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蒙特苏马县社区野火保护计划
在州和联邦消防机构、蒙特苏马县政府和当地消防区之间举行了多次会议。 对野火风险进行评估，从而绘制了新版蒙特苏马县火灾风险 - 关注社区地图（附件）。 举行了一系列社区范围和消防区级别的会议，向居民通报风险/风险降低策略以及支持性公共和私营部门资源，包括以下主题：松果虫疫情和干旱、火灾在生态系统中的作用、防御空间、疏散、疏散期间对宠物和牲畜的照顾。 在当地电视台播放了视频“第一道防线”。 发表了一系列关于野火危害缓解的新闻文章。将 CWPP 草案发送给主要利益相关者进行审查。 开发了原型分区级燃料缓解计划。 继续改进地图绘制和技术资源。 出版了《旱生植物景观设计指南》，其中包括防御空间策略和防火景观设计信息和建议。
- -\l\v/li 约翰·C·弗里蒙特
回应：董事会部分同意这一发现。本报告中提到的三起辞职事件中，只有一起发生在当前任期内，而且是出于个人原因。但是，首席执行官职位的部分人员流动部分是由于监管要求，即根据 22 CCR 7070/，综合急症护理医院必须始终拥有一名指定的管理员（即首席执行官）。因此，当首席执行官意外离职时，JCFHD 董事会必须迅速任命一名临时管理员，同时寻找一名永久首席执行官。一般来说，在 Mariposa 这样的农村地区招聘首席执行官职位是一项挑战，要么是回应的候选人很少，要么是回应的候选人要求的薪水超过 Di 地区可以支付的薪水，要么是不合格的。
使用蒙特卡罗方法的深度主动推理代理
主动推理是理解生物智能的贝叶斯框架。其基本理论将感知和行动归结为一个单一的命令：最小化自由能。然而，尽管它在解释智能方面具有理论效用，但计算实现却仅限于低维和理想化的情况。在本文中，我们提出了一种神经架构，用于构建在复杂、连续状态空间中运行的深度主动推理代理，使用多种形式的蒙特卡罗 (MC) 采样。为此，我们介绍了一些对主动推理来说新颖的技术。这些包括：i) 通过 MC 树搜索选择自由能量最优策略，ii) 通过前馈“习惯性”网络近似该最优策略分布，iii) 使用 MC 丢失预测未来参数信念更新，最后，iv) 优化状态转换精度（一种高端注意力形式）。我们的方法使代理能够有效地学习环境动态，同时与基于奖励的对应者相比保持任务性能。我们在基于 dSprites 数据集的新玩具环境中说明了这一点，并证明主动推理代理会自动创建适合建模状态转换的解开表示。在更复杂的 Animal-AI 环境中，我们的代理（使用相同的神经架构）能够模拟未来的状态转换和动作（即计划），以显示奖励导向的导航 - 尽管暂时停止了视觉输入。这些结果表明，配备 MC 方法的深度主动推理提供了一个灵活的框架来开发受生物启发的智能代理，可应用于机器学习和认知科学。
桑托斯杜蒙特机场跑道尺寸审查 -
摘要 这项工作的目的是审查计算机场跑道尺寸和磁方向的程序，并将其应用于已投入运营的机场。风向往往会根据气候干扰而变化。飞机逆风着陆和起飞，但跑道定位的方向相差很大，且强度较强，给机场运营带来困难。位于里约热内卢的桑托斯杜蒙特机场被用作研究对象。该作品还揭露了因气象原因而遭受袭击的历史。近年来的结果表明，目前轨道的走向适合现有的基础设施。然而，由于机场的位置，定位的改变是未来的主要障碍。此外，这项工作还提出了改进对那里发生的攻击的数据分析的建议。
收到了马萨诸塞州的镇业务员贝尔蒙特
董事Struzziero指出，离开的一名重要工作人员回到了图书馆。回答一个问题，他对RFID项目状态的受托人更新了，并指出当前收集的大约80％已被标记。他指出，剩下的要标记的材料将被移动，并且一旦完成，该项目将继续在Chenery的临时空间中继续前进。主任Struzziero进一步指出，他希望在临时空间中推出RFID技术。他报告说，他正在花时间进行行政家政工作，以期转移到临时空间和拆除建筑物。他还指出，他正在进一步完善假设，因为2025财年的预算过程仍在继续，鉴于未来18个月内将发生重大过渡。
可再生能源和能源效率
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Iticysum（Rooth）G。Don，有希望的细节较少地点的植物学：一个小蒙特威·蒙特维（Monteway Monteway）的研究案例（sardi
Greggio，N.，Buscaroli，A.，Zannoni，D.，Sighinolfi，S.，Dinelli，E。（2022）。Italicum Helicrysum（Roth）G。Don，一种有希望的物种，用于污染矿场的植物治疗：蒙特维西奥矿山（意大利萨迪尼亚）的案例研究。地球化学探索杂志，242，1-15 [10.1016/j.gexplo.2022.107088]。
加州大学默塞德分校
睡眠分期是睡眠评估和疾病诊断的基础，是睡眠研究的重要内容，自动化睡眠分期的相关工作已经取得了许多令人满意的成果，但目前的研究多以睡眠信息作为分类特征，如以时域或频域度量作为局部特征，以跨通道的综合脑网络信息作为全局特征，而忽略了脑活动的自发规律。同时，脑微状态被认为与脑活动密切相关，可以用来研究脑整体电位的变化规律。为了基于脑电图探究睡眠阶段脑功能微状态的规律性变化，特别是睡眠结构的规律性变化，我们首先进行微状态聚类，然后基于这些微状态表征被试的睡眠结构，随后将睡眠结构与传统的睡眠信息特征相结合，进行自动化睡眠分期。本研究的实验贡献如下：（1）首次提出将睡眠结构应用于睡眠自动分期。（2）当微状态类别数量达到 7 个及以上时，模型表现良好，最佳分类准确率达到 89.50%。（3）提出了一种融合睡眠结构与睡眠信息的睡眠自动分期模型。关键词：睡眠自动分期；脑电信号；微状态；睡眠结构
苏珊·M·塞布拉上校
Susan M. Cebula 上校出生于宾夕法尼亚州匹兹堡。她毕业于匹兹堡大学，获得生物学理学学士学位。1999 年，她通过健康职业奖学金计划获得匹兹堡大学牙科学院的牙科医学博士学位，在此期间，她被任命为美国陆军牙科部队成员。Cebula 上校在科罗拉多州卡森堡完成了为期一年的普通牙科高级教育 (AEGD) 住院医师计划。随后，她在德国吉贝尔施塔特的第 523 医疗公司 (牙科服务) 担任前线治疗小组的排长；部署到科索沃以支持 Med Falcon 特遣队。她继续在弗吉尼亚州贝尔沃堡担任普通牙科军官。 2008 年，Cel Bla 上校在拉克兰空军基地 Wilford Hall 医疗中心完成了三军正畸住院医师培训计划，并获得了正畸证书。在她的下一个任务中，她担任华盛顿特区沃尔特里德陆军医疗中心口腔颌面外科住院医师培训计划的正畸科主任和正畸导师。从那时起，她担任华盛顿州刘易斯-麦克乔德联合基地牙科诊所 #3 的 AEGD 1 年制和口腔颌面住院医师培训计划的主管、正畸医师和正畸导师。
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