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World File Search System莱塔维什
第十一届国际高温会议...
西米翁·阿加托普洛斯 尤尔根·布里洛 马里奥·卡恰 奥利维尔·德泽勒斯 乔兰塔·扬扎克-拉什 乔治·卡普泰 李俊豪 松下泰志 哈维尔·纳西索 尤里·普莱瓦丘克 尤金·拉布金 娜塔莉亚·索布扎克 鲍里斯·斯特劳马尔 田中俊弘 法布里齐奥·瓦伦扎 乔安娜·沃耶沃达-布德卡
RI25 第 2 阶段 - GCSPF 呼叫转发列表（2024 年 9 月 4 日）
sNo 名称 Jat NPP 区 1 SURAJ GURUNG 43/01/78/00361 TANAHUN 2 NITEN ALE 43/01/79/09570 TANAHUN 3 SHIVA BK 43/01/78/03912 TANAHUN 4 ASHBIN GURUNG 43/01/78/07186 TANAHUN 5 MADAN KUMAR GURUNG 43/01/77/07550 TANAHUN 6 BIKASH GURUNG 43/01/79/09454 TANAHUN 7 BIWASH THAPA 43/01/77/05856 TANAHUN 8 ISHWOR RANA 43/01/78/07562 TANAHUN 9 JEEVAN RANA 43/01/79/04025 塔那洪 10 苏珊·阿莱 43/01/77/00858 塔那洪 11 苏尚克·森 43/01/77/01193 塔那洪 12 苏迪普·塔帕 43/01/78/09110 塔那洪 13 巴鲁·塔帕 43/01/78/01690 塔那洪 14 比巴什·塔帕 43/01/78/02500 塔那洪 15 帕宾·塔帕 43/01/80/05514 塔那洪 16 帕塔·辛·塔帕 43/01/80/02328 塔那洪 17 西贾尔·什雷斯塔 43/01/78/09322 塔那洪18 大卫·塔帕 43/01/79/03455 塔纳洪 19 苏普里姆·塔帕·萨鲁 43/01/77/00355 塔纳洪 20 普尔纳·巴哈杜尔·阿莱 43/01/78/06986 塔纳洪 21 比什沃·汗 43/01/80/05283 塔纳洪 22 苏克拉吉·塔帕 43/01/78/05850 塔纳洪
传感器
1 奥波莱理工大学电气工程学院、自动控制和信息学，45-758 奥波莱，波兰；m.podpora@po.edu.pl（MP）；m.pelc@greenwich.ac.uk（MP）2 格林威治大学计算机与信息系统系，SE10 9LS 伦敦，英国 3 奥波莱理工大学体育与理疗学院，45-758 奥波莱，波兰；m.blaszczyszyn@po.edu.pl 4 尼古拉斯·哥白尼大学生物医学科学和医学信息学理论基础系，Collegium Medicum，85-067 比得哥什，波兰； medsystem@medsystem.com.pl 5 卡济米日·维尔基大学哲学研究所，85-092 比得哥什，波兰 6 巴宾斯基专科精神病保健中心，门诊成瘾治疗，91-229 罗兹，波兰 7 成瘾替代治疗协会“医疗辅助康复”，85-791 比得哥什，波兰 8 俄斯特拉发 VSB 技术大学控制论与生物医学工程系，FEECS，俄斯特拉发-波鲁巴 708 00，捷克共和国；radek.martinek@vsb.cz * 通信地址：kawala84@gmail.com (AK-S.)；stepan.ozana@vsb.cz (SO)
纳塔利亚·里维拉（Natalia Rivera）和...
进一步查询Nina Victoria Ebner +43 699 1778 1593 Nina.ebner@ars.electronica.art ars.Electronica.art/mediaservice
日期：2025 年 1 月 9 日 收件人：纳什维尔大都会-戴维森...
建议大都会规划委员会批准的行政批准项目和工作人员审查项目 根据大都会规划委员会的规则和程序，工作人员已审查以下申请是否符合适用的规范和法规。已代表规划委员会批准申请，或已准备好通过接受和批准本报告由规划委员会批准。所列项目是截至 2025 年 1 月 2 日审查的项目。
瓜尔胶-果胶基结肠靶向黄腐酚固体自纳米乳化给药系统的研制
1 拉夫利专业大学药学院，帕格瓦拉 144411，印度 2 提什克国际大学药学院生药学系，埃尔比勒 4401，伊拉克 3 沙克拉大学应用医学科学学院医学实验室系，沙克拉 11961，沙特阿拉伯 4 沙克拉大学药学院药学实践系，沙克拉 11961，沙特阿拉伯 5 悉尼科技大学澳大利亚补充和综合医学研究中心健康学院，澳大利亚新南威尔士州 Ultimo 2007，澳大利亚 6 苏雷什吉安维哈尔大学药学院，斋浦尔 Jagatpura Mahal Road 302017，印度 7 萨维塔大学萨维塔医学和技术科学研究所萨维塔牙科学院药理学系，钦奈 602105，印度北阿坎德邦药物科学研究所，北阿坎德邦大学，德拉敦 248007，印度 9 药学学科，悉尼科技大学健康研究生院，Ultimo，新南威尔士州 2007，澳大利亚 * 通讯地址：singhsachin23@gmail.com 或 sachin.16030@lpu.co.in；电话：+91-9888720835
阿什本科技园
距离以下地点： 杜勒斯国际机场 .................................................. 7 英里 劳登地铁站 .................................................. 3.5 英里 弗吉尼亚州利斯堡 .............................................................. 11 英里 弗吉尼亚州雷斯顿 .............................................................................. 10 英里 泰森斯角 .............................................................................. 16 英里 弗吉尼亚州 7 号公路 ...................................................................... 4 英里 弗吉尼亚州 28 号公路 ...................................................................... 2.5 英里 弗吉尼亚州 267 号公路 (杜勒斯绿道) ............................................. 1.5 英里 华盛顿特区 ...................................................................... 25 英里
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
