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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
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
拉姆·普拉维什·拉姆
填料床塔中流体流动和传热的流体动力学研究”，可持续环境和能源化学工程创新与机遇国际会议（IOCSE-2020），由苏格兰皇家银行工程技术学院阿格拉分校化学工程系于 2020 年 2 月 27-29 日组织举办（生物质转化和生物精炼，Springer，2020 年 2 月 27-29 日，第 62 页，ISBN 978-93-88244-41-1）。4. Kuldeep Singh、RP Ram、Shradha Rani Singh，“流动的 CFD 研究回顾
苏拉什特拉学院
目标： 让学生理解 C 语言的基本概念 第一单元：C 语言概述：C 语言的历史 –C 语言的重要性 –C 语言的基本结构 – 编程风格 – 常量、变量和数据类型 – 变量的声明、存储类别 – 定义符号常量 – 将变量声明为常量、易失性 – 数据的溢出和下溢。 运算符和表达式：算术、关系、逻辑、赋值运算符 – 增量和减量运算符、条件运算符、位运算符、特殊运算符 – 算术表达式 – 表达式的求值 – 算术运算符的优先级 – 表达式中的类型转换 – 运算符优先级和结合性-数学函数 – 管理 I/O 操作：读写字符 – 格式化的输入、输出。 第二单元：决策和分支：if 语句、if...else 语句 – 嵌套 if ... else 语句 – Else if 阶梯 – Switch 语句 – ?: 运算符 – go to 语句。控制语句：While 语句 – do 语句 – for 语句 – 循环跳转数组：一维数组 – 声明、初始化 – 二维数组 – 多维数组 – 动态数组 – 初始化，UNIT-III：字符串：字符串变量的声明、初始化 – 读写字符串 – 字符串的算术运算 – 将字符串放在一起 – 比较 – 字符串处理函数 – 字符串表 – 字符串的功能。用户定义函数：需要 –
小阿拉曼斯、特拉维斯和蒂克尔溪当地流域......
项目概述 2000 年，北卡罗来纳州水质部门将小阿拉曼斯溪列为受损河流，原因是河流生物评级较差。该溪面临的挑战包括水质差、生物退化、河岸植被丧失、河岸侵蚀和城市径流。在特拉维斯溪和蒂克尔溪中，人们也注意到河流生物条件较差，可能达到受损水域评级的水平。该流域受到河岸栖息地恶劣、郊区开发影响和农业径流的影响。2006 年至 2008 年间，这些流域一起被研究，以制定小阿拉曼斯溪、蒂克尔溪和特拉维斯溪地方流域计划 (LWP)。
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特拉科人工智能
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