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股线和标准 - 复合材料 1
o 汽车、船舶、风车叶片、浴缸和淋浴器、医疗设备、建筑结构、储罐 o 航天器、飞机、直升机、防弹衣、假脚、能源应用、先进汽车和非结构应用（传热、导电性） • FRP 行业（树脂制造商、玻璃纤维制造商、制造机器制造商和制造车间）。 • 讨论先进材料行业（主要航空航天公司、主要零件供应商、次要零件供应商、工具供应商、制造机器制造商、生产材料供应商、纤维制造商、树脂制造商、预浸料公司、核心材料制造商、纤维编织商和预制件制造商）。
药品和住院费用线交叉
基因疗法是一种通过修改人体基因来治疗或治愈疾病的技术。基因疗法可以通过用健康基因替换致病基因、使功能不正常的致病基因失活或将新的/修改过的基因引入体内来帮助治疗疾病。转移的遗传物质会改变细胞产生蛋白质的方式，并通过载体（通常是病毒）输送到细胞中。基因疗法通过静脉注射进行。基因疗法可以使用基因编辑技术（例如成簇的、规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR)）来开发。嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法是一种使用患者自身基因改造的免疫细胞对抗疾病的癌症治疗方法，是第一种获得 FDA 批准的基因疗法。
QUBO线和点激光
Operating temperature -10 °C to +50 °C Tripod adapter 1/4" Protection type IP54 Power supply 3 x 1.5 V Mignon (AA) batteries SOLA-Li-Ion battery 5.2 (5200 mAh) Battery life (at 20 °C) 12 hrs LR6 (Mignon), AA batteries 28 hrs SOLA Li-Ion Battery (5200 mAh) Laser class 2, DIN EN 60825-1 : 2008输出<1.0 MW波长3 x 635 nm/1 x 650 nm尺寸115 x 103 x 135 mm
线 - 智能设计 - 策略 -
通过清晰的沟通方法进行公众参与，并必须由周围居民和利益相关者进行项目开发人员进行准确的信息。这个过程是一个非常重要的阶段，因此可以有效地提供针对和侧重于拟议开发项目的影响的行动计划。因此，为了确保有效实施双边通信，在吉隆坡联邦领土的规划控制级别引入了通信策略（CS）方法。CS是计划工具的一部分，该工具将协助吉隆坡市政厅（DBKL）决定考虑计划申请批准。通常，CS方法将在上一个级别（发布开发订单批准之后），当前（子工作工作的启动）和项目实施（Super Enstruct Work的启动）。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
增强Oracle云基础架构中的云安全性
摘要：云计算已成为现代IT基础架构的重要组成部分，为组织提供了可扩展且灵活的解决方案。安全问题仍然是其广泛采用的重大障碍。本研究探讨了Oracle云基础架构（OCI）的关键安全挑战，包括数据泄露，未经授权的访问，身份管理和网络漏洞。虽然Oracle的安全工具（例如Oracle Cloud Guard和Data安全）有助于减轻这些风险，而不断发展的网络威胁需要持续适应。共同的责任模型进一步需要采取主动的安全措施和法规依从性。为了提高云安全性，这项研究研究了混合加密技术的性能，比较了OCI中基于RSA，Blowfish，基于池塘的关键管理。结果表明，RSA + Blowfish模型可显着提高加密速度，降低解密延迟并增强安全指标。绩效评估指标以准确性（99.47％），精度（99.12％），召回（99.08％）和F1得分（99.10％）确认其鲁棒性。这些发现建立了混合加密作为确保基于云的数据的有前途的方法。
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