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项目 与国际复兴开发银行共同实施的“乌克兰区域供热能效项目” ПЕСУ/ESMP 环境保护和社会管理计划 НПС/OPS 油泵站 ТЕЦ/CHP 热电厂 ІТП/IHP 独立供热厂 ЦТП/CHS 集中供热站 ГВП/HWS 热水供应 ХВП/CWS 冷水供应 МК/MCh 主室 РДП/ADCC 区域调度控制中心 АСКОЕ/ACPMS 自动化商用电力计量系统 ПКД/DED 设计和估算文件 СЦТ/DHS 哈尔科夫区域供热系统 ЦГУП/CPMU 中央项目管理单位 РГУП/RPIU 区域项目实施单位 ОВНС/EIA 环境影响评估 IFS 国际金融公司 EHS 环境、健康和安全方法
第四大行业组别是信息技术和电信,雇用员工 2,068 人,人数仅略少于艺术、娱乐、休闲和游客行业组别。该组别由 131 家本地公司组成。平均收入为 74,117 美元,比城市平均收入高出 48%,比州平均收入高出 31%,比全国平均收入高出 42%。信息技术和电信组中的一些行业也可以在商业和金融服务中找到。该组别中的主要子组别包括:计算机系统设计服务、定制计算机编程服务、电子元件制造和软件出版商。该组中的一些本地公司包括 ECL Inc.、Skyline Information Systems、Silverchair Information Systems、Skeo Solutions 和 Virginia Electronic Components。
计划申请由城市工作人员审查。对充满活力的社区基金流程的审查正在进行中,并将继续持续到以后的财政年度。该市感谢UVA股票中心和非营利性卓越中心,以协助我们的流程符合最佳实践。对于25财年,该市收到了45份运营资金的申请,并收到了艺术和文化组织的21份申请。市政府工作人员招募了一个充满活力的社区基金小组来审查申请。成员在人类服务组织,具有人类服务知识的人和具有授予知识的人之间有着经验的成员。非老板小组成员的参与得到了赔偿。所有成员都获得了彻底的取向,其中包括有关利益冲突的培训。
海军航空系统司令部主计长 Lowien 先生担任海军航空系统司令部 (NAVAIR) 的主计长。他直接向 NAVAIR 执行董事汇报,并负责向 NAVAIR 指挥官提供财务咨询。作为财务管理界的高级领导,Lowien 先生负责 NAVAIR 的所有预算制定、预算执行、会计和审计相关活动。他领导八个主要站点的财务管理人员,支持 NAVAIR 和项目执行办公室 (PEO) 对所有海军航空资产的开发、生产和维护的要求。Lowien 先生在主计长、企业财务管理和项目管理领域拥有丰富的经验。自 2010 年以来,Lowien 先生一直担任 NAVAIR 主计长领导层成员,担任预算官和副主计长。在此之前,Lowien 先生曾担任主计长分析师、企业财务经理和项目经理,直接支持 PEO 项目 15 年。他曾参与过多个飞机项目,包括 MQ-4C、V-22、H-1、F/A-18 和 F-14 雄猫。最值得注意的是,他以一级集成产品团队负责人的身份领导 MQ-4C 项目从 MS-B 阶段通过关键设计评审。当 V-22 项目获得全速生产决策时,他还是该项目的首席业务财务经理。Lowien 先生获得了斯托本维尔方济各大学工商管理学士和硕士学位。他毕业于海军部弥合差距计划。他拥有国防采购劳动力改进法案 (DAIWA) 项目管理和业务财务管理三级认证。他还拥有 OSD 主计官颁发的财务管理三级认证。自 2004 年以来,他一直是采购专业队的成员。
乍一看,使用 β 受体阻滞剂治疗心力衰竭的想法似乎违反直觉。β 受体阻滞剂可以降低血压,但许多心力衰竭患者已经出现低血压。此外,β 受体阻滞剂具有负性肌力作用,这似乎会加剧心力衰竭所致的心脏功能减弱。尽管如此,曾经被禁止用于心力衰竭的 β 受体阻滞剂正逐渐被接受作为治疗方案的一部分。事实上,卡维地洛是美国食品和药物管理局批准的最新 β 受体阻滞剂,可用于治疗心力衰竭,因为临床研究表明它可以降低发病率和死亡率,甚至可能减缓心力衰竭的进展。人们对 β 受体阻滞剂治疗心力衰竭重新产生兴趣的原因是,随着对其病理生理学的了解不断增加,近几年治疗方法发生了巨大变化。 1-3 治疗的重点已经从充血性心力衰竭的水肿转移到心脏损伤和血流受损时发生的神经体液和炎症反应。4 本文总结了当前治疗心力衰竭的一些想法,包括为什么、何时以及如何使用卡维地洛。
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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
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