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World File Search System穆萨维
萨维特里拜·普勒浦那大学
NEP-2020 采取了全面和多学科的本科教育方法。它允许学生通过整合职业课程灵活地结合多学科科目。鉴于此，我们制定了印度经济课程。它侧重于学生的持续成长和发展，帮助他们了解印度经济面临的挑战。从这个角度来看，本课程旨在向学生传授人口和经济发展的知识。
丹尼尔·切米萨纳·维利加斯
Fernández, EF、Chemisana, D.、Micheli, L. 和 Almonacid, F. 2019，“污垢的光谱性质及其对基于多结的聚光系统的影响”，《太阳能材料与太阳能电池》，第 201 卷。Keshri, S.、Marín-Sáez, J.、Naydenova, I.、Murphy, K.、Atencia, J.、Chemisana, D.、Garner, S.、Collados, MV 和 Martin, S. 2020，“堆叠体全息光栅用于扩展 LED 和太阳能应用中的工作波长范围”，《应用光学》，第 59 卷，第 8 期，第 2569-2579 页。 Lamnatou, C.、Notton, G.、Chemisana, D. 和 Cristofari, C. 2020，“建筑一体化光伏 (BIPV) 和建筑一体化光伏/热能 (BIPVT) 装置的存储系统：环境概况和其他方面”，《整体环境科学》，第 699 卷。Martinez, RG、Chemisana, D. 和 Arrien, AU 2019，“建筑物多维传热的动态性能评估”，《建筑工程杂志》，第 26 卷。Parent, L.、Riverola, A.、Chemisana, D.、Dollet, A. 和 Vossier, A. 2019，“多结太阳能电池的微调：深入评估”，IEEE 光伏杂志，第 9 卷，第 6 期，第 1637-1643 页。
塞尔维亚 GrCF3 W2 – 诺维萨德太阳能热电厂
4DH 第四代区域能源 Ca。大约资本支出 资本支出 CHP 热电联产 CO 2 二氧化碳 DH 区域供热 DHC 区域供热公司 DHW 生活热水 EBITDA 息税折旧摊销前利润 EIRR 经济内部收益率 ESAP 环境与社会行动计划 ESDD 环境与社会尽职调查 ESIA 环境与社会影响评估 EU 欧盟 EUR 欧元 EURIBOR 欧洲银行间同业拆借利率 ETI 预期转型影响 FDI 外国直接投资 GCAP 绿色城市行动计划 GDP 国内生产总值 GET 绿色经济转型 GHG 温室气体 GrCF3 W2 绿色城市框架 3 – 窗口 II IMF 国际货币基金组织 Km 公里 LGD 违约损失率 MEI 市政和环境基础设施 MoF 财政部 MoME 矿业和能源部 MW 兆瓦 MWh / GWh 兆瓦时 / 千兆瓦时 NDC 国家自主贡献 NECP 国家能源与气候计划 PD 违约概率 PSD公开摘要披露 PIU 项目实施单位 PP&R 银行采购政策与规则 PV 光伏 RAROC 风险调整资本回报率 ReDEWeB 西巴尔干地区可再生区域能源计划 RES 可再生能源 RoS 塞尔维亚共和国 RSD 塞尔维亚第纳尔 SBA 备用安排 TC 技术合作 WBIF 西巴尔干投资框架 YE 年末
普雷特纳，克劳斯；萨达维，贾梅尔；马里奥·维鲁埃特
近几十年来，工业机器人已成为制造业中执行相对常规机械任务的工人越来越重要的替代品。全球工业机器人的存量强劲增长，尤其是自 2008-2009 年全球经济和金融危机以来（参见 Abeliansky 等人，2020 年；Prettner 和 Bloom，2020 年；Jurkat 等人，2022 年）。最近的研究表明，这种趋势给低技能工人的工资带来了下行压力，比高技能工人的工资压力更大（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018b，2020 年；Dauth 等人，2021 年；Cords 和 Prettner，2022 年）。结果，技能溢价增加了（参见 Lankisch 等人，2019 年；Prettner 和 Strulik，2020 年）。随着 2022 年秋季 ChatGPT 的出现，以及更普遍地说，随着最近人工智能 (AI) 取得的令人瞩目的进步，人们不禁要问，技能溢价的未来演变将受到怎样的影响（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018a）。这是因为，与工业机器人相比，人工智能主要取代了高技能工人执行的任务。例如，基于人工智能的模型和设备越来越多地用于诊断疾病、开发药物、编写报告、编码，或者只是在营销和研发等领域产生鼓舞人心的想法。由于这些任务通常是非例行的并且由高技能工人执行，人工智能可能会对他们的工资造成下行压力，从而也对技能溢价造成下行压力。为了分析人工智能对总体技能溢价的影响，我们开发了一个通用嵌套恒定替代弹性 (CES) 生产函数，其中机器人替代低技能工人，人工智能替代高技能工人。我们允许机器人和人工智能对不同技能水平的工人进行不完全替代，并推导出人工智能的出现会降低技能溢价的条件。
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
安东尼奥·穆内拉少将
2022 年 9 月 20 日——最近，MG Munera 担任第 20 化学、生物、放射、核、爆炸物 (CBRNE) 司令部的第八任指挥官。MG Munera 部署了...
ISBN 978-602-73461-6-1 - SeNTI UGM 2022
Andi Rahadiyan Wijaya，S.T，理学硕士，执照，博士 Budi Hartono，S.T，MPM，博士 IGB Budi Dharma，S.T，工程硕士，博士 Rini Dharmastiti，Ir. M.Sc, Ph.D Sinta Rahmawidya Sulistyo, S.T., MSc Dawi Karowati B, S.T., M.Sc. Yekti Condro Winursito，S.T.林迪·库苏马瓦德尼 (Rindi Kusumawardani)，S.T. Cici 金融、S.T.哈娜·西尔维娅·德维·普特里 (Hana Silvia Dwi Putri)，S.T.编辑 Rusnita，S.T. Elanjati Worldailmi，S.T.玛尔塔·哈尤·拉拉斯 (Marta Hayu Raras) SRS，S.T.西特拉·努迪亚萨里 (Citra Nudiasari)，S.T.亚斯丁，S.Pd。尤琳达·萨基纳·穆尼姆，S.T.维尼·维利扬蒂 (Wini Wiliyanti)，S.T.卢西亚娜·帕内 (Lusiana Pane)，S.T.尤斯蒂努斯·塔皮洛 (Yusstinus Tapilouw)，S.T.里扎·阿尔法尼，S.T.埃斯穆·阿普里亚托，S.T.瑞安·普拉塞蒂奥 (Ryan Prasetyo)，S.T.莫索·阿尔皮安托，S.T. Tri Wisudawati，S.T. M.Hendi Erfaisalsyah，S.T. Afiqoh Akmalia Fahmi，S.T.哈尼萨·奥基萨里 (Hanissa Okitasari)，S.T.加利·潘杜，S.T.丹尼尔·雷纳尔多·西曼俊塔克，S.T.穆罕默德·卡萨纳尔·哈曼，S.T.罗尼·阿兹米·费萨尔，S.T.伊布努·阿尔·陶菲克，S.T.迪安·希塔达里 (S.T.)马切利诺·阿迪亚·马亨德拉，S.T.拉文斯卡·钱德拉，S.T.蒂蒂·因达尔瓦蒂 (Titi Indarwati)，S.T.伊斯米安蒂，S.T.玛丽亚·普斯皮塔萨里 (S.T.)