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World File Search System文本属性
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
属性图的属性分子生成模型
培训生成模型，捕获数据的丰富语义并解释由此类模型编码的潜在表示，这是未/自我监督学习的非常重要的问题。在这项工作中，我们提供了一种简单的算法，该算法依赖于预先训练的生成自动编码器的潜在代码的扰动实验，以发现生成模型暗示的属性图。我们执行扰动实验，以检查给定潜在变量对属性子集的影响。鉴于此，我们表明一个人可以拟合一个有效的图形模型，该模型在被视为外源变量的潜在代码和被视为观察到的变量的属性之间建模结构方程模型。一个有趣的方面是，单个潜在变量控制着属性的多个重叠子集，与试图施加完全独立性的传统方法不同。使用在大型小分子数据集中训练的预训练的生成自动编码器，我们证明，我们算法学到的各种分子属性和潜在代码之间的图形模型可用于预测从不同分布中绘制的分子的特定特性。我们比较了对简单基线选择的各种特征子集的预测模型，以及现有的因果发现和稀疏学习/特征选择方法，以及从我们的方法中衍生的马尔可夫毛毯中的预测模型。的结果从经验上表明，依赖于我们的马尔可夫毛花属性的预测因子在转移或通过新分布中的一些样本进行微调时，尤其是在训练数据受到限制时，分布变化是可靠的。
尿素属性
尿素特性是一种颗粒状的，白色的，高可溶的肥料，在所有氮肥中含有最高的氮。它通过土壤或叶面施用提供了植物的氮需求。其化学公式为CO（NH 2）2，包含46％N（氮）。由于它以NH 2的形式含有碳（C）和氮，因此被称为有机氮来源。尽管它高度溶于水，但其氮（NH 2）含量不能直接被植物根部吸收。为了使其氮含量可用于植物，在土壤中的尿素酶（在许多线圈微生物中发现）应通过酶促反应将尿素转化为尿素（NH 4）氮形成。这就是原因；土壤温度和微生物在土壤中的活性很重要。因此，尿素肥料被认为是缓慢释放的肥料。农业用途，为了提供足够的氮，尿素对几乎所有农作物和烟草的施肥非常有用。当未向植物提供足够的氮时，植物的生长会减速；叶变黄，产量降低。尿素具有独特的特性，可以在所有植物发育阶段中使用。除了在播种过程中或在播种之前或在播种之前或在播种之前的起动器（碱）肥料外，还可以将尿素作为顶级敷料施肥。在两种情况下，土壤太沙质和光线，由于降雨过多或灌溉不当，尿素肥料的大部分地区都会在土壤中排出。因此，当首选尿素作为氮源时，必须仔细灌溉此类土壤。，在小麦和大麦等植物中将尿素肥料作为顶层肥料播放为高温较高的植物中，尤其是在pH值较高的钙质土壤中，它可能会导致30-40％的氮损失。将尿素肥料施加到土壤中，然后将其与之混合时，氮流失较少。具有两个（20.20.0）和三个（15.15.15）营养素的复合肥料通常，但并非总是以尿素形式含有氮。然而，叶面肥料中的氮是尿素形式的首选，因为叶子被叶子吸收和对植物的影响要快得多。有关更多信息，请参阅我们网站上的“受精建议”。
CPI属性组
CPI Property Group SA（“ CPIPG”或“公司”）在2019年10月至2024年5月之间发行了五个绿色债券1（统称为“绿色债券”），以资助与绿色建筑，能源效率，可更新能源以及生存自然资源和土地使用的环境可持续性项目。2024年8月，CPIPG聘请了可持续发展学，以审查以绿色债券收益（“提名支出”）资助的项目，并提供了评估他们是否符合收益标准的使用以及CPIPG是否符合CPI Property Property Group可持续性融资框架中的报告承诺（“框架”）。2,3 Sustainalytics在2022年1月就该框架提供了第二方意见。4这是Sustainalytics的第三次年度评论，对框架下发出的工具的分配和报告，此前在2022年3月5日和2023年3月进行了审查。6
2023属性Roadmap631174.pdf
今天，Miso失去负载期望（LOLE）7建模结合了优化的计划中断时间表，并根据历史单位级别的停电数据随机抽取强制中断。 此外，还建立了极端寒冷的天气中断加法器，该加法器在极端寒冷的温度下，使用基于历史停电数据的区域特异性，固定的停电概况近似于天气依赖的中断。 随着系统车队的不断发展，有必要更好地理解和量化与天气相关的驾驶员对系统风险的影响，例如与燃料不可用，机械故障和气体/电气协调崩溃有关的中断。 为了提高对天气依赖风险驱动因素的可见性，探索燃料和非燃料相关的中断对Lole框架的影响很重要。 随着资源组合变得越来越多样化，承认不同地理位置之间转移限制的区域含义也是关键。今天，Miso失去负载期望（LOLE）7建模结合了优化的计划中断时间表，并根据历史单位级别的停电数据随机抽取强制中断。此外，还建立了极端寒冷的天气中断加法器，该加法器在极端寒冷的温度下，使用基于历史停电数据的区域特异性，固定的停电概况近似于天气依赖的中断。随着系统车队的不断发展，有必要更好地理解和量化与天气相关的驾驶员对系统风险的影响，例如与燃料不可用，机械故障和气体/电气协调崩溃有关的中断。为了提高对天气依赖风险驱动因素的可见性，探索燃料和非燃料相关的中断对Lole框架的影响很重要。随着资源组合变得越来越多样化，承认不同地理位置之间转移限制的区域含义也是关键。
文本内部和文本之间的比较和对比
听起来像这样，“这个故事很像_____，因为_____。我注意到_____和____非常相似。我也注意到了一些不同之处。一些不一样的东西是_____。” 4. 阅读两个不同的故事后，讨论以下内容：