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World File Search System维安
第三班车队主管 - 田纳西州安提阿/纳什维尔
通过有效监督指定区域内的车队和维护活动，包括成本控制、员工发展和高培训和安全标准，持续关注实现市场基础盈利能力。 根据公司指导方针和目标审查资本设备申请。 确保提供安全可靠的车辆以满足运营要求。 监督车辆资产的有效利用。 进行车队评估以确保符合维护标准。 确保维修店配备足够的人员并对机械师进行适当的培训。 确保有效利用车辆管理系统。 遵守并确保遵守废物管理的零排放使命标准和法规，以鼓励安全高效的运营。 及时满足所有财务审查日期和公司指导计划。 通过定期检查和预防性维护计划确保维修店的清洁和维护。 管理部门的人事需求，包括选拔、指导、惩戒和培训员工以及评估员工绩效。 为终止、补偿和晋升决策提供意见。 定期召开和/或参加并参与驾驶员/安全会议，以保持所有员工之间的良好工作关系，并促进最大程度的士气、生产力和效率。听起来像是您的下一个职位？请查看完整的职位描述并通过我们的申请链接 careers.wm.com 在线申请职位编号 2303901
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
克里斯蒂安·克鲁德维格（Christiane Krudewig）-Zora.uzh.ch-Zürich大学
最初发表于以下网址：Millul，Jacopo；克里斯蒂安·克鲁德维格（Krudewig）； Zana，Aureliano；广场，Sheila Dakhel； Puca，Emanuele；维拉，亚历山德拉； Neri，Dario；卡萨马利（Samuele）（2021）。免疫细胞因子和PD-1阻滞的免疫疗法增强了针对碳酸酐酶IX的小分子 - 药物结合物的抗癌活性。分子癌症治疗，20（3）：512-522。doi：https：//doi.org/10.1158/1535-7163.MCT-20-0361
安全车
据世界卫生组织 (WHO) 最近报告，智能手机、多媒体系统或广告牌等智能设备的大量使用导致驾驶时注意力分散，并因此导致致命事故。基于脑电图的脑机接口 (BCI) 已被提议作为一种有前途的分心检测方法。然而，现有的解决方案并不适合驾驶场景。它们没有考虑互补数据源（例如上下文数据），也没有保证组件之间实时通信的真实场景。这项工作提出了一种使用 BCI 和逼真的驾驶模拟器检测分心的自动框架。该框架采用不同的监督机器学习 (ML) 模型，使用脑电图 (EEG) 和汽车传感器收集的情境驾驶数据（例如越线或物体检测）对不同类型的分心进行分类。已经使用无分心的驾驶场景和类似的场景对该框架进行了评估，其中对十个受试者产生了视觉和认知分心。所提出的框架使用 EEG 实现了 83.9% 的二分类 𝐹 1 得分，使用 EEG 实现了 73% 的多分类模型，通过将情境驱动纳入训练数据集，二分类提高了 7%，多分类提高了 8%。最后，神经生理学研究证实了结果，结果显示选择性注意和多任务处理中的电压明显更高。
安永印尼
对公司财务和非财务信息进行强有力的独立鉴证可以建立对企业的信任和信心，及时向管理层提出建设性挑战，并为投资者、监管机构和其他利益相关者提供关键信息。安永的鉴证业务通过提供高质量的专业服务，帮助增强资本市场及其他领域的信心。我们的四大鉴证服务集群——包括审计、财务会计咨询服务、法务和诚信服务以及气候变化和可持续发展服务——提供见解和技术知识。通过灵活和智能地运用成熟的全球方法、技术和业务解决方案，我们的 1,450 名鉴证专业人员组成了合适的多学科团队，帮助客户解决最复杂的问题。这提供了一定程度的信任，可增强投资者信心，并帮助组织履行监管责任，管理风险并支持长期可持续的经济增长。
迪安·刘易斯
