将来我们预计会采取进一步的措施,例如继续发展基于云的产品和服务的能源效率和排放量。新组织在optum中的融合后,产品设计与AWS构造良好的框架保持一致,在该框架中,可持续性是中心产品和服务设计支柱,员工接受培训并遵守持续的设计要求,优先考虑效率和降低能源消耗。
说明:01 说明每种存款类型的总存款负债。02 说明每种存款类型的账户数量。03 说明每种存款类型的客户数量。04 余额超过斯里兰卡存款保险计划 (SLDIS) 覆盖限额的账户数量。05 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的账户数量。06 余额超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。07 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。08 不符合 SLDIS 资格的总存款负债。09 符合 SLDIS 资格的总存款负债(上限为每个存款人的覆盖限额)。10 说明每种存款类型的市场份额估计值。
本节必须包含计划所有者的两组联系方式;主要的PAP代表的一组联系方式,该详细信息协调其组织之间的沟通,以选择提供替代联系人。第二组详细信息将是BSCCO的主要联系人,以回答任何查询并寻求建议。如果适当的话,BSCCO还可以提供替代联系方式。
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在本文中,我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net),这是一种基于无模板学习的方法,用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net),它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动,从而表示人体的非刚性运动。此外,DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net),它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后,为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索,我们提出了一种新的训练损失,即基于易到难几何的损失,这是一种简单的策略,它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导,同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练,以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明,DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法,并且有足够的差距,定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
2020 年 6 月 24 日,杜西州长发布了 2020-41 号行政命令,在 COVID-19 期间优先考虑儿童和学校,涉及 2020-2021 学年学校重新开放。作为行政命令的一部分,所有公立学校均可提交远程学习计划 (DLP),以获得在 2020-2021 学年为未获得亚利桑那州批准的在线教学 (AOI) 计划的学生提供远程学习选项的灵活性。学区必须在实施远程学习之前向亚利桑那州教育局 (ADE) 提交 DLP。学区可在向 ADE 提交计划后开始运营其 DLP。特许学校必须使用亚利桑那州特许学校委员会 (ASBCS) 提供的模板,并且必须按照 ASBCS 和每个特许持有人指定的教育项目经理在通讯中指定的方式提交其 DLP。
对于每个广场 +街道规划过程,将建立计划区域的关键语言。至少将遵循BPDA语言访问计划的标准。所有广泛的公共参与(公共开放式房屋等)),将为关键语言提供翻译服务(该地区5%的选民或1,000个人所说的语言,以较少者为准)。此外,在早期参与期间,项目团队将与关键领域利益相关者讨论通过人口普查数据所证明的语言以外的语言很重要。这些可能包括,例如,企业的顾客可能不住在该地区,而是由于其文化价值而使用该地区的特定便利设施。所有主要文件(计划草案,最终计划)和参与文书(调查,董事会,演示等)将以每个计划区域确定的关键语言提供。对于较小规模的参与度(例如,焦点小组会议或利益相关者的访谈),将根据具体情况评估翻译服务的需求。
