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冠状病毒对联合经济的影响...
*作者分别是南加州大学恐怖主义事件风险与经济分析中心研究员（USC）；南加州大学公共政策索尔价格学院的创建和研究教授主任兼高级研究员；加州大学价格学校的研究员，创建和研究副教授。作者要感谢斯科特·法罗（Scott Farrow），理查德·约翰（Richard John）和亚伦·斯特朗（Aaron Strong）对重点关注强制性关闭的报告的有益评论，以及Juan Machado，Konstantinos Papaefthymiou和Adam Einbinder的宝贵研究。但是，作者对任何剩余的错误或遗漏负有责任。这项研究是由美国国土安全部加速运营效率中心（CAOE）的合同资助的，总部位于亚利桑那州立大学（Arizona State University），根据赠款编号17STQAC00001-03-00。当然，任何剩余的错误和遗漏都是作者的错误。此外，本文档中包含的观点和结论代表作者的观点和结论，不应被解释为一定代表作者隶属的机构，也不应解释为美国国土安全部的官方政策，即表示或暗示的官方政策。
MS-EVS：基于多光谱事件的基于深度学习的面部检测的愿景
基于事件的传感是一种相对较新的成像模态，可实现低潜伏期，低功率，高时间分解和高动态范围采集。这些支持使其成为边缘应用和在高动态范围环境中的高度可取的传感器。截至今天，大多数基于事件的传感器都是单色的（灰度），在单个通道中捕获了Visi-ble上广泛光谱范围的光。在本文中，我们介绍了穆斯特朗事件并研究了它们的优势。尤其是我们在可见范围内和近红外范围内考虑多个频段，并探索与单色事件和用于面部检测任务的传统多光谱成像相比的潜力。我们进一步发布了第一个大型双峰面检测数据集，其中包含RGB视频及其模拟色彩事件，N-Mobiface和N-Youtubefaces，以及带有多光谱视频和事件的较小数据集，N-SpectralFace。与常规多频谱图像的早期融合相比，多阶段事件的早期融合可显着改善面部检测性能。此结果表明，相对于灰度等效物，多光谱事件比传统的多光谱图像具有相对有用的有关场景的信息。据我们所知，我们提出的方法是关于多光谱事件的首次探索性研究，特别是包括近红外数据。
能量转换和管理-Iris re.public@polimi.it
独立可再生可再生h 2的基于H 2的微电网的最佳尺寸要求通过由混合电池/氢存储单元支持的局部可再生能源可靠地满足负载需求，同时最小化系统成本。但是，由于必须安装和操作的组件数量大量，因此此任务具有挑战性。在这项工作中，已经开发了一个MILP优化框架，并应用于意大利斯特朗博利岛的离网村，这是整个地中海地区其他几个孤立地点的一个很好的例子。被认为为期一年的时间范围来对季节性存储进行建模，这对于希望通过依靠当地可再生能源来实现能源独立性的离网地区是必不可少的。电池和基于H 2的设备的降解成本包括在优化问题的目标功能中，即系统的年度成本。为了获得更详细，更精确的技术经济估计，考虑了电解盘和燃料电池组件的效率和投资成本曲线。还通过包含一般需求响应Pro克（DRP）来评估其对尺寸结果的影响，进行了设计优化。此外，基于元启发式算法的最佳尺寸，以对系统操作的统治策略进行最佳尺寸，对基于MILP的方法的有效性进行了测试。由于其长期存储能力，最佳系统配置需要氢气才能达到能量自达。最后，考虑到负载延期的可能性，可以将发电成本降低到取决于允许参与DRP方案的负载量的程度。这种成本降低主要是由于电池存储系统的容量降低。
我们是圣体的子民。 - 圣女贞德教堂
请为以下人员的福祉祈祷：Elliot Adkisson III 中士、Jason Alexander、Matthew Alexander、Michael Allen 中士、Jason Annese 下士、Daniel Bilgic 一等兵、Joseph Bilgic 一等兵、Josh Blassman、Justin Beck 中尉、Bryan Bolt III、Stephen Bray III 下士、Jack Brandt 中尉、Evan Brown MIDN USNA、Denis Brown 上校、Ryan Brunk 少校、Matthew Buyske 上尉、Matthew Chybinski 少校、John Ciacci 中士、Michael Costello、Zachary Crawford 中士、Gwen Daley SR、Joseph DeStefano、Josh Dikmak、Christopher DiNote 上校、John Dixon、Silvio Duplechan Jr 下士、Mohamed Embaby 中士、Andrew Ensign 列兵、Thomas Farley、Luca Franchi、Gerard Gagnon 上校、Lucas Goergen 中士、Michael Goncalves 下士、Evan Grabowski 专家。 