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混合密集程序 - 模板
课程/教育活动完成后，参与者将能够： - 理解并讨论创造力和创新在化学，化学和食品技术，社会和教育中的重要性替代学习方法的重要性和重要性，这些方法有助于通过教育实现可持续发展的目标，并在STEM领域应用服务学习方法 - 准确评估鼓励和参与的重要性
orca-a*：一种混合相互碰撞的回避和路线计划算法在密集的城市地区
摘要 - 无人机（或无人空中系统）的快速发展及其在城市地区的潜在部署带来了许多安全问题。一定程度的自动化对于确保在城市环境中安全有效执行的UAS任务很可能是必要的。在大量不合作，非交流的UA会在密集的城市地区飞行，自然而然地想到的分散和自动方法。在这种方法中，每个代理都会在建筑物之间导航，同时避免其他流量。orca（最佳的相互碰撞避免）是一种最新的机器人碰撞避免使用方法，可以用作检测并避免在板上UAS上进行逻辑。最初是为自动机器人的2D运动而设计的，需要进行一些适应才能以应用于城市环境中的飞行物体。特别是，ORCA是一种短期避免碰撞，不是为复杂的城市环境中的路径规划而设计的。在这项研究中，我们引入了一种混合方法，将Orca与A ∗路径平面算法相结合，并表明Orca- A ∗
MLLMS的密集连接器-NIPS论文-Neurips 2024
我们是否充分利用多模式大语模型（MLLM）中视觉编码器的潜力？MLLM最近在多模式理解中的出色表现引起了学术界和行业的广泛关注。在当前的MLLM大鼠种族中，重点似乎主要是语言方面。我们目睹了较大和更高质量的指导数据集的兴起，以及大型LLM的参与。然而，很少关注的注意力指向MLLM使用的视觉信号，通常被认为是冷冻视觉编码器提取的最终高级特征。在本文中，我们介绍了密集的连接器 - 一种简单，有效且插件的视觉语言连接器，通过利用多层视觉特征来显着增强现有MLLM，并以最少的额外计算开销。在此基础上，我们还提出了有效的密集连接器，该连接器的性能与Llava-V1.5相当，只有25％的视觉令牌。此外，我们的模型仅在图像上进行了训练，还展示了视频理解中出色的零拍功能。各种视觉编码器，图像分辨率，训练数据集量表，不同尺寸的LLM（2.7b→70b）以及MLLM的不同架构（e。g。，llava-v1.5，llava-next和mini-gemini）验证了我们方法的多功能性和可扩展性，从而在19个图像和视频基准中实现了最先进的性能。我们希望这项工作将提供宝贵的经验，并成为未来MLLM开发的基本模块。代码可在https://github.com/hjyao00/denseconnector上找到。
EEG-Deformer：用于脑机接口的密集卷积变换器
摘要 — 有效学习脑电图 (EEG) 信号中的时间动态具有挑战性，但对于使用脑机接口 (BCI) 解码大脑活动至关重要。尽管 Transformers 因其长期顺序学习能力在 BCI 领域广受欢迎，但大多数将 Transformers 与卷积神经网络 (CNN) 相结合的方法都无法捕捉 EEG 信号从粗到细的时间动态。为了克服这一限制，我们引入了 EEG-Deformer，它将两个主要的新组件合并到 CNN-Transformer 中：(1) 分层粗到细 Transformer (HCT) 块，将细粒度时间学习 (FTL) 分支集成到 Transformers 中，有效辨别从粗到细的时间模式；(2) 密集信息净化 (DIP) 模块，利用多级、净化的时间信息来提高解码准确性。对三项代表性认知任务（认知注意力、驾驶疲劳和心理负荷检测）进行的全面实验一致证实了我们提出的 EEG-Deformer 的通用性，表明它的表现优于或与现有的最先进方法相当。可视化结果表明，EEG-Deformer 从神经生理学上有意义的大脑区域学习相应的认知任务。源代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EEG-Deformer 找到。
报告主题 无家可归者住宿的密集住房管理解决方案
