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World File Search System金云
环境评估 – 金鹰
申请人提议在位于美国新墨西哥州阿尔伯克基大学大道（街道地址尚未分配）沿线一块 125 英亩的土地上建造和运营一个新的太阳能光伏 (PV) 电池制造和面板组装设施（即项目）（图 1）。项目地点位于 Mesa del Sol 社区内，这是一个混合土地用途开发项目，包括住宅区、公园、开放空间、Netflix 工作室、县娱乐综合体、Isleta 露天剧场和配套商业企业（图 2）。Maxeon 计划每年在拟建工厂生产 3.7 千兆瓦 (GW) 的光伏电池和 3.5 GW 的模块，相当于每年约 580 万块太阳能电池板。Maxeon 的目标是补充其在墨西哥现有的两家为美国市场供应产品的工厂，这些工厂已经满负荷生产。
纽金集团
前瞻性陈述符合经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条的规定，在本年度报告表 10-K 中有所提及，包括与管理层对新产品推出的期望、我们某些组件、原材料和成品来源的充分性以及我们利用某些库存的能力有关的陈述。为此，本文中包含的任何非历史事实陈述均可视为前瞻性陈述。在不限制前述内容的情况下，“相信”、“预期”、“计划”、“期望”、“寻求”、“估计”等词语和类似表达旨在识别前瞻性陈述。这些前瞻性陈述旨在提供我们对未来事件的当前期望或预测；基于当前的估计、预测、信念和假设；并非对未来业绩的保证。实际事件或结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异。有许多重要因素，包括竞争、招聘和对关键员工的依赖、天气对农业和粮食生产的影响、持续的 COVID-19 疫情对我们业务的影响、俄罗斯入侵乌克兰和相关制裁造成的全球业务中断、经营成果、流动性、财务状况和股票价格、通货膨胀、供应链、收购的识别和整合、研发风险、专利和商业秘密保护、政府监管、与完成 3M 交易相关的风险以及第 1A 项中详述的其他风险。本 10-K 表中的风险因素以及公司不时提交给美国证券交易委员会 (SEC) 的报告中的风险因素，可能导致 Neogen Corporation 的结果与此类前瞻性陈述所示的结果存在重大差异。
纽金集团
前瞻性陈述符合经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条的规定，在本年度报告表 10-K 中有所提及，包括与管理层对新产品推出的期望、我们某些组件、原材料和成品来源的充分性以及我们利用某些库存的能力有关的陈述。为此，本文中包含的任何非历史事实陈述均可视为前瞻性陈述。在不限制前述内容的情况下，“相信”、“预期”、“计划”、“期望”、“寻求”、“估计”等词语和类似表达旨在识别前瞻性陈述。这些前瞻性陈述旨在提供我们对未来事件的当前期望或预测；基于当前的估计、预测、信念和假设；并非对未来业绩的保证。实际事件或结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异。有许多重要因素，包括竞争、招聘和对关键员工的依赖、天气对农业和粮食生产的影响、持续的 COVID-19 疫情对我们业务的影响、俄罗斯入侵乌克兰和相关制裁造成的全球业务中断、经营成果、流动性、财务状况和股票价格、通货膨胀、供应链、收购的识别和整合、研发风险、专利和商业秘密保护、政府监管、与完成 3M 交易相关的风险以及第 1A 项中详述的其他风险。本 10-K 表中的风险因素以及公司不时提交给美国证券交易委员会 (SEC) 的报告中的风险因素，可能导致 Neogen Corporation 的结果与此类前瞻性陈述所示的结果存在重大差异。
纽金集团
前瞻性陈述符合经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条的规定，在本年度报告表 10-K 中有所提及，包括与管理层对新产品推出的期望、我们某些组件、原材料和成品来源的充分性以及我们利用某些库存的能力有关的陈述。为此，本文中包含的任何非历史事实陈述均可视为前瞻性陈述。在不限制前述内容的情况下，“相信”、“预期”、“计划”、“期望”、“寻求”、“估计”等词语和类似表达旨在识别前瞻性陈述。这些前瞻性陈述旨在提供我们对未来事件的当前期望或预测；基于当前的估计、预测、信念和假设；并非对未来业绩的保证。实际事件或结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异。有许多重要因素，包括竞争、招聘和对关键员工的依赖、天气对农业和粮食生产的影响、持续的 COVID-19 疫情对我们业务的影响、俄罗斯入侵乌克兰和相关制裁造成的全球业务中断、经营成果、流动性、财务状况和股票价格、通货膨胀、供应链、收购的识别和整合、研发风险、专利和商业秘密保护、政府监管、与完成 3M 交易相关的风险以及第 1A 项中详述的其他风险。本 10-K 表中的风险因素以及公司不时提交给美国证券交易委员会 (SEC) 的报告中的风险因素，可能导致 Neogen Corporation 的结果与此类前瞻性陈述所示的结果存在重大差异。
金港MA
• IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2019–2022, 2024 • IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) 2019, 2021 • European Conference on Computer Vision (ECCV) 2020, 2022 • AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2020–2022 • Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2020, 2021 • IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2019 • ACM SIGGRAPH 2013–2020, 2022, 2023 • ACM SIGGRAPH Asia 2013–2019, 2021, 2022 • Eurographics 2010, 2013–2018, 2020 • Pacific Graphics 2011, 2013, 2014, 2018 • Computer Graphics International (CGI) 2012 • CAD/Graphics 2013 • Asian Conference on Computer Vision (ACCV) 2016 • IEEE VR 2018•图形上的ACM交易•图像处理上的IEEE交易•IEEE可视化和计算机图形的IEEE交易•IEEE计算机图形和应用程序
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
增强Oracle云基础架构中的云安全性
摘要：云计算已成为现代IT基础架构的重要组成部分，为组织提供了可扩展且灵活的解决方案。安全问题仍然是其广泛采用的重大障碍。本研究探讨了Oracle云基础架构（OCI）的关键安全挑战，包括数据泄露，未经授权的访问，身份管理和网络漏洞。虽然Oracle的安全工具（例如Oracle Cloud Guard和Data安全）有助于减轻这些风险，而不断发展的网络威胁需要持续适应。共同的责任模型进一步需要采取主动的安全措施和法规依从性。为了提高云安全性，这项研究研究了混合加密技术的性能，比较了OCI中基于RSA，Blowfish，基于池塘的关键管理。结果表明，RSA + Blowfish模型可显着提高加密速度，降低解密延迟并增强安全指标。绩效评估指标以准确性（99.47％），精度（99.12％），召回（99.08％）和F1得分（99.10％）确认其鲁棒性。这些发现建立了混合加密作为确保基于云的数据的有前途的方法。