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华尔街日报：洛杉矶野火肆虐引海鲜是最后选择
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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
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卡伦·加洛（Karen Gallo）标题：有关的公民组织或代理...
其次，新生儿对环境有害，因为它们直接应用于植物周围的土壤，以便随着它们的生长而吸收。实际上只有约3.5％的农药被植物吸收，其余的杀虫剂被土壤吸收。美国地质调查局的一项研究发现，全国各地有一半以上的溪流中的新污染。neonics会影响神经系统，并被发现会损害产前暴露的儿童的大脑和心脏发育。疾病控制与预防中心（CDC）进行的一项研究发现了50％的人口，儿童浓度最高。这确实令人震惊。我们必须找到更好的方法。
彼得·洛
本演示文稿（包括随附的任何口头评论）包含《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的前瞻性陈述。本演示文稿中包含的所有与历史事实无关的陈述均应被视为前瞻性陈述，包括但不限于关于我们的 Biclonics® 和 Triclonics ® 平台对癌症的影响、我们的知识产权、我们的候选产品治疗某些类型肿瘤的潜力、监管备案的时间以及我们临床试验和合作的时间和预期数据读数、更新或结果以及预期现金流的陈述。这些前瞻性陈述基于管理层当前的预期。这些陈述既不是承诺也不是保证，但涉及已知和未知的风险、不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致我们的实际结果、业绩或成就与前瞻性陈述表达或暗示的任何未来结果、业绩或成就存在重大差异，包括但不限于以下情况：我们已遭受重大损失，目前未盈利并且可能永远不会盈利；我们需要额外资金，但可能无法获得额外资金，且可能要求我们限制运营或放弃对我们的技术或抗体候选物的权利；监管批准的潜在延迟以及市场波动和俄罗斯、乌克兰和中东的全球冲突的影响，这些都将影响我们商业化产品候选物的能力并影响我们创造收入的能力；我们的 Biclonics® 和 Triclonics ® 技术未经证实的治疗干预方法；我们有限的运营历史；国际运营所涉及的经济、政治、监管和其他风险；临床药物开发过程漫长而昂贵，结果不确定；我们对可销售药物的开发阶段的不可预测性；公众对使用癌症疗法的潜在不良反应；患者入组的潜在延迟，这可能会影响获得必要的监管批准；未能获得国际营销批准；未能成功与其他制药公司竞争；如果我们未能获得孤儿药资格或保持我们产品的孤儿药专营权，可能来自其他制药公司的竞争；我们对第三方进行临床试验和临床开发的依赖，以及这些第三方可能无法令人满意地表现；我们对第三方生产候选产品的依赖，这可能会延迟，阻止或损害我们的开发和商业化努力；保护我们的专有技术；我们的专利被判定为无效或不可执行；侵犯第三方知识产权的潜在诉讼；我们吸引和留住关键人才的能力；管理我们的增长可能会导致困难。这些因素以及其他重要因素在我们于 2024 年 5 月 8 日向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的截至 2023 年 3 月 31 日的 10-Q 表年度报告和我们向 SEC 提交的其他报告中的“风险因素”标题下讨论，可能会导致实际结果与本演示文稿中的前瞻性陈述所示的结果存在重大差异。任何此类前瞻性陈述均代表管理层截至本演示文稿发布之日的估计。虽然我们可能选择在未来某个时间点更新此类前瞻性陈述，但我们不承担这样做的义务，即使后续事件导致我们的观点发生变化。
2024 年小型商店指南
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宽带社区概况：纤维锚持续的经济发展夏洛茨维尔，弗吉尼亚州
Lobo等人。研究表明，高速宽带将失业率降低了0.26个百分点，并且该宽带的早期采用率额外的0.16个百分点影响。这些数字应用于田纳西州汉密尔顿县（在2011年成为美国拥有光纤网络的第一批地点之一），认为在2011 - 2020年期间保存或创造的工作数量超过9,500，大约40％，大约是该县所有新工作的40％（Lobo，2020年，2020年）。1在夏洛茨维尔（仅城市）中使用相同的方法在2015 - 2019年期间带来了735个工作。这大约是此期间私营部门工作总变化的35％（2,064）。尽管这种就业增长的某些增长可能归因于提供高速服务的其他宽带提供商，但不可能知道在不在的情况下会提供哪种类型的速度。像全国大多数城市一样，夏洛茨维尔的就业人数在2020年由于1920年下降了（图1）。宽带在后期时期的影响仍在评估中，但是早期的努力集中在宽带采用与基础设施可用性的影响上（Carvalho等，2022）。