XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGPL
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
RRIL-STX-收购-SPV-2-RGPL-01-11-2024.pdf
Sherisha Solar SPV Two Private Limited (SPV-2) CIN：U74999TN2018PTC126030 股本 = ₹1,00,000/- 可选转换可赎回优先股本 = ₹14,00,34,180/- 营业额：₹1,58,05,520 (FY24) 净值：₹1,77,96,674/- (FY24) b) 收购是否属于关联方交易，以及发起人/发起人集团/集团公司是否对被收购实体有任何利益？如果是，利益性质及其细节，以及是否以“公平交易”的方式进行
gpl004-2025-hvac-bidding-document.pdf
3.1.1。指定服务提供商组织中负责领导投标流程的服务提供商组织中人员的名称，职位，地址和其他联系方式（电子邮件，电话和传真），以及应向所有信件指示。3.1.2。竞标应由相关公司代表签署，该代表拥有代表公司签署法律和约束力合同的相关权力。3.1.3。 如果该出价的任何部分未适当填写并用墨水签名，则可能使投标无效。 3.1.4。 如果对投标的任何部分进行了更改，则投标人必须在旁边签名（不允许校正墨水/tippex）。 3.1.5。 所有投标都必须在官方表格上提交（不要重新键入或更改）。 投标人必须初始化此出价的所有页面，以确认接受理解。 签署的出价必须与该提案一起退还。 3.1.6。 公司，其董事和分配的人员将受到GPL安全服务的审查。 将要求成功公司的登记册。 3.1.7。 投标人必须证明在对此出价的回应中确定的人员将是分配给GPL的人。 必须由GPL批准的人员中确定的人员的任何变更。 gpl可能会自行决定取消和替换任何投标人的人员，而这些人员没有充分执行。 3.2提交投标提案3.2.1必须按照BID文件规定的格式，时间和地点提交该投标。3.1.3。如果该出价的任何部分未适当填写并用墨水签名，则可能使投标无效。3.1.4。 如果对投标的任何部分进行了更改，则投标人必须在旁边签名（不允许校正墨水/tippex）。 3.1.5。 所有投标都必须在官方表格上提交（不要重新键入或更改）。 投标人必须初始化此出价的所有页面，以确认接受理解。 签署的出价必须与该提案一起退还。 3.1.6。 公司，其董事和分配的人员将受到GPL安全服务的审查。 将要求成功公司的登记册。 3.1.7。 投标人必须证明在对此出价的回应中确定的人员将是分配给GPL的人。 必须由GPL批准的人员中确定的人员的任何变更。 gpl可能会自行决定取消和替换任何投标人的人员，而这些人员没有充分执行。 3.2提交投标提案3.2.1必须按照BID文件规定的格式，时间和地点提交该投标。3.1.4。如果对投标的任何部分进行了更改，则投标人必须在旁边签名（不允许校正墨水/tippex）。3.1.5。所有投标都必须在官方表格上提交（不要重新键入或更改）。投标人必须初始化此出价的所有页面，以确认接受理解。签署的出价必须与该提案一起退还。3.1.6。公司，其董事和分配的人员将受到GPL安全服务的审查。将要求成功公司的登记册。3.1.7。投标人必须证明在对此出价的回应中确定的人员将是分配给GPL的人。必须由GPL批准的人员中确定的人员的任何变更。gpl可能会自行决定取消和替换任何投标人的人员，而这些人员没有充分执行。3.2提交投标提案3.2.1必须按照BID文件规定的格式，时间和地点提交该投标。3.2.2所有响应都必须符合说明。未能提供相关信息，签名或此出价的任何其他要求被认为是拒绝响应的适当原因，并将导致取消资格。3.2.3必须在明确标记的各节和/或小节中提交建议。所有页面必须连续编号。3.2.4将接受不接受传真或电子邮件的投标建议。3.3投标响应3.3.1投标人的响应必须以本节规定的格式进行。3.3.2部分必须清楚标记如下：3.3.2.1服务提供商联系方式
