试卷 I - 力学与波动 第一单元 惯性参考系、牛顿运动定律、直线和圆周运动中粒子的动力学、保守力和非保守力、能量守恒、线性动量和角动量、一维和二维碰撞、横截面。 第二单元 简单物体的转动能量和转动惯量、刚体在水平和倾斜平面上的平动、转动和运动的综合、陀螺运动的简单处理。弹性常数之间的关系、梁的弯曲和圆柱体的扭转。 第三单元 中心力、两粒子中心力问题、减小质量、相对和质心运动、万有引力定律、开普勒定律、行星和卫星的运动、地球静止卫星。 第四单元 简谐运动、SHM 的微分方程及其解、复数符号的使用、阻尼和强迫振动、简谐运动的合成。波动的微分方程、流体介质中的平面行进波、波的反射、反射时的相变、叠加、驻波、压力和能量分布、相速度和群速度。
3 2022 年学校认证评级:https://doe.virginia.gov/statistics_reports/accreditation_federal_reports/accreditation/index.shtml 4 行政指令 3:https://www.governor.virginia.gov/media/governorvirginiagov/governor-of-virginia/pdf/ed/ED-3---Addressing- Teacher-Shortages-in-Virginia-Schools.pdf 5 主管备忘录,2022 年 8 月 5 日:https://doe.virginia.gov/administrators/superintendents_memos/2022/172-22.pdf 6 主管备忘录,2022 年 6 月 3 日:https://doe.virginia.gov/administrators/superintendents_memos/2022/172-22.pdf
2024 年 10 月 23 日印度国家证券交易所有限公司 BSE 有限公司“Exchange Plaza”,5 楼,Phiroze Jeejeebhoy 大厦,地块编号 C/1,G 座 Dalal 街,Fort,Bandra-Kurla 综合大楼孟买 400001。班德拉(东),孟买 400051。卢森堡证券交易所伦敦证券交易所股份有限公司 35A Boulevard Joseph II,10 Paternoster Square L-1840 卢森堡。伦敦 EC4M 7LS。先生们,主题:Mahindra 启用两个最先进的开发测试设施。Mahindra 被动安全实验室 (PSL) 和电池与电池研究实验室请查收随附的公司就标题主题发布的新闻稿。请记录在案。请确认已收到。此致,代表 MAHINDRA & MAHINDRA LIMITED
2022 年,国际民用航空组织 (ICAO) 政府成员通过了到 2050 年实现国际航班净零碳排放的目标,此前航空业也做出了类似的承诺。这是一个雄心勃勃的目标,需要行业所有部门的广泛合作和大量投资。需要开发新的创新型飞机发动机系统,以显著减少燃料消耗,帮助实现减排目标,支持美国迈向能源独立。在我的职位上,我与工程师合作,设计、测试和完善下一代飞机发动机的技术,以实现更加高效和安全的商用航空机队。这是航空业的关键时刻,因为我们今天已经在开发为未来飞机提供动力的技术。
滑行规则 20.1.1 滑行 20.1.1 除跑道和跑道 THR 28 外,禁止滑行,因为从等待点 A 和 B 看不到,因此建议在进入跑道前要小心。由于从等待点 A 和 B 看不到 28 号跑道入口,因此建议在进入跑道前要格外小心。停机坪管理 20.1.2 停机坪管理 20.1.2 除非得到 AFIS 的同意,否则禁止在停机库前使用停机坪。除非获得 AFIS 协议,否则禁止在机库前停车。禁止在 TWR 前使用停机坪。禁止在塔脚下的草地上停车。在跳伞活动期间或交通繁忙的情况下,尽可能在停机坪上进行发动机测试,以限制 TWY 占用时间。在降落伞空投或交通繁忙时,如果可能的话,对 PRKG 进行发动机测试,以减少 TWY 占用时间。跑道 20.1.3 跑道 20.1.3 禁止在铺砌和未铺砌的跑道上同时移动。禁止在铺砌轨道和未铺砌轨道上同时行驶。
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
今天,德里副总督 Shri Vinai Kumar Saxena 在德瓦卡的古鲁戈宾德辛格因陀罗普拉斯塔大学 (GGSIPU) 为四辆电动汽车揭幕。这项举措属于印度可再生能源发展机构有限公司 (IREDA) 的企业社会责任计划,旨在推广环保出行方式,提高德瓦卡和东德里校区迪维扬学生、教职员工、访客和老年人的出行便利性。
A. 286-290 ASHBURTON AVENUE,街区 2067 地块 1,对原办公室进行改建,以建造一家便利店,并进行相关场地改善。B. 494 PALMER ROAD,街区 5450 地块 52,从零售用途改为办公用途,并进行相关改建。C. 887 YONKERS AVENUE,街区 6340 地块 40.46,现有大麻药房的新发光杆标志。D. 20 AKA 2 GRANDVIEW BOULEVARD,街区 4600 地块 114,对中威斯特彻斯特伊斯兰社区中心(“ICCMW”)进行改善。 E. 1051 YONKERS AVENUE,街区 6328 地块 31,拟建洗车区作为现有加油站的附属设施。F. 182-192 FILLMORE STREET 和 188-194 YONKERS AVENUE,街区 405 地块 1-9、13-19、20 和 21,拟建 13 层、350 个单元的经济适用房公寓楼。G. 1100 SAW MILL RIVER ROAD,街区 3245 地块 475,拟建安装电池储能系统 (BESS) 和相关公用设施的申请。 H. 115 莫里斯街,街区:156 地段:26,拟建 6 单元、3 层住宅公寓楼。