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单视3D场景重建具有高保真形状和纹理
为了进一步缓解从单视输入中恢复3D形状的歧义，我们遵循Yu等人。[84]以实现单眼，正常和分割提示，以促进训练过程。但是，由于这些图像在3D-Front [19]数据集中不可用，因此我们使用场景的3D扫描，对象的3D CAD模型以及摄像机在数据集中提供的内在和外在的pa-rameters进行调整。pix3d [69]数据集提供实例分割，但缺乏深度和正常图像。由于渲染是不可能的，因此我们将估计的深度和正常地图用作最先进的估计器的伪基真实[17]。请注意，在训练阶段的过程中，深度，正常和分割信息仅用于指导模型的学习过程，而在推理阶段则无需。这种调查表明，我们的模型仍然灵活且适用于各种情况。
决议 E-5326
参议院法案 676（第 484 章，2019 年统计） (SB 676) 颁布了新的《公共事业法典》第 740.16 节。第 740.16 节指示加州公共事业委员会 (CPUC 或委员会) 制定策略和可量化指标，以在 2030 年 1 月 1 日之前最大限度地利用可行且具有成本效益的电动汽车 (EV) 集成到电网（车辆电网集成或 VGI）。2020 年 12 月 21 日，CPUC 在规则制定 (R.) 18-12-006 中发布了决定 (D.) 20-12-029，实施 SB 676。除其他事项外，D.20-12-029 采用了促进 VGI 的策略，并命令 PG&E 和其他投资者所有的公用事业公司 (IOU) 实施 CPUC 认为合理支持这些策略的各种近期政策行动。 2022 年 5 月 5 日，CPUC 发布了 E-5192 号决议，经修改后批准三项 VGI 试点项目于 2022 年开始，运行三年，正如 PG&E 在 AL 6259-E 中提出的一样。
病毒学年度评论 APOBEC3：人乳头瘤病毒感染和致癌作用中的朋友还是敌人？
人乳头瘤病毒 (HPV) 感染是多种人类癌症的病原体，包括宫颈癌和头颈癌。在这些 HPV 阳性肿瘤中，体细胞突变是由 DNA 突变因子的异常激活引起的，例如载脂蛋白 B 信使 RNA 编辑酶催化多肽样 3 (APOBEC3) 胞苷脱氨酶家族的成员。APOBEC3 蛋白最为显著的特点是能够限制各种病毒，包括抗 HPV 活性。然而，APOBEC3 蛋白在 HPV 诱发的癌症进展中的潜在作用最近引起了广泛关注。正在进行的研究源于以下观察结果：APOBEC3 表达升高是由 HPV 致癌基因表达驱动的，并且 APOBEC3 活性可能是 HPV 阳性癌症中体细胞诱变的重要因素。本综述重点介绍 APOBEC3 蛋白及其在 HPV 感染和 HPV 驱动的致癌作用方面的最新研究进展。此外，我们还讨论了我们在理解 APOBEC3 在病毒相关癌症中的作用方面存在的关键差距和未解答的问题。
在11个月内从DNA到IND*
此往绩使Lonza能够使用基于风险的实心方法在DNA到IND过程中并行跟踪活动，从而通过平台，流程和分析来创建和优化工作流程，从而使其能够减少时间表，同时还可以最大程度地减少风险。这种方法与一次性技术相结合，可以在Lonza网络中进行重新调整，技术传输和扩展的灵活选择。除了药物外，Lonza还具有广泛的药品服务方面经验，具有跨越量化方式的药物产品开发和制造能力。Lonza过去支持的大约三分之二的产品是抗体，但它在非抗体方面也具有丰富的经验，例如双特异性抗体，抗体片段，重组蛋白和融合蛋白。Lonza的药品服务具有液体和冻干能力和不同浓度范围的经验，从低浓度到每毫升一百多毫克。
量子免疫一次性记忆
摘要。一次性存储器 (OTM) 是无意识传输的硬件版本，可用于构建仅靠软件无法实现的对象，例如一次性程序。在这项工作中，我们考虑了对 OTM 的攻击，其中量子对手可以利用其对存储器的物理访问对存储器发起量子“叠加攻击”。此类攻击会显著削弱 OTM。例如，在一次性程序的应用中，似乎这样的对手总是可以通过在输入叠加上运行经典协议来“量子化”经典协议，从而学习协议输出的叠加。也许令人惊讶的是，我们表明这种直觉是错误的：我们从量子可访问的一次性存储器构建一次性程序，其中对手的视图尽管进行了量子查询，但可以通过仅对理想功能进行经典查询来模拟。我们工作的核心是一种使一次性存储器免受叠加攻击的方法。
型号 172RG 系列 (1980 年至 1985 年) - AeroElectric
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全州住宅紧急负荷减少计划基线评估
在电网压力较大期间，电力节约奖励计划的参与者会因减少用电量而获得补偿。该计划的一个关键设计组成部分是，减少量是根据个人客户基线计算的，这构成了向客户结算的基础。基线是一种程序，用于生成参与者在没有事件发生的情况下的消费状况的估计值。对于相对于基线增加负荷的参与者，不会受到处罚。基线提供了一个基础或反事实，可用于估计计划负荷减少量，以计算客户补偿。反事实是参与者如果没有被派去参加该计划会做什么的估计。因此，联合 IOU 要求对用于计算这些基线的方法进行评估，生成一份独立的基线减少量摘要，并为今后使用的替代基线提供建议。本报告总结了 2022 年夏季人口的个人客户基线结果，并提供了 2020 年夏季基线准确性评估的结果。
佛罗伦萨-2：推进各种视觉任务的统一代表
我们介绍了Florence-2，这是一个新型视觉基础模型，具有统一的，及时的代表，用于量级计算机视觉和视觉语言任务。在转移学习方面表现出色时，他们努力通过简单的说明执行各种任务，这意味着处理各种空间层次结构和语义粒度的复杂性。Florence-2旨在将文本推出作为任务说明，并以文本形式产生理想的结果，无论是限制，对象检测，接地还是分割。这种多任务学习设置需要大规模的高质量注释数据。为此，我们使用自动化图像注释和改进的迭代策略，共同开发了1.26亿张图像的FLD-5B。我们采用了一个序列结构，以训练佛罗伦萨-2，以执行多功能和全面的视觉任务。对众多任务的广泛评估表明，佛罗伦萨-2是具有未曾预性零击和微调功能的强大愿景基础模型竞争者。
中微子振荡的量子性量化
摘要 中微子振荡是基本粒子物理中的一个重要物理现象，它的非经典特性可以用Leggett–Garg不等式来揭示，表明它的量子相干性可以在天体物理长度尺度上维持。在本文中，我们通过量子相干性的非局域优势（NAQC）、量子导引和Bell非局域性来研究实验观测到的中微子振荡的量子性度量。从不同的中微子源，分析了不同能量的反应堆和加速器中微子集合，例如大亚湾（0.5 km和1.6 km）和MINOS（735 km）合作。与理论预测相比，用实验表征了两味中微子振荡的NAQC。它随着能量的增加表现出非单调的演化现象。此外，研究发现，NAQC 的量子关联性比量子操纵和贝尔非局域性更强，甚至达到公里量级。因此，对于实现 NAQC 的任意二分中微子味态，它也必须是一个可操纵的贝尔非局域态。该结果可能为中微子振荡在量子信息处理中的进一步应用提供新的见解。