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奥克维尔镇的家用能源改造可行性研究
根据技术潜在分析，该研究的结果得出结论是合格的“是”。为了更大的确定性，此结论是基于奥克维尔（Oakville）所有合格房屋的充分参与（即技术潜力）。提供了中等和低渗透率的应力测试。有关详细信息，请参见图7。将在第5节中建议的全面业务计划中评估各种计划设计，交付和相关渗透率。下一步将是识别/建立优先项目负责人，并为他们提供足够的资源来完成尽职调查，包括补充市场测试和风险评估，以制定投资级的房屋能源效率改造业务计划。理想情况下，此优先项目负责人也将激励执行该计划。
奥克维尔镇的战略计划和2023-2026行动计划
战略重点基于愿景，目的和指导原则，旨在将视觉与行动联系起来。他们指导特定的可交付成果和绩效指标，并通过市政政策和部门计划制定。奥克维尔镇理事会，领导层，居民，企业和利益相关者的集体愿望反映在增长管理，社区归属，环境可持续性和负责任政府的四个战略优先领域。
奥罗维尔生物质堆场 - 概念和资产简介
“边缘未达标地区”是指美国环境保护署 (EPA) 对未达到地面臭氧国家环境空气质量标准 (NAAQS) 的地区的分类。这些地区的分类基于它们超过标准的程度以及需要改进的程度。 边缘未达标地区是最接近达标地区的最不严重的分类。这些地区通常有三年的时间来达到空气质量标准，而无需实施重大的新控制措施。与臭氧问题更严重的地区相比，边缘地区对实现达标的规划和控制措施的要求不那么严格。
跨国人工智能采用者画像——弗拉维奥·卡尔维诺。......
• 企业特征（行业、年龄、规模、营业额、劳动生产率） • 技术使用（虚拟变量——例如，您的企业是否使用以下任何一种人工智能技术？） • 互补资产（数字基础设施、ICT 技能/培训、其他数字
2024年12月27日北京奥凯维德生物科技有限公司...
贸易/器械名称：弹性印模材料 法规编号：21 CFR 872.3660 法规名称：印模材料 监管类别：II 类 产品代码：ELW 日期：2024年7月1日 收到日期：2024年7月1日 亲爱的 Helen Nan： 我们已审查了您根据第 510(k) 节提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述器械，并已确定该器械与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（该法案）的规定重新分类的器械基本等同，且无需获得上市前批准申请（PMA）批准。因此，您可以根据该法案的一般控制规定销售该器械。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。510(k) 上市前通知数据库（网址为 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm）可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实，不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。
安大略省奥克维尔阿格斯路590号的依赖信
我们确认报告包括报告中包含的代表，假设，发现，观点和建议，可以由奥克维尔镇（“城镇”）的公司，霍尔顿（“地区”）（“地区”）及其同行审稿人的报告及其在镇上的使用和依赖于任何限制性的陈述，并依赖于任何限制性的陈述，并依赖于任何范围的陈述，并依赖于任何依据，并依靠该地区的陈述，并依靠任何有依据的陈述。客户同意。顾问进一步同意，在此依赖信与所提供给城镇报告中的任何限制之间的任何矛盾之处，此依赖信中的规定应占上风。
奥克维尔镇议会战略计划和 2023-2026 年行动计划
战略重点基于愿景、宗旨和指导原则，旨在将愿景与行动联系起来。它们指导具体的可交付成果和绩效指标，并通过市政政策和部门计划实施。奥克维尔镇议会、领导层、居民、企业和利益相关者的集体愿望体现在增长管理、社区归属感、环境可持续性和负责任的政府这四个战略重点领域中。
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
保罗·维利利奥（Paul Virilio）的谜语：知觉的声音和变态
这是一篇探索性文章，始于保罗·维利里奥（Paul Virilio）关于“他们看到的机器”产生的内部表示的性质和特征的问题，通过产生自动化和多光谱的现实感知。在1980年代后期写作，他预料到了很久以后发生的事情：对现实的预测性和统计解释的构成在纪律机构和战争的行为中越来越多地渗透到现实中。但是，他夸大了这些机器的这些内部表示，因为它们不需要任何视频退出，往往会将人排除在将要采取的机械想象中。避免了这种末世论的观点，即约翰·约翰斯顿提出的麦克里亚人愿景的概念更为合适：它解释了机器自动化的看法与人类的自动化感之间的差异，但探索了两者相连的共同地形。