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主题：附录 1 - 公园和娱乐设施总体规划项目修改原始提案截止日期并添加 Zoom 链接信息
背景 南门市成立于 1923 年 1 月 20 日，是洛杉矶县第十六大城市，面积为 7.5 平方英里。南门位于洛杉矶市中心东南 12 英里处。南门市人口为 90,926。南门市公园和娱乐部为南门居民提供娱乐服务，并维护市政府拥有或经营的各种公园和娱乐设施。大多数项目和设施都位于占地 96 英亩的中央公园，即南门公园。市政府拥有或经营的其他九个公园或设施占地共计 192 英亩。南门公园建于 1946 年，服务人口为 40,000 人。南门公园的设施年代久远，从 1950 年建成的礼堂大楼到 2004 年重建的老年中心，应有尽有。南门公园的其他设施包括 1976 年建成的 64,000 平方英尺体育中心，其中包括一个设施齐全的体育馆和一个 50 米室内游泳池、十个棒球场、一个 9 洞、标准杆 3 杆的高尔夫球场、四个游乐场、一个滑板公园、野餐区和十个停车场。南门公园是该地区最繁忙的公园之一，每天有超过 5,000 名游客。南门公园的总体规划于 1984 年完成，随后于 2008 年再次完成，其中约有 25 个项目建议中的 15 个得到实施。现行的公园总体规划还有 4 年的期限，然而，在走出疫情并经历了诸多变化之后，该市正在寻求推进新的创新理念，为了充分利用现有的资源，工作人员和市议会有意制定一项新的总体规划，以指导未来 10 到 20 年内公园和娱乐设施的翻新和开发。
基于深度学习的恶意软件检测的自动化机器学习
深度学习（DL）已被证明在检测不断发展的复杂恶意软件方面具有有效性。，尽管深度学习减轻了功能工程问题，从而找到了最佳的DL模型的体系结构和一组超参数，但仍然是一个需要领域专业知识的挑战。此外，许多提出的最新模型非常复杂，可能不是不同数据集的最佳选择。一种有希望的方法，即自动化机器学习（AUTOML），可以通过自动化ML管道密钥组件（即超参数优化和神经架构搜索（NAS））来减少开发自定义DL模型所需的域专业知识。Automl减少了设计DL模型所涉及的人类反复试验的数量，在最近的实现中，可以找到具有相对较低计算开销的新模型体系结构。对使用汽车进行恶意软件检测的可行性的研究非常有限。这项工作提供了全面的分析和有关将AUTOML用于静态和在线恶意软件检测的见解。对于静态，我们的分析是在两个广泛使用的恶意软件数据集上进行的：Sorel-20m，以在大型数据集上演示效率；和Ember-2018，这是一个较小的数据集，该数据集特定于策划，以阻碍机器学习模型的性能。此外，我们还显示了调整NAS过程参数的效果，以在这些静态分析数据集中找到更佳的恶意软件检测模型。此外，我们还证明了Automl是在线恶意软件检测方案中使用卷积神经网络（CNN）的云IAAS的表现。我们使用新生成的在线恶意软件数据集将AutoML技术与六个现有的最先进的CNN进行了比较，而在恶意软件执行期间，有或没有其他应用程序在后台运行。我们表明，与最先进的CNN相比，汽车技术的性能更高，而在架构上很少有开销。一般而言，我们的实验结果表明，基于汽车的静态和在线恶意软件检测模型的性能比文献中介绍的最先进的模型或手工设计的模型在标准杆上甚至更好。
IBIS DAM紧急行动计划
IBIS Creek大坝最初是在1907年建造的，是混凝土式的岩石填充大坝。自那时以来，大坝已经进行了两次翻新，最近在2013年完成了。它位于宜必思溪（Ibis Creek），位于尔湾班克（Irvinebank）乡镇上游2.5公里处。大坝约为凯恩斯西南82公里。大坝目前由Mareeba Shire委员会拥有和运营。向城镇居民提供了非含水。一条1.4公里的管道从大坝向北延伸，提供位于城镇上方山脊上的两个水库。供应将被重力送入IrvineBank内的每个属性。大坝的最新升级于2013年6月完成（第3阶段）。大坝现在有能力处理1：72,000 AEP事件：可接受的洪水容量（AFC）。越过大坝最大的洪水是由于2006年与旋风拉里（Larry）和2010年Cyclone Tasha tasha相关的降雨造成的。这些事件约为AFC的7％。在Irvinebank和Ibis大坝的现场访问期间，为了准备最新的失败影响评估报告，Loudoun Dam受检查是否有可能稳定，以防止可能的级联失败。确定“宜必思大坝的失败很可能会触发劳登大坝的后续失败。”1因此，如果宜必思和/或劳登大坝（S）失败，学校教师的居民将处于危险之中。表1 2：由于IBIS大坝的失败（没有级联故障），在Irvinebank的估计标准杆在所有情况下都包含在所有情况下，除可能的最大洪水（PMF）外：劳登大坝下游的所有房屋都将在劳登大坝失败的情况下被淹没。当前的失败影响评估指出，大坝的晴天（SDF）（大坝达到全部供应量为825.5 m ahd），在100个AEP事件（相应的最高率）中，将受到67人的危险（SDF）的影响（SDF）。表7来自皇家HaskoningDHV（RHDHV）IBIS大坝风险评估报告（FIA 2020），此处复制为表1，显示了每个故障事件的PAR。