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World File Search System拉洛氏
pilora：用于联邦课堂学习的原型指导增量洛拉
摘要。现有的联合学习方法在涉及数据隐私和非IID数据的情况下有效地处理了分散的学习。但是，在现实情况下，每个客户端都动态学习新类，要求全局模型对所有可见的类进行分类。有效地减轻灾难性遗忘和数据异质性，我们提出了一种名为Pilora的简单有效方法。一方面，我们采用原型学习来学习更好的功能表示形式，并利用原型和类特征之间的启发式信息来设计原型重新重量调节，以解决由数据异质性引起的分类器偏见而无需重新培训分类器。另一方面，我们将增量学习视为学习独特的任务向量并在不同的Lora参数中编码它们的过程。因此，我们提出了增量的洛拉（Lora）来减轻灾难性遗忘。标准数据集的实验结果表明，我们的方法的表现优于最先进的方法。更重要的是，我们的方法在不同的环境和数据杂基的程度上表现出强大的稳固性和优越性。该代码可从https://github.com/ghy0501/pilora获得。
彼得·洛
本演示文稿（包括随附的任何口头评论）包含《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的前瞻性陈述。本演示文稿中包含的所有与历史事实无关的陈述均应被视为前瞻性陈述，包括但不限于关于我们的 Biclonics® 和 Triclonics ® 平台对癌症的影响、我们的知识产权、我们的候选产品治疗某些类型肿瘤的潜力、监管备案的时间以及我们临床试验和合作的时间和预期数据读数、更新或结果以及预期现金流的陈述。这些前瞻性陈述基于管理层当前的预期。这些陈述既不是承诺也不是保证，但涉及已知和未知的风险、不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致我们的实际结果、业绩或成就与前瞻性陈述表达或暗示的任何未来结果、业绩或成就存在重大差异，包括但不限于以下情况：我们已遭受重大损失，目前未盈利并且可能永远不会盈利；我们需要额外资金，但可能无法获得额外资金，且可能要求我们限制运营或放弃对我们的技术或抗体候选物的权利；监管批准的潜在延迟以及市场波动和俄罗斯、乌克兰和中东的全球冲突的影响，这些都将影响我们商业化产品候选物的能力并影响我们创造收入的能力；我们的 Biclonics® 和 Triclonics ® 技术未经证实的治疗干预方法；我们有限的运营历史；国际运营所涉及的经济、政治、监管和其他风险；临床药物开发过程漫长而昂贵，结果不确定；我们对可销售药物的开发阶段的不可预测性；公众对使用癌症疗法的潜在不良反应；患者入组的潜在延迟，这可能会影响获得必要的监管批准；未能获得国际营销批准；未能成功与其他制药公司竞争；如果我们未能获得孤儿药资格或保持我们产品的孤儿药专营权，可能来自其他制药公司的竞争；我们对第三方进行临床试验和临床开发的依赖，以及这些第三方可能无法令人满意地表现；我们对第三方生产候选产品的依赖，这可能会延迟，阻止或损害我们的开发和商业化努力；保护我们的专有技术；我们的专利被判定为无效或不可执行；侵犯第三方知识产权的潜在诉讼；我们吸引和留住关键人才的能力；管理我们的增长可能会导致困难。这些因素以及其他重要因素在我们于 2024 年 5 月 8 日向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的截至 2023 年 3 月 31 日的 10-Q 表年度报告和我们向 SEC 提交的其他报告中的“风险因素”标题下讨论，可能会导致实际结果与本演示文稿中的前瞻性陈述所示的结果存在重大差异。任何此类前瞻性陈述均代表管理层截至本演示文稿发布之日的估计。虽然我们可能选择在未来某个时间点更新此类前瞻性陈述，但我们不承担这样做的义务，即使后续事件导致我们的观点发生变化。
比较基于洛拉的废物箱监测系统中知识提取模型的机器学习方法
知识提取模型（KEM）是一个系统，可通过基于IoT的智能废物箱清空调度分类来提取知识。分类是一个困难的问题，需要有效的分类方法。这项研究以KEM系统的形式做出了贡献，以使用机器学习方法的最佳性能排空废物箱的时间表。该研究旨在比较决策树，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机和多层感知器的形式的机器学习方法的性能，这将在KEM系统中使用。使用具有十个观测值的交叉验证方法对准确性，召回，精度，F-量和ROC曲线进行了。 实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。 相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。 可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。。实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。
2024 年拉塞尔达杯战术场景（加洛韦靶场）从 4 号楼到加洛韦靶场的路线
活动日期/时间：2024 年 4 月 14 日（0900-1200）起点位于 BLDG 4/Smith 健身房区域，前往 Colonel Ralph Puckett PKWY。左转进入 Colonel Ralph Puckett PKWY 并一直直行直到检查站 3。在岔路口继续右转进入 1 st Division Rd，沿着道路一直直行直到检查站 4。继续直行进入现在的 8 th Division Rd。右转进入 Jamestown Rd 并直行。右转进入 Good Luck Rd. 并继续行驶，直到您到达路标指示的范围。
哈洛地方发展计划
前言 哈洛是一个适合居住、工作和投资的好地方。为了提升哈洛的魅力，我们考虑了社区和企业的当前和未来需求，并考虑到该镇的主要环境资产，我们现在制定了一项新的地方发展计划，该计划制定了一项空间规划战略，以塑造该镇在 2033 年之前的增长和发展。这将确保我们有一个框架，以确保交付该地区急需的新住宅，包括经济适用房和市场住房，以及由我们现有的企业区支持的增加商业和就业机会所需的土地。所有这些都将通过投资关键基础设施来支持，以满足社区和社会需求。这包括改善和发展整个城镇的可持续交通走廊，这将有助于减少出行需求，以协助我们应对气候变化的目标，同时也将确保居民能够以安全和可持续的方式到达整个城镇和他们所在社区的主要目的地。该计划雄心勃勃，并将通过市中心总体规划得到进一步加强，但通过与东赫特福德郡和埃平森林区议会以及埃塞克斯郡和赫特福德郡议会的密切合作，它将有助于支持哈洛和吉尔斯顿花园小镇的交付和实施。我们相信哈洛有一个有保障的未来，该计划将有助于确保实现议会及其服务社区的抱负。议员丹尼·珀顿环境投资组合持有人
安杰洛·坎格洛西博士
3. 工作经历 1997-2018 英国普利茅斯大学 人工智能与认知教授（2006-2018） 学院研究主管 - 相当于副主任/研究主任（2016-18） 讲师（2004-06），首席讲师（2002-04），高级讲师（1998-2002），讲师（1997-98） 2015- 客座教授：普利茅斯大学（2018-20）；米兰天主教大学（2019-20）；曼彻斯特大学（2018）；东京早稻田大学（2016）；萨萨里大学（2017）；墨西拿大学 (2015) 2010-18 顾问，Scisys Ltd（空间和国防工业机器学习） 2004-06 兼职研究员，认知科学与技术研究所，CNR 国家研究委员会罗马 1996 南安普顿大学访问学者，认知科学中心 (S. Harnad 教授) 1994-95 加州大学圣地亚哥分校访问学者 (J. Elman 教授；W. Kristan 教授) 1993-97 认知科学和心理学课程助教 (热那亚大学；锡耶纳大学) 1992-97 研究合作伙伴，心理学研究所，意大利国家研究委员会 1992-94 信息技术实验室研究助理，阿莱尼亚 - 芬梅卡尼察，罗马
