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副助理布拉德·维格曼的声明......
早上好，主席 Pfluger、主席 Gimenez、排名成员 Magaziner、排名成员 Thanedar 以及委员会的其他尊敬成员，感谢你们给我这个机会代表司法部 (“司法部”或“DOJ”) 作证。司法部致力于继续保护美国人民免受非法无人机使用的威胁，无论是鲁莽飞越群众集会、将违禁品走私到惩教设施、监视敏感的政府运作还是任何其他非法活动。我们目前根据《2018 年预防新兴威胁法案》所拥有的权力（编纂于 6 USC § 124n（“§ 124n”））至关重要但不足。司法部坚决支持政府的立法提案，以扩大和拓展我们的权力，以防止非法使用无人机系统 (“UAS”)。这项反无人机（“C-UAS”）提案的两大支柱是扩大联邦对最脆弱场所（如机场和关键基础设施）的保护范围，并授权我们的州、地方、部落和领土（“SLTT”）执法伙伴在全国范围内参与 C-UAS 工作，但要受到限制和监督。我们期待与委员会讨论细节，但我们认为这两个支柱对于应对威胁都是必不可少的。一、无人机滥用带来的威胁A.威胁持续增长美国 UAS 技术的使用持续快速增长。巨大的好处伴随着巨大的风险。UAS 的商业用途已经产生了数十亿美元的经济增长。截至 2024 年 10 月 1 日，美国有超过 791,000 架 UAS
西尔维安·布尔格特 (Sylviane Bourguet) 传记
2020 年，Sylviane Bourguet 加入武装部队部，担任武装部队部长办公室和武装部队部长代表处的房地产、基础设施和可持续发展顾问。她支持涉及领土、立法、监管和政治的问题，并负责监督她所负责领域的现代化项目。它支持武装部队、部门和服务制定和实施部长级框架文件，例如第一个生物多样性保护战略、部长级基础设施指令、房地产政策文件和国防能源战略。它还监督部级基础设施运作（主要军备计划、家庭计划等）。
2024年4月11日至12日，德克萨斯州布朗斯维尔
随着人工智能（AI）的引言和采用的速度继续以前所未有的速度，对教育工作者来说，要了解其诺言及其缺点至关重要。与教学，学习和学生支持有关的应用程序可以彻底改变我们教学和改善学生成功的方式，因此我们有责任教育我们的学生在学习领域中对AI负责任和道德使用。本届会议将概述将AI纳入教学，学习和学生支持中的机会，还将为与卫生专业相关的申请进行小组对话，因为我们试图为学生做好准备，以期为AI的未来做好准备，而AI可能会扩大其预期的职业。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
布朗斯维尔计划半年度更新 2021 年 12 月
• Van Dyke III 将于 2021 年 11 月开业 • Ebenezer Plaza 1A 期将于 2022 年初向租户开放 • Ebenezer Plaza 1B 期将于 2022 年初完工 • Ebenezer Plaza 2 期即将完成财务结算；预计 2022 年底 • RFP 场地将为另外 900 套新住宅提供机会
2024 年 4 月 11 日和 12 日德克萨斯州布朗斯维尔
随着人工智能 (AI) 的引入和采用以前所未有的速度继续发展，教育工作者必须了解其前景和弊端。与教学、学习和学生支持相关的应用可能会彻底改变我们的教学方式并提高学生的成功率，因此，我们也有责任教育学生在其学习领域负责任且合乎道德地使用人工智能。本次会议将概述将人工智能融入教学、学习和学生支持的机会，还将留出时间进行与健康职业相关的应用的小组对话，因为我们希望更好地为学生做好准备，以应对人工智能可能会在他们预期的职业中蓬勃发展的未来。
夏季干坚果
绵羊：通常以250克/天/天喂给绵羊，但必要时可以以500克的速度喂食（不包括Texel或Texel Cross，由于对铜毒性的敏感性增加，应限制为250克/头/天）。通过理想地从50克/绵羊/天开始过渡到NRM夏季干坚果一周，然后在接下来的1到2周内建立欲望水平。牛：如果牛目前不吃谷物的饲料，以0.5kg/day的速度引入，并且通常会根据需要逐渐增加2kg/head/day的小牛，而一岁的牛和牛则是3公斤/天/天。鹿：最多要喂2kg/head/day doer deer。最佳喂养率取决于牧场的可用性和质量相对于要喂养的库存类别的状况和绩效。在低水平中引入并逐渐增加，以防止主体占主导地位。确保所有动物都可以使用坚果，足够的长饲料，并且总是可以到达清洁的新鲜饮用水。NRM夏季干坚果适合进食非乳状和哺乳绵羊，牛或鹿。在干旱破裂后继续喂食可能值得帮助牧场恢复。要讨论羊群的最佳进食水平和饮食，请致电0800 800 380致电NRM营养专家团队。nrm夏季干坚果主要是针对饲料捏的情况而制定的，当时牧场供应无法满足下表中所示的动物要求，可与身体状况评分一起使用。
天花疫苗（干）
疟疾，卵形疟原虫和恶性疟原虫的易感菌株。羟基氯喹对体内疟原虫，疟疾疟原虫和卵虫的外肉眼形式不活跃，因此在预防性时不会因这些生物而引起的感染，也不会防止因这些生物而引起的感染复发。羟基氯喹在终止急性攻击并显着延长治疗与复发之间的间隔时，在疟疾或疟疾疟疾的患者中作为抑制剂非常有效。在恶性疟疾的患者中，羟氯喹消除了急性发作和影响完全治愈感染的治疗，除非由于恶性疟原虫的抗性菌株，请参见7个警告和预防措施，一般，疟疾）。1.1儿科儿科（<18岁）：6岁以下的儿童禁忌羟氯喹（请参阅2个禁忌症）。尚未确定羟基氯喹剂硫酸盐片治疗少年类风湿关节炎的安全性（见4.2建议的剂量和剂量调整，类风湿关节炎）。尚未在类风湿关节炎或全身性红斑狼疮中确定羟基氯喹片硫酸盐片的安全性和功效（请参阅7.1.3儿科）。1.2老年老年病（≥65岁）：羟氯喹硫酸盐片的临床试验不包括足够数量的65岁以上的患者，以确定他们是否与年轻成人患者的反应不同。1.2老年老年病（≥65岁）：羟氯喹硫酸盐片的临床试验不包括足够数量的65岁以上的患者，以确定他们是否与年轻成人患者的反应不同。羟氯喹可以延长QTC间隔，尤其是在具有潜在危险因素的患者中，这可能会导致包括扭转扭矩在内的心室心律不齐的风险增加。普通人群中扭转点的危险因素包括≥65岁的年龄（请参阅7个警告和预防措施，心血管，心电图变化以及心律失常的潜力）。在使用药物毒性以及肝，肾脏或心脏功能降低的频率较高的老年患者中，应格外谨慎，以及在该人群中伴随性疾病或其他药物治疗的频率较高的老年患者（请参阅7.1.4 Geriatricts）。