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
AAV9 介导的 SGPL1 基因转移在 S1P 裂解酶小鼠模型中的功效
简介鞘氨醇-1-磷酸裂解酶 1 ( SGPL1 ) 的双等位基因功能丧失突变导致鞘氨醇-1-磷酸裂解酶功能不全综合征 (SPLIS)，这是一种与非溶酶体鞘脂储存相关的罕见代谢紊乱 (1, 2)。该综合征于 2017 年首次被描述 (3, 4)。迄今为止已报告约 50 例 (5–10)。大多数患者表现出类固醇抵抗性肾病综合征 (SRNS)，并迅速发展为终末期肾病。肾病最常与局灶节段性肾小球硬化病理有关，包括侵袭性塌陷型。原发性肾上腺功能不全是第二大常见特征。中枢神经系统和周围神经系统缺陷可能包括发育迟缓或退化，伴有磁共振成像的特征性发现，约一半的病例与其他疾病特征同时发生或独立发生（1, 11）。T 细胞淋巴细胞减少症似乎是一种普遍特征，尽管某种程度的 T 细胞功能通常会持续存在。观察到的严重程度范围很广，一些受影响的个体在子宫内死亡，另一些在婴儿期死亡，而还有一些人在生命的头十年后期出现症状，并在支持性护理下活到成年。尚未建立治疗 SPLIS 的特定疗法。SGPL1 编码鞘氨醇磷酸裂解酶 (SPL)，该酶负责鞘脂代谢的最后一步（12）。SPL 催化磷酸化鞘氨醇碱基的不可逆降解，产生两种产物：长链醛和乙醇胺磷酸盐。生物活性鞘脂鞘氨醇-1-磷酸酯 (S1P) 是主要的 SPL 底物。S1P 是 G 蛋白偶联 S1P 受体 (S1PR) 的配体，参与控制肌动蛋白细胞骨架组织、细胞迁移和细胞存活 (13)。S1P 信号传导调节淋巴细胞运输、血管生成、炎症和其他生理过程 (14)。体内 SPL 失活会导致组织 S1P 水平显著升高，并导致上游鞘脂中间体积聚，例如
用于发现神经数据中非欧几里得潜在结构的流形 GPLVM
神经科学中的一个常见问题是阐明行为上重要的变量（例如头部方向、空间位置、即将发生的动作或心理空间变换）的集体神经表征。通常，这些潜在变量是实验者无法直接访问的内部构造。在这里，我们提出了一种新的概率潜在变量模型，以无监督的方式同时识别潜在状态和每个神经元对其表征的贡献方式。与以前假设欧几里得潜在空间的模型相比，我们接受这样一个事实，即潜在状态通常属于对称流形，例如球面、环面或各种维度的旋转群。因此，我们提出了流形高斯过程潜在变量模型 (mGPLVM)，其中神经响应来自 (i) 存在于特定流形上的共享潜在变量，以及 (ii) 一组非参数调整曲线，确定每个神经元如何对表征做出贡献。可以使用具有不同拓扑结构的模型的交叉验证比较来区分候选流形，而变分推理可以量化不确定性。我们在几个合成数据集以及果蝇椭圆体的钙记录和小鼠前背丘脑核的细胞外记录上证明了该方法的有效性。众所周知，这些电路都编码头部方向，而 mGPLVM 正确地恢复了代表单个角度变量的神经群体所期望的环形拓扑。
混合光伏发电机（柴油/GPL）的最佳配置
农村缺电是阿尔及利亚等许多发展中国家面临的主要挑战之一。这项工作致力于为阿尔及利亚南部廷杜夫地区的一个农村设计一个离网可再生混合电力系统。这项研究的主要目的是确定混合电力系统的最佳规模，该系统能够满足偏远地区 230 户家庭每天 709 千瓦时的主要负荷和 66 千瓦的峰值负荷的要求。这项研究基于 (PV-柴油) 和 (PV-GPL) 混合系统的模拟和优化，并进行了技术经济分析。模拟结果表明，与 PV/柴油发电机混合系统相比，使用 PV/GPL 发电机混合系统通电更具优势，因为它具有更低的运行成本和排放量。比较基于单位电力生产成本、传统化石燃料能源的运行成本和污染气体减排。
GPL 手册 - Gprolog
这是 GPL 的一项全面项目管理工作，需要严密的项目运作，从工厂的装货点到 CFS 的货物装箱，再到准时装载所有 ODC 集装箱，以便在规定时间内交付尼日利亚屋顶项目的建设。