在收到外部法律建议并咨询 FCC 法律部门后，Sell2Wales 发布了预先信息通知 (PIN)，以提供密集的无家可归者住宿管理服务。此通知旨在告知市场即将到来的委托意向并确定是否有其他人对此合同感兴趣。如上所述，没有收到任何其他兴趣。因此，我们认为招标活动不会有益，因为很可能只有 D2 PropCo 会竞标该合同。 如果没有其他供应商出面，则支持根据 PIN 期限的最新结果进行的例外流程。
J-TERM：密集课程
会议日期：1月6日至1月24日星期一。- 星期五，上午9:00至12:00 pm位置：TBD的Longwood Campus，该强化课程在一月份的三周（13堂课）中举行，涵盖了药理学原则，并将其转化为新药物发现和开发。学生参加了主要由研究生组成的项目组，提出了从目标选择到临床试验的药物开发策略。大多数会议包括哈佛大学和生物技术行业的哈佛教师和教师专家提出的讲座，小组讨论和/或案例研究；几次会议提供了与行业的专家主持人一起在小组项目上工作的时间。评估是基于小组项目的书面和口头演示以及课堂参与。入学率可能有限。课程安排注意：所有会议都必须参加，预计学生将花费大多数下午为第二天的课程做准备并在小组项目上工作。课程联合主任：David E. Golan，David_golan@hms.harvard.edu，Irene G. Wong，irene_wong@hms.harvard.edu，Mark N. Namchuk，Mark_namchuk@hms.harvard.harvard.edu课程联合主任：David E. Golan，David_golan@hms.harvard.edu，Irene G. Wong，irene_wong@hms.harvard.edu，Mark N. Namchuk，Mark_namchuk@hms.harvard.harvard.edu
Yolocs：基于特征空间固化的密集通道压缩的对象检测
在这项研究中，我们在特征纯化和逐渐反向传播过程中检查了通道特征与卷积内核之间的关联，重点是网络内的向前和向后传播。因此，我们提出了一种称为特征空间固化的称为密集的Channel压缩的方法。利用了该方法的中心概念，我们引入了两个用于主链和头部网络的创新模块：特征空间固化结构（DF）的密集通道压缩和不对称的多级压缩解耦头（ADH）。集成到Yolov5模型中时，这两个模块表现出了出色的性能，从而导致修改的模型称为Yolocs。在MSCOCO数据集，大型，中和小型Yolocs模型上评估的AP分别为50.1％，47.6％和42.5％。保持推理速度与
研发对发展中国家知识密集型部门的投资以及东道国政治不确定性的作用研发对发展中国家知识密集型部门的投资以及东道国政治不确定性的作用
跨国企业（MNE）持续导航以政治不确定性为特征。然而，目前尚不清楚这种不确定性如何影响跨国公司海外研发（R＆D）投资的位置和部门传播。这项研究深入研究了政治不确定性对知识密集型部门的研发投资的影响，尤其是在发展中国家中，从而增强了我们对上下文变化的理解。使用MNE Greenfield R＆D全球投资项目的独特数据集在2003 - 2019年期间，我们表明政治不确定性会对研发行为投资产生负面影响。此外，我们探索部门和东道国特定于位置的边界条件，这些边界条件适应这种关系并为我们的假设提供支持。我们的调查结果表明，与发达国家相比，发展中国家的MNE研发投资在发展中国家（SBS）和知识密集型商业服务（KIBS）部门不太容易受到政治上的影响。我们的结果要求跨国公司的经理和政策制定者对投资国的政治发展的更多关注。
国际活动和客人Discona 2024密集活动课程“认知疗法的认知障碍：走向
<2>临床临床临床科学和书房学系。+39 0862 4368–3524-3434-3457-3530-3530 VATOIO，SNC-LOCT-67100 Aquila（aq）P.D.税。01021630668邮件：删除。
研究密集型大学在创新中的作用......
在数字、健康、恢复力和清洁能源等每个领域，大学在推动国家繁荣方面都发挥着重要作用。它们在公共教育和研究投资与可能改变我们经济和社会的私人创新之间架起了一座桥梁。从纽卡斯尔大学开创性的国家老龄化中心的发展，到谢菲尔德大学设立英国唯一的可持续航空燃料认证中心，我们的研究型大学正在全国各个地区的工业战略任务中发挥真正和持续的影响。这一成功基于密切的合作和长期的关系，并得到了对研发、基础设施和技能的稳定投资的支持。