他曾任第 25 运输公司卡车排长和执行官;斯科菲尔德兵营第 524 战斗维持支援营支援行动运输官和物资管理官;德国班贝格第 173 空降旅第 4-319 空降野战炮兵团高尔夫前方支援炮台连长;第 173 空降旅第 173 旅支援营作战官;G4 美国非洲陆军地面运输官;意大利维琴察美国非洲陆军指挥官副官;第 82 空降师师级运输官;第 82 空降师第 1 旅第 307 旅支援营执行官和支援行动官;自由堡 FORSCOM 指挥官倡议组交战策略师;部署和分发行动中心负责人和计划、演习、多国物流负责人、南方司令部。
(图2)7月19日,美国参谋长联席会议主席、空军上将查尔斯·Q·布朗(左)和夫人沙伦·布朗在日本横田空军基地的飞行线上迎接第353特种作战联队、第21特种作战中队和第21特种作战飞机维修中队的领导。 布朗参观了横田空军基地的第 374 空运中队、第 21 特种作战中队、第 21 特种作战飞机维修中队和第 353 特种作战中队,并表彰了这些空军官兵。
6 神经免疫学实验室,IRCCS Mondino 基金会,帕维亚,意大利, 7 神经病学和中风科,佩斯卡拉“ Spirito Santo ”医院,佩斯卡拉,意大利, 8 UOC Neurologia O.S.A.- 意大利帕多瓦大学医院,9 意大利维琴察圣博尔托洛医院 AULSS8 Berica 神经内科,10 意大利布雷西亚大学临床和实验科学系神经内科,11 意大利布雷西亚布雷西亚大学医院 ASST Spedali Civili 持续护理和虚弱科神经内科,12 意大利布雷西亚大学数字神经病学和生物传感器实验室,13 法国副肿瘤神经系统综合征和自身免疫性脑炎参考中心,里昂临终关怀医院,神经病学医院,布隆,法国,14 MeLiS - UCBL-CNRS UMR 5284 - INSERM U1314,里昂第一克劳德伯纳德大学,里昂,法国,15 神经内科,Hôpital Pitié Salpétrière,Assistance Publique des Ho ˆpitaux de Paris,巴黎,法国
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
贝尔格莱德大学法学院副教授;教授Darko Dimovski 博士,尼什大学法学院副教授;米莉卡·科拉科维奇-博约维奇博士 (Dr. Milica Kolaković-Bojović),贝尔格莱德犯罪学和社会学研究所高级研究员;教授德扬·米罗维奇博士 (Dr. Dejan Mirović),科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院副教授;教授耶莱娜·贝洛维奇博士 (Jelena Belović),科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院副教授;教授Ognjen Vujović 博士,科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院副教授;教授Zdravko Grujić 博士,普里什蒂纳科索夫斯卡米特罗维察大学法学院副教授;教授Bojan Bojanić 博士,普里什蒂纳科索夫斯卡米特罗维察大学法学院副教授;教授萨萨·阿塔纳索夫博士,普里什蒂纳和科索沃米特罗维察大学法学院副教授;副教授Dusko Čelić 博士,科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院助理教授;副教授Srđan Radulovic 博士,科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院助理教授
斯蒂特中将的主要参谋职务包括德克萨斯州胡德堡 1-41 步兵团副官;新泽西州普林斯顿大学军事科学助理教授;北卡罗来纳州布拉格堡第 82 空降师实力管理主管;意大利维琴察南欧特遣部队副总参谋长和总参谋长;北卡罗来纳州布拉格堡美国陆军特种作战司令部人事作战部副部长、第 18 空降军 G1 副参谋长/AG 第 82 空降师第 504 伞兵团旅副官;肯塔基州诺克斯堡美国陆军人力资源司令部士兵人事管理局局长;弗吉尼亚州五角大楼 HQDA DCS G-1 执行官;肯塔基州诺克斯堡美国陆军人力资源司令部军官人事管理局局长;以及弗吉尼亚州五角大楼 HQDA DCS G-1 军事人员管理主任。斯蒂特中将目前担任弗吉尼亚州五角大楼 G-1 副参谋长。
[背景和目标] 原生生物是一类生物,占真核生物系统发育多样性的大部分,存在于地球的所有环境中,包括土壤、海洋和湖泊。在水生生态系统中,它们作为重要的初级生产者、初级消费者和分解者,在微生物循环中发挥着重要作用。此外,底栖和附生原生动物是鱼类和甲壳类动物的直接食物,因此对生态系统内的营养循环做出了巨大贡献。因此,了解原生生物群对于更深入地了解该环境中的整个生态系统至关重要。针对深海、南极洲和海洋等环境的原生动物生物群的详细分析已经有很多报道,但是对于涵盖陆地上所谓熟悉的普通环境(普遍环境)中的许多生物群的详细分析却知之甚少。霞浦湖是日本第二大海底湖,平均深度为4米,堪称普遍淡水环境的代表性湖泊之一。自 1976 年以来,日本国立环境研究所 (NIES) 一直在霞浦湖的 10 个点对水质和生物群落进行长期监测。然而,在其中两个地点,对原生动物生物群的调查仅限于使用光学显微镜进行的目视识别,尚未报告DNA水平的详细分析。此外,由于仅收集了地表水样本,对底栖原生动物和附生原生动物的研究不足。 在本研究中,除了在显微镜下进行形态观察外,我们还使用环境 DNA 分析来研究原生动物生物群,包括底栖生物和固着生物,目的是进一步增强对霞浦湖生态系统的了解的基础。 [方法] ○ 调查地点及抽样方法
1 俄罗斯联邦政府财政大学工商管理系,125993 莫斯科,俄罗斯;asd91169@mail.ru 2 库班国立科技大学(分校)阿马维尔机械技术学院厂内电气设备与自动化系,352901 阿马维尔,俄罗斯;trukhand.a@mail.ru 3 以 VG Shukhov 命名的白俄罗斯国立科技大学信息化与通信系,308503 别尔哥罗德,俄罗斯;koshlich@yandex.ru 4 俄罗斯联邦政府财政大学风险分析与经济安全系,123007 莫斯科,俄罗斯; VIPrasolov@fa.ru 5 琴斯托霍瓦理工大学管理学院,42-201 琴斯托霍瓦,波兰 6 贸易与发展,西北大学波切夫斯特鲁姆校区,波切夫斯特鲁姆 2520,南非 * 通讯地址:beata.slusarczyk@wz.pcz.pl
组织在制定和实施欧盟环境政策的过程中:乌克兰的经验”我准备了赠款项目“亚速地区的年轻人选择清洁水体”,该项目得到了国际慈善组织ACTED的资助金额 10,000美元该项目是多方面的,包括各种公共政策工具。实际完成的工作是一个例子,说明当地公共组织如何在完善的计划的指导下,在国际组织的支持下并与亚速国家自然公园合作,显着提高公众参与的有效性学童、青年、地方自治机构、科学机构、企业以浴场的形式在当地执行环境政策。您可以从我将在部门会议上提交的报告摘要中了解该项目的详细信息。