Andrew Guattari、LtCol John Harding、LtCol Bill Harkins、Jared Hatley、SR Hannah Hayes、James Hayes、Rick Heipertz、Spc William Hornung、Sgt Jeffrey Jayne、PFC David Johnson、Matt Kotowski、PO2 Dixon Kehoe、PO3 Maxx Kehoe、SSgt Kris Knaup、Brian Kohler、Sgt Jonathan Krall、少尉 Trevor Kuroczka、上尉 Scott Lafferty、中尉 John Paul Lamorte、少尉 Jarrod LaRosa、A1C 级 Daniel Little、SSG Stephen MacCrory、William Mace、Bryan Marines、Cayden Martin、列兵。一等兵马修·马辛斯 (Matthew Marthins)、下士安东尼·马斯特朗杰洛 (Anthony Mastrangelo)、一等兵马修·马斯特朗杰洛 (Matthew Mastrangelo)、上尉米歇尔·马修斯 (Michelle Mathews)、中尉谢恩·毛罗 (Shane Mauro)、布伦登·麦基特里克 (Brenden McKittrick)、中士布莱恩·麦克纳利 (Brian McNally)、中士卢克·麦克纳利 (Luke McNally)、上尉贾里德·米勒 (Jared Miller)、高级军士长理查德·米勒三世 (Richard Miller III)、下士蒂莫西·米勒 (Timothy Miller)、中尉玛吉·蒙特桑蒂-鲍恩 (Maggie Montesanti-Bowen)、下士莎妮·诺恩 (Shannyn Noone)、A1C 安东尼·奥兰多 (Anthony Orlando Jr)、中士迈克尔·彼得森 (Michael Peterson)、鲍勃·波勒 (Bob Poller)、耳鼻喉科医师尼古拉斯·里奇 (Nicholas Ricci)、高级军士长金伯利·里波利 (Kimberly Ripoli)、道格·萨克特 (Doug Sackett)、克林顿·谢布纳 (Clinton Scheibner)、指挥官安德鲁·施瓦尔本伯格 (Andrew Schwalbenberg)、丹·沙纳汉 (Dan Shanahan) 上校、一等兵约瑟夫·塞勒 (Joseph Seller)、莫利纳·森普尔 (Molina Semple)、CW4 妮可·斯普罗瑟 (Nicole Sproesser)、中尉格雷戈里·斯威夫特 (Gregory Swift)、达拉斯·索普 (Dallas Thorp)、列兵杰克·威瑟姆 (Jake Witham)、卢克·威廉姆斯 (Luke Williams)、特里斯坦·伍德 (Tristan Wood)、高级军士长贾里德·扎瓦特 (Jaried Zavatter)、罗伯特·齐林斯基 (Robert Zielinski)、列兵。 Ian S. Evans 和 Shaun T. Lieb 上尉 EOD、Jack M. Tarzy、MIDN USN
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CO1 Understand the concepts of Vector space and inner-product spaces CO2 Apply the linear algebra concepts in approximations and matrix decompositions CO3 Understand functions of several variables, gradients relevant for machine learning CO4 Apply optimization techniques in real life problems CO5 Acquire sound mathematical aspects of machine learning Syllabus: Linear Algebra : Vector spaces, linear independence, basis, linear transformations,坐标，线性变换，仿射空间，仿射映射的矩阵表示；内部产物空间 - 矢量空间上的内部产品和规范，长度，角度，正交补充，投影，最小平方近似，革兰氏schmidt过程，旋转；矩阵分解 - cholesky分解，特征分解和对角线化，奇异值分解；微积分和优化：几个变量的函数，矩阵的梯度，用于计算梯度的有用身份，反向传播和自动分化，深网中的梯度，线性化和多元泰勒级数；使用梯度下降，使用Lagrange乘数，凸优化的梯度下降优化 - 凸集，凸功能，线性编程，二次编程，legendre -fenchel transform，并凸出机器学习中的数学方面：线性回归和参数估计；降低降低 - 主成分分析，线性判别分析；高斯混合模型的密度估计；用支持向量机的分类 - 分离超平面，原始和双支持向量机，内核；学习资源：教科书：1。机器学习的数学，马克·彼得·迪森罗斯（Mark Peter Deisenroth），A。AldoFaisal和Cheng ong ong，剑桥大学出版社，2020年参考书：1。线性代数，Stephen H. Friedberg，Arnold J. Insel和Lawrence E. Spence，Pearson，2019年，第五版2。线性代数和从数据中学习，吉尔伯特·斯特朗线性代数和用于机器学习的优化，Charu C. Aggarwal，Springer，2020
