parkway West 注册人城市：Jacksonville 注册人州/省：FL 注册人邮政编码：32258 注册人国家：US 注册人电话：+1.5707088780 注册人电话分机号： 注册人传真： 注册人传真分机号： 注册人电子邮件：sn56n7gs4c3@networksolutionsprivateregistration.com 注册管理机构管理员 ID： 管理员名称：PERFECT PRIVACY, LLC 管理员组织：管理员街道：12808 Gran Bay Parkway West 管理员城市：杰克逊维尔 管理员州/省：FL 管理员邮政编码：32258 管理员国家：美国 管理员电话：+1.5707088780 管理员电话分机号：管理员传真：管理员传真分机号：
EEG-GAT：用于脑电图 (EEG) 信号分类的图形注意力网络 /作者=Demir, Andac；Koike-Akino, Toshiaki；Wang, Ye；Erdogmus, Deniz /创建日期=2022 年 9 月 17 日 /主题=人工智能、机器学习、机器人技术、信号处理
摘要 图神经网络 (GNN) 是深度学习社区中一个新兴的框架。在大多数 GNN 应用中，数据样本的图拓扑结构在数据集中提供。具体而言，图移位算子 (GSO) 是先验已知的，它可以是邻接、图拉普拉斯或它们的规范化。然而，我们通常不了解现实世界数据集背后的真实图拓扑结构。其中一个例子是从生理脑电图 (EEG) 中提取主体不变特征来预测认知任务。以前的方法使用电极位点来表示图中的节点并以各种方式连接它们来手工设计 GSO，例如，i) 每对电极位点连接以形成完整图，ii) 特定数量的电极位点连接以形成 k 最近邻图，iii) 仅当欧几里得距离在启发式阈值内时，每对电极位点才连接。在本文中，我们通过使用多头注意机制对 GSO 进行参数化来克服这一限制，以探索不同电极位置之间在认知任务下的功能性神经连接，同时结合图卷积核的参数学习无监督图拓扑结构
融资策略总监 JC: 000337 BU
JC：000337 BU：95 (NR) PB：12 创建日期：2021 年 6 月 FLSA：豁免类别规范旨在提供该类别员工所执行职责范围的描述性列表。规范并非旨在反映工作中执行的所有职责。定义在指导下，计划、指导、管理和监督绩效和预算执行办公室内资金战略部的活动和运营；监督 BART 广泛资本投资计划的长期财务规划；领导资本计划资金战略的制定；协调赠款开发活动；与其他部门合作评估资本计划需求，与资金战略保持一致并指导资本投资决策；领导资金合作伙伴战略和与外部机构的协调；为绩效和预算助理总经理和总经理提供高度负责任和复杂的支持；并履行分配的相关职责。类别特征 此单一职位主管级分类通过下属员工和经理管理与地区资金战略部门的发展和管理相关的活动。这些活动包括资金战略制定和倡导拨款资金以及管理地区资本财务规划职能，包括制定资本改善计划、确定资本计划优先级以及制定和管理主要资本项目的资金计划。任职者负责实现部门目标和目的。向绩效和预算助理总经理汇报职责示例 – 职责可能包括但不限于以下内容：
莫奈和伦敦
贷款人的姓名和地址：芝加哥艺术研究所，密歇根州111 S芝加哥，伊利诺伊州60603，美国加入编号：1984.1173标题：Waterloo Bridge，灰色天气创建日期：1900年媒介：油油上：帆布类型：帆布类型：绘画对象尺寸：绘画对象：654 x 926 x 926 mm the Manducture of Artisruter B. 1984.1173出处：1904年6月7日，由巴黎的杜兰德·雷尔（Durand-Ruel）购自克劳德·莫奈（Claude Monet）； 1904年11月7日，由汉堡和柏林保罗·卡西尔（Paul Cassirer）从他们那里购买； 1904年11月7日，由柏林的阿尔布雷希特·古特曼（Albrecht Guttmann，1845- 1919年）购自他。 1917年5月18日，他与慕尼黑的雨果·赫尔宾（Hugo Helbing）合作，在柏林的Paul Cassirer拍卖会上出售。德累斯顿的恩斯特·阿诺德画廊（Ernst Arnold Gallery）在那里购买；纽约的霍华德·年轻画廊；贝莎·帕尔默（Bertha Palmer）（1849-1918），芝加哥；威廉·曼德尔·雷德菲尔德（William Mandel Redfield，1901 - 1986年）从芝加哥的安德森画廊（Anderson Gallery）购买，芝加哥，大约在1927年左右；由他给姐姐埃塞尔·罗森菲尔德·哈里斯（Ethel Rosenfield Harris，1902- 1999年），大约在1930年。她送给芝加哥艺术学院，从1984年开始
用于生理生物信号的解缠对抗性迁移学习 /作者=Han, Mo；Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 7 月 21 日 /主题=人工智能、人机交互、机器学习、信号处理
摘要 可穿戴传感器的最新发展为以有效和舒适的方式监测生理状态带来了希望。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习的问题，该问题是由不同用户或同一用户的不同记录会话中的生物信号域不一致引起的。我们提出了一种对抗性推理方法进行迁移学习，以从生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示，以进行压力状态水平评估。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗性迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。
