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学区远程学习计划模板
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。
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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。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
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。
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根据联邦法规第42条第438.602（e）条的标题，加利福尼亚州卫生保健服务部（DHC）必须定期定期，但不少于每三年的行为或进行每三年的行为或合同，对准确，真实性的独立审核，或者对经过审查的独立审核，或者在谨慎的范围内进行，或者在既有谨慎措施，或者均在内，或者在既有审核中均可遵循，或者是对既定的，或者在既有审核的措施，或者均应遵守。DHC与Mercer Health＆Bestric LLC的一部分Mercer政府人类服务咨询公司（Mercer）签约，以满足这一要求，该要求是在San Franciso Health Plan（SFHP）中获得州财政年度（SFY）2021年州财政年度（SFY）2021年提交的财务数据的要求。Mercer设计并批准了DHC的程序，以测试RDT中自我报告的财务数据的准确性，真实性和完整性。