Dean Lewis 物理学和电子学教授 波尔多大学校长 法国大学副校长 他曾在波尔多第一大学和波尔多大学工作 作为巴黎萨克雷高等师范学院的毕业生，Dean Lewis 在波尔多第一大学的阿基坦材料与表面实验室 (LOMA) 完成了电子学博士论文，主题涉及激光物理、声学和微电子学。他于 2005 年被任命为大学教授，并在 2006 年至 2010 年期间担任物理系主任。在继续担任研究教授的同时，刘易斯院长积极参与波尔多第一大学的机构生活，并被任命为科学顾问委员会副主席，之后于 2012 年当选校长。在任职期间，他与其他波尔多大学的校长一起积极参与屡获殊荣的项目，包括校园行动、未来投资和 IDEX。他积极参与波尔多四所公立大学中的三所的合并过程，最终于 2014 年成立波尔多大学。当曼努埃尔·图农·德拉拉当选校长时，他当选为董事会副主席，当后者于 2018 年再次当选时，他被任命为人力资源副总裁，并当选为学术顾问委员会副主席。他参与大学的合作关系，代表波尔多大学参加多个国家和地区机构。他曾担任鸡尾酒协会董事会成员、航空航天谷集群董事会成员以及 Nanoelec IRT 科学顾问委员会成员。他目前是光学研究所研究生院董事会成员。他还担任过高等研究和教育评估委员会 (HCERES) 的 5 个机构评估委员会主席。2022 年 1 月，他当选为波尔多大学校长，接替 Manuel Tunon de Lara。他在法国大学的合作 Dean Lewis 于 2012 年首次加入法国大学，当时他当选为波尔多第一大学校长。此后，在担任副校长期间，他全面参与了 VPCA 和 VPRH 协会。 2022年1月，他当选为波尔多大学校长，再次成为法国大学的成员，并于2022年9月接任资源和人事委员会临时主席。他因其在预算和人力资源问题上的专业知识而受到青睐，并非常积极地参与修改《研究计划法》（LPR）实施提案。
马克西姆·德里安
Maxime Derian 数字人类学家 Maxime Derian 博士是人工智能和数字化专家，他采用坚定的跨学科方法，结合社会科学、法律、医学、生态学、计算机科学、微电子学、机器人技术和 B2B。作为曾在法国、日本和卢森堡（法国国家科学研究院、巴黎先贤祠大学、巴黎高科电信公司、欧洲高等社会科学研究院、东京工业大学和卢森堡大学）工作过的研究员，他主要研究数字技术的经济、心理、社会和环境影响。他是卢森堡“Heruka-AI Consulting”的创始人，也是比荷卢三国和印度企业家的合作伙伴，他帮助公司和公共机构推动人工智能的使用，利用该软件的优势并降低风险。它通过“技术现实主义”学派的思想和有关人工智能伦理和实际问题的辩论（其网站为：www.technorealisme.org）提倡负责任地使用人工智能，特别是在生态和教育问题上。在法国，他是法国跨学科研究团体ANR CulturIA的成员，该团体由法国国家科研中心和索邦大学监督；在美国，他与加州非营利组织Everyone.AI合作，倡导在教育领域合理使用人工智能。人工智能和数字化专家 Maxime Derian 博士采用坚定的跨学科方法，结合社会科学、法律、医学、生态学、IT、微电子、机器人和 B2B。他曾在法国、日本和卢森堡（法国国家科学研究院、巴黎先贤祠索邦大学、巴黎高科电信公司、欧洲高等社会科学研究院、东京工业大学和卢森堡大学）工作过，主要研究数字技术对经济、心理、社会和环境的影响。他是卢森堡“Heruka-AI Consulting”的创始人，也是比荷卢三国和印度企业家的合作伙伴，他帮助公司和公共机构充分利用人工智能，获取该软件的好处并降低风险。它通过“技术现实主义”的思想潮流和有关人工智能伦理和实际问题的辩论（其网站为www.technorealisme.org）来促进对人工智能的负责任的使用，特别是在生态和教育方面。在法国，他是法国跨学科研究团体 ANR CulturIA 的成员，该团体受法国国家科研中心和索邦大学的监督；在美国，他与加利福尼亚非营利组织 Everyone.AI 合作，该组织倡导在教育领域谨慎使用人工智能。
