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World File Search System克劳塞维茨
夏洛茨维尔25年充满活力的社区基金报告
计划申请由城市工作人员审查。对充满活力的社区基金流程的审查正在进行中，并将继续持续到以后的财政年度。该市感谢UVA股票中心和非营利性卓越中心，以协助我们的流程符合最佳实践。对于25财年，该市收到了45份运营资金的申请，并收到了艺术和文化组织的21份申请。市政府工作人员招募了一个充满活力的社区基金小组来审查申请。成员在人类服务组织，具有人类服务知识的人和具有授予知识的人之间有着经验的成员。非老板小组成员的参与得到了赔偿。所有成员都获得了彻底的取向，其中包括有关利益冲突的培训。
对学员精神病医生马克·霍洛维茨的采访
对抑郁症的5-羟色胺不平衡假说的系统评价和抗抑郁药机制的个人观点进行了与受训者精神病学家Mark Horowitz摘要Fauzia Khan的访谈，遇到了NHS的训练者精神病学家和临床研究员Mark Horowitz博士。马克谈到了他进入精神病学的旅程，他使用抗抑郁药的个人经历以及他所经历的戒断效果。马克还讨论了他的研究兴趣以及他与乔安娜·蒙克里夫（Joanna Moncrieff）教授的最新伞系统评价有关抑郁症的抑郁理论。[1]告诉我您的背景和精神病学之旅。我在澳大利亚悉尼长大，来自一个非常神经质的犹太家庭，类似于伍迪·艾伦（Woody Allen）的电影中所描绘的那些。我决定在医学院早期成为一名精神科医生，旨在解决我的家人和我自己。医学院不太适合我，我很痛苦，导致我被诊断出患有抑郁症和处方抗抑郁药。我也对神经科学，思想和精神分析感兴趣，所以我认为我不可避免地会进入精神病学。在2010年代初期，我使用人脑干的干细胞模型进行了博士学位，研究了大脑中抑郁症的生物学。我对压力，压力荷尔蒙以及抗抑郁药的作用以及当时也对抗抑郁药的原因感兴趣，我很想知道我们是否可以改善这些药物。
俄罗斯对乌克兰战争的证据
在本工作论文中，我们想问的是新技术如何影响克劳塞维茨的战争迷雾？我们利用俄罗斯正在全面入侵乌克兰的例子来解决这个研究问题。证据包括“高科技”系统，如可携带核弹的高超音速武器，以及“低科技”系统，如廉价的商用无人机和负担得起的开源情报 (OSINT) 技术。就前者而言，我们发现俄罗斯的威胁和宣传创造了围绕武器的神话，而这些武器的军事用途并不明确。对于后者，媒体和专家的说法是耸人听闻的，因为这些系统改变了战斗动态，但没有带来革命性的影响。这两种情况都表明，对性能的期望和战场现实之间存在明显的差距。因此，新兴武器技术未能提供有关地面力量和条件平衡的明确性——这是减少战争迷雾的两种途径。在陆战中，历史早已表明，新技术很少能决定胜负。提出相反的说法只会加剧战争迷雾，并需要新的策略来对抗对武器过高预期的炒作。
DEFEXPO 2022 期刊
将阿玛尔勇士纪念碑（用来纪念印度“无名战士”的长明火）从印度门下移到国家战争纪念馆 (NWM)，引发了各方的强烈抗议，这不仅是对印度退伍军人的讽刺，也是印度社会政治格局的深刻分裂。让我们首先来谈谈“分裂”。印度当代政治中的猜疑和不信任程度如此之高，环境如此紧张，以至于当今政府的每一个举动都被视为加强执政党选举前景的举措。这种趋势在军事领域最为明显。自从普鲁士战略家克劳塞维茨将“战争是政治的延续...”归类为以来，世界各地的政治家——从英迪拉甘地到玛格丽特撒切尔——都毫不掩饰地利用军事成就来获取政治资本。然而，在印度，鉴于选举是一种地方性现象，政府需要谨慎行事，为自己划定“红线”。这里需要担心的不是政党获得不当优势，而是过度的政治姿态和曝光带来的腐蚀性影响，这可能会
克劳迪娅·罗伯斯·安吉尔
它基本上由两种类型的参与者组成：中心人物或主持人，坐在全景视频空间的中间，其脑电波值通过 BCI（脑机接口）收集，以影响声音环境；第二种类型的参与者由客人代表，访客通过触摸屏幕，通过连接到主持人所坐椅子的触觉传感器影响主持人的情绪状态，从而影响视听环境。
塞维索工厂广泛使用传感器和人工智能构建新型安全管理系统
控制重大事故危险 MAH 的安全管理系统 SMS 是塞韦索法规的支柱。在过去 30 年中，该法规为减少欧洲化学事故的数量和严重程度做出了贡献。在塞韦索的机构中，采用正式的 SMS-MAH 是强制性的，并且要接受主管部门定期检查的程序。技术的发展为安全管理带来了新的挑战和机遇，塞韦索的工业可以提前抓住这些挑战和机遇，因为他们已经信任一个好的安全组织。信息和通信技术的广泛使用使记录所有最小事件和扩大可用于改进 SMS-MAH 的信息库变得更加容易。例如，位置传感器可能有助于获得事件的实际位置。环境传感器以及插入设备的传感器可以提供进一步的相关信息。随着事件数量的成倍增加，分析变得越来越困难和浪费时间。使用 AI 人工智能技术（包括文本挖掘和机器学习技术）有助于扩大研究的事件数量并提高提取隐藏在事件报告中的信息的能力。程序和操作说明应实用、简洁、精简和有效；它们应包括不同的格式，例如图表、图纸、照片、视频。信息表和培训材料是其他要素，它们的动态更新对于拥有最高级别的员工至关重要。本文提出了一种新的 SMS-MAH 模型，该模型仅具有少数正式程序，随着时间的推移保持不变，并且由于工业 4.0 的支持技术（即传感器和 AI），许多动态资源易于适应不断变化的环境。所提出的架构的基本思想如下：管理系统在操作部分非常动态，但其监管核心需要合理的稳定性，这很重要，因为在塞韦索环境中，管理系统也具有法律效力。
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
BDO 印度服务与解决方案组合_2024
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伦敦计划 - 大伦敦政府
艾伦·史密斯、亚历克斯·格林、安德鲁·拉塞尔、安娜·特纳、布莱恩·斯托尔珀、塞莱斯特·朱斯蒂、达伦·理查兹、艾琳·谢、艾略特·坎普、杰拉德·伯吉斯、乔治·韦茨尔、格雷厄姆·克莱门茨、霍莉·朗、霍莉·韦尔、伊贾里·迪克森、詹姆斯·基奥、珍妮弗·彼得斯、约翰·莱特、约翰·瓦彻、乔纳森·布鲁克、乔纳森·吉布、约恩·彼得斯、朱莉娅·汤姆森、朱莉埃玛·麦克劳林、凯文·里德、劳拉·戈尔茨坦、丽莎·费尔曼纳、露辛达·特纳、林登·福瑟吉尔、米凯拉·史密斯、娜塔莉·戈登、娜塔莉·韦尔斯、彼得·希思、菲利普·沃特斯、蕾切尔·鲁尼、雷切尔·斯莫利、瑞安·威廉姆斯、理查德·林顿、罗布·麦克尼科尔、罗汉·拉纳维拉、莎拉·布莱克莫尔、雪莉·古尔德、史蒂文·哈里斯、特蕾莎·芬、托因·奥莫达拉、伊然魏，蒋逸天。
可再生能源和能源效率
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