来自 Twitter 的带有元数据的 AI 生成图像数据集
生成式人工智能 (gen-AI) 的最新进展使得只需单击一下即可生成照片般逼真且具有艺术灵感的照片，满足数百万在线用户的需求。要探索人们如何使用 DALLE 和 StableDiffusion 等 gen-AI 模型，了解 AI 生成的照片中的主题、内容和变化至关重要。在这项工作中，我们介绍了 TWIGMA（带有 MetadatA 的 TWItter Generative-ai 图像），这是一个全面的数据集，涵盖了 2021 年 1 月至 2023 年 3 月在 Twitter 上收集的 800,000 多张 gen-AI 图像，以及相关元数据（例如推文文本、创建日期、点赞数），可在 https://zenodo.org/records/8031785 上找到。通过将 TWIGMA 与自然图像和人类艺术作品进行比较分析，我们发现与非 gen-AI 图像相比，gen-AI 图像具有独特的特征，并且平均而言表现出较低的可变性。此外，我们发现 gen-AI 图像与自然图像之间的相似性与点赞数量呈反比。最后，我们观察到 Twitter 上 AI 生成图像的主题发生了纵向变化，用户越来越多地分享艺术上复杂的内容，例如复杂的人类肖像，而他们对自然场景和动物等简单主题的兴趣有所下降。我们的研究结果强调了 TWIGMA 作为研究 AI 生成图像的独特数据资源的重要性。
基于人工智能的广域监测系统分布式信念传播和循环神经网络算法 /作者=Bhamidipati, Sriramya；Kim, Kyeong Jin；Sun, Hongbo；Orlik, Philip V. /创建日期=2020 年 5 月 14 日 /主题=人工智能、通信、多物理建模、信号处理
摘要 为了对广域电网进行监控，人们开发了广域监控系统 (WAMS)。每个变电站都设有全球定位系统 (GPS) 接收系统以提供可信的授时。因此，对于 WAMS 来说，在广域范围内维持真实的 GPS 授时至关重要。然而，由于未加密的信号结构和低信号功率，GPS 授时容易受到欺骗。因此，为了从欺骗中获得可信的 GPS 授时，人们在人工智能 (AI) 框架下开发了一种新的广域监控算法，该算法由分布式信念传播 (BP) 和双向循环神经网络 (RNN) 组成。这种联合 BP-RNN 算法通过利用其分布式处理能力评估估计的 GPS 授时误差来验证每个变电站的身份。特别是，双向 RNN 在人工智能框架下提供了一种快速的授时误差估计方法。仿真结果验证了该方法比基于 Kullback-Leibler 散度的方法具有更快的检测时间，并且定时误差估计精度超过了 IEEE C37.118.1-2011 标准规定的限制。
用于集成光信号处理器的微型硅光子器件 /作者=Teng, Min；Safian, Reza；Alahmadi, Yousef；Zhuang, Leimeng；Kojima, Keisuke /创建日期=2020 年 1 月 21 日 /主题=通信、电子和光子器件、信号处理
摘要 集成光信号处理器与传统电信号处理器相结合，有望开辟新一代信号处理硬件平台的道路，从而显著提高处理带宽、延迟和功率效率。硅光子学以其众所周知的特性和潜力，被认为是设备实现的理想候选者，特别是对于高电路复杂度的设备，因此一直是研究的重点。从前面对此类处理器的讨论来看，我们正在考虑在硅光子平台中构建新的构建块，以进一步扩展处理器功能和增加实用功能，特别是微型设备，这些设备能够将复杂电路超密集地集成到此类处理器芯片中。作为启发性的例子，我们在此回顾了我们最近的贡献以及其他组的硅光子设备紧凑设计中的代表性作品，这些设计丰富了处理器构建块的功能，例如多路复用、偏振处理和光学 I/O。本综述中显示的结果反映了最先进的光子制造技术的意义和成熟度，并有助于实现芯片级的大容量、通用光信号处理功能。
大坝安全应急行动计划常见问题 (FAQ) 问：什么是应急行动计划 (EAP)？我可以在哪里了解有关 EAP 的信息？
大坝溃坝和蓄水突然泄洪的情形必须随 EAP 提供。提供用于制定下游淹没地图的所有支持方法，包括：所用方法、所作假设、所用建模软件（如果有）、模型的电子文件、相关输入、创建日期、图例表、指南针、地形轮廓、比例大小和方向箭头。下游淹没地图应描绘晴天溃坝（模拟水库在正常水池高度时管道故障）和雨天溃坝（模拟 SDF 通过期间在最高水池高度时发生的溢流故障）淹没区。这两种情形可以使用不同的颜色显示在同一张地图或一组地图上。下游淹没地图应使用工程计算机模型（例如 HEC-RAS 非稳定模型或其他二维水力分析模型等）制定，如 FEMA P-946“与大坝事故和溃坝相关的洪水风险淹没地图绘制联邦指南”中所述。 HEC-RAS 模型可从美国陆军工程兵团免费获取：https://www.hec.usace.army.mil/software/hec-ras/ 。下游淹没地图必须描绘出被淹没的区域，并叠加在最近的航拍图像或地形图上（包括标有两英尺间隔的地形轮廓），清晰显示所有受影响的建筑物、道路、铁路和其他知名特征（位于淹没区范围内），并在居民/企业/道路/处于危险中的基础设施上分别引用（表 5.1）。问：我的下游淹没地图的下游界限应该在哪里？答：缺口淹没区分析的下游界限应该是最下游
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”