XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System施维雅
农业灌溉设施管理AI应用推广项目实施指南
灌溉设施管理人工智能应用促进指导方针 第 2703 号（2020 年 4 月 1 日） 致各地方农业管理局局长、国土交通省北海道地区开发局局长内阁府冲绳综合秘书处长官、农林水产省农村振兴局局长第1号申请关于实施促进灌溉设施管理使用人工智能的项目，请参阅《促进灌溉设施管理人工智能应用项目实施指南》（2020 年 4 月 1 日农林水产部副部长通知第 2702 号）。（以下简称“大纲”） )，以及本指南。第2节 项目内容 1.本指南第1节的“构建有助于节省功能诊断人力的人工智能”是指下列项目。 （1）收集并整理人工智能建设所需的目标设施信息。 （2）利用（1）等信息，建设有助于节省功能诊断劳动力的人工智能。 指南第2.2条“人工智能“利用上述内容进行功能诊断的演示”是指以下内容： （1）为提高构建的人工智能的准确性而需要进行的演示 （2）演示结果摘要 第三节 报告 必须按照附件格式在财政年度 6 月底之前提交符合第五条指导方针的报告项目实施年度结束后，应当提交项目实施情况报告。附则 本通知自2020年4月1日起施行。
新闻稿 在 THRPTX（THeRaPeuTics 创新峰会）上，施维雅重申了其对更敏捷研究的承诺，这种研究更加开放、更加
新闻稿 在 THRPTX（THeRaPeuTics 创新峰会）上，施维雅重申了其对更敏捷、更开放、更以患者为中心的研究的承诺。 叙雷讷，2024 年 7 月 1 日——6 月 18 日，施维雅首次在其巴黎萨克雷基地召集全球研发人员，交流肿瘤学领域的最新治疗和社会进展。 作为科学进步的真正催化剂，这次原创会议旨在成为一个前所未有的健康研究对话场所。共同的目标是引导可持续创新，造福患者。 “分享科学和知识以推动医学进步是施维雅使命的一部分，施维雅由基金会管理，存在于药品价值链的每个阶段，从研究和诊断到患者治疗和随访。通过 THRPTX，我们旨在创建一个国际会议，旨在提高知识和未来护理服务的可及性，造福患者。”施维雅总裁 Olivier Laureau 强调在互动辩论和圆桌会议中，来自学术界、研究界、患者团体和制药行业的国际知名与会者强调了采取整体和多学科方法应对肿瘤学重大挑战的重要性。在这些挑战中，我们值得一提的是针对患者分子特征的靶向疗法的开发、对抗治疗耐药机制以及充分利用颠覆性技术的进步。施维雅研发执行副总裁 Claude Bertrand 总结道：“只有合作和多学科方法才能让我们应对肿瘤学的挑战。THRPTX 体现了与所有利益相关者进行开放和建设性对话的愿望，以加速创新、可及和可持续的治疗解决方案的出现。”患者是未来治疗创新辩论的核心 世界上每两个人中就有一个人在一生中患上癌症，而根据世界卫生组织的数据，2022 年至 2050 年间癌症新病例数将增加 77%，因此施维雅选择将首届 THRPTX 创新峰会的重点放在肿瘤学上。这是集团的优先事项，集团将其 70% 的研发预算用于研究难治癌症的疗法。 交流的第一大重点：每个患者都是独一无二的。这显而易见，也给研究带来了重大挑战。专家呼吁在创新的早期阶段更好地整合患者，无论是在研究还是在医疗保健方案中。他们还呼吁所有医疗机构加强合作，向更加个性化和高效的医疗发展。 辩论中总结的目标之一是：“为正确的患者提供正确的药品，在正确的时间使用正确的剂量”。确定的杠杆包括：
入札公告(建筑一式、消防施设)
2024年7月2日 — 此外，有关直接工程成本的详情，请提供与交付数量等相对应的摘要（土木工程）。此部分描述规格、尺寸、数量、单位、单价、金额等。 建筑成本明细...
将马基雅维利式的论述应用于俄罗斯混合战争
我在此声明，本文件中的所有信息均已根据学术规则和道德行为获得和呈现。我还声明，根据这些规则和行为的要求，我已充分引用和参考了所有非本作品原创的材料和结果。
雅瑞新闻
本季度，我们的主要研究亮点包括改进从辣椒中提取生物活性辣椒素的技术，以及将其富集在米糠油中以生产营养保健油。稻麦系统中二氧化碳的净生态系统交换被划分为总初级生产力，以与环境变量相关联。确定了玉米黄质在晚播小麦发育籽粒的光保护中的作用。在开发基于 CRISPR/Cas9 的拟南芥基因组编辑植物以提高对根结线虫的抗性方面取得了重大成就。我们庆祝了许多重要活动，例如 ICAR-IARI 成立日、世界环境日和国际瑜伽日。该研究所建立了一个区域蜂蜜检测实验室，用于检查蜂蜜的质量。NAAC 同行评审小组在此期间访问了 IARI，以对该研究所进行认证。组织了第 37 次虚拟科学咨询委员会会议，以制定明年的行动计划。向农民分发了巴斯马蒂品种的种子套件，以提高对这些品种盈利能力的认识。在“从实验室到土地”计划下，我们申请并续签了 IARI 技术的专利。通过培训计划、Kisan Goshthis、展览和演示，组织了针对推广人员和农民的土壤、水和作物管理能力建设计划。组织了 UPJA 和 ARISE 计划，以培养早期创新者和企业家。我们建立了“Pusa Agri Krishi Haat”，这是一个创新的市场平台模式，农民可以通过它向城市消费者销售农产品。IARI 的 PILA 和 PGGSU 在 Haat 内组织了一场宣传文化活动，吸引了大批观众。在此期间，在国际和国内代表访问研究所时，还展示了多项 ICAR-IARI 技术。
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