关于联邦政府武器化的听证会
委员会根据上午10:29在2141会议室举行，委员会会议。吉姆·乔丹（小组委员会主席）主持。会员在场：代表约旦，伊萨，盖茨，武器 - 斯特朗，斯蒂伯，主教，卡玛克，哈格曼，戴维森，弗莱，普拉斯特，普拉斯特，林奇，瓦瑟尔曼·舒尔茨，戈德曼和克罗克特。主席J Ordan。小组委员会将订购。没有召唤，主席被授权随时宣布休会。我们欢迎大家今天就联邦政府的武器化听证会。主席认可俄亥俄州的绅士戴维森先生，带领我们忠诚的承诺。ll。我承诺效忠美国美国的旗帜，以及它所占据的共和国，一个国家，在上帝之下，无处不在，自由和正义。主席J Ordan。再次，我要感谢所有人加入我们的行列。我们为延迟表示歉意。民主党人在他们参加或参加会议的情况下有一个重要的诉讼，我们在这里遇到了一些技术困难。椅子现在将承认自己的开幕词。阿尔文·布拉格（Alvin Bragg）对特朗普总统的起诉是最糟糕的法律。纽约县地方检察官办公室于2018年开始对特朗普总统进行授予。纽约南部地区几个月后，迈克尔·科恩（Michael Cohen）对付款的调查得出了调查，并确定对特朗普总统不应提出任何指控。进行此操作时，Alvin Bragg正在竞选这项工作。在竞选活动中，布拉格先生吹嘘他已经起诉特朗普总统的次数。在2021年1月，布拉格先生说：‘我是与唐纳德·特朗普（Donald Trump）有经验的候选人。''他说，很难争论以下事实：针对特朗普总统的任何案件都是最重要的，最引人注目的案件。布拉格先生于2022年1月获胜并上任。上班后的几周，他告诉他的一位检察官马克·波默兰茨（Mark Pomerantz），‘他
最终：全氟辛烷磺酸（PFO）和相关盐的人类健康毒性评估
该文件是由美国环境保护署（EPA）的水科学和技术办公室的健康与生态标准部门编写的。该机构非常感谢OW，研发办公室（ORD），儿童健康保护办公室（OCHP）（OCHP）和土地和紧急管理办公室（OLEM）的EPA科学家的宝贵贡献。该文档的作者包括布列塔尼·雅各布斯（Brittany Jacobs）；凯西·林德伯格；卡莉·奥斯丁；凯利·坎宁安（Kelly Cunningham）；芭芭拉·索尔斯（Barbara Soares）；和露丝·埃茨（Ruth Etzel）。该文件的作者包括J. Michael Wright；伊丽莎白·拉德克（Elizabeth Radke）； Michael Dzierlenga；托德·祖林登（Todd Zurlinden）；杰奎琳·温伯格（Jacqueline Weinberger）；托马斯·贝特森；汉古鲁；和凯利·加西亚（Kelly Garcia）。该文档的OCHP作者包括Chris Brinkerhoff；和格雷格·米勒（Greg Miller）（以前是OW）。EPA科学家为OW的文档开发提供了宝贵的贡献，其中包括Czarina Cooper；乔伊斯·多纽（Joyce Donohue）（退休）； Adrienne Keel;阿曼达·贾维斯（Amanda Jarvis）； James R. Justice;来自ORD包括蒂莫西·巴克利（Timothy Buckley）；艾伦·戴维斯（Allen Davis）；彼得·埃吉（Peter Egeghy）； Elaine Cohen Hubal；帕梅拉·诺伊斯（Pamela Noyes）；凯瑟琳·纽豪斯（Kathleen Newhouse）； Ingrid Druwe;米歇尔愤怒；克里斯托弗·劳；凯瑟琳·吉本斯；和保罗·施洛瑟（Paul Schlosser）；从Olem中包括发电的福斯特。 对经理和其他科学专家的文件审查草案的额外贡献，包括ORD毒性途径工作组和预防化学安全和污染办公室（OSCPP）的专家。EPA科学家为OW的文档开发提供了宝贵的贡献，其中包括Czarina Cooper；乔伊斯·多纽（Joyce Donohue）（退休）； Adrienne Keel;阿曼达·贾维斯（Amanda Jarvis）； James R. Justice;来自ORD包括蒂莫西·巴克利（Timothy Buckley）；艾伦·戴维斯（Allen Davis）；彼得·埃吉（Peter Egeghy）； Elaine Cohen Hubal；帕梅拉·诺伊斯（Pamela Noyes）；凯瑟琳·纽豪斯（Kathleen Newhouse）； Ingrid Druwe;米歇尔愤怒；克里斯托弗·劳；凯瑟琳·吉本斯；和保罗·施洛瑟（Paul Schlosser）；从Olem中包括发电的福斯特。对经理和其他科学专家的文件审查草案的额外贡献，包括ORD毒性途径工作组和预防化学安全和污染办公室（OSCPP）的专家。该机构非常感谢伊丽莎白·贝尔（Elizabeth Behl）（退休）提供的有价值的管理监督和审查； Colleen Flaherty（OW）；杰米·斯特朗（Jamie Strong）（以前是OW;目前的ORD）； Susan Euling（OW）；克里斯蒂娜·泰耶（Kristina Thayer）（ORD）；安德鲁·卡夫（Andrew Kraft）（ORD）； Viktor Morozov（ORD）； Vicki Soto（ORD）;和Garland Waleko（ORD）。