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克莱蒙县提议的五 (5) 年废水资本改善计划
2024 建设 1 Arrowhead 污水处理厂淘汰 2 Bethel 提升站 EQ 设施 3 Deerfield Road 下水道请愿 4 Legendary Trails 卫生下水道收集系统 5 Middle East Fork WWTP 改进 6 Naegele LS 淘汰 7 O'Bannon 主干下水道搬迁 8 Polo Fields II 提升站改进 9 White Oak 提升站搬迁和升级 10 WRD 维护建筑扩建和翻新
冲击波血管内介入治疗眼眶动脉粥样硬化斑块切除术...
一名 59 岁女性，患有高脂血症，因非 ST 段抬高型心肌梗死 (NSTEMI) 入住心脏内科。初始超声心动图检查显示前壁轻度运动减弱，射血分数保留 (LVEF，50%)。在用负荷剂量的普通肝素、阿司匹林和替格瑞洛进行预处理后，患者被转入心导管室。紧急冠状动脉造影显示左主干 (LM) 高度钙化严重狭窄，左前降支 (LAD) 近端严重钙化临界狭窄 (图 1A)。由于持续缺血（静息胸痛，心电图显示前壁导联 ST 段明显偏移）且尽管风险很高（SYNTAX 评分，33），仍进行了抢救性经皮冠状动脉介入治疗 (PCI)。通过右桡动脉入路，将 EBU 3.5 导引导管（6F；Medtronic Ireland，爱尔兰戈尔韦）引入左主干。将 LAD 与 Sion（Asahi-INTECC Co.，日本爱知县）连接后，随后通过 Corsair Pro XS 微导管（Asahi-INTECC）将导丝更换为 ViperWire（Cardi- ovascular Systems Inc.，美国明尼苏达州圣保罗）。由于钙负担高，我们决定使用一种新型减瘤设备——Diamondback 360° 冠状动脉
Alberto Sogari 医学博士
都灵大学分子肿瘤学实验室。在我攻读医学博士/博士学位期间，我专注于结直肠癌靶向治疗耐药性的获得机制。首先，我参与研究了结直肠癌细胞系中克隆主干突变的依赖性，这些细胞系异质性地进化获得耐药性（结果发表在 Russo et al, Nat Comm 2018 中）。然后，我开始研究结直肠癌持久细胞中适应性突变反应的激活，从分子和功能的角度分析细胞如何调节 DNA 复制和
RIV PRIMA_宣传册
：PRIMA 是一种 3 轴稳定总线，配备太阳和星星传感器以及一组 4 个反作用轮和 3 个控制动量陀螺仪和 3 个扭矩杆作为执行器，每个轴都具有转向功能，PRIMA 总线提供非常高的指向精度，高达 0.025°，具有轨道校准、指向知识（0.015°）和实时轨道确定（优于 10 米），并配有专用的轨道控制推进系统。计算机、航空电子和卫星通信主干基于 Mil-1553 命令总线，LEON 3 FT 处理器冗余架构提供高性能计算和处理能力。
简单但有效：具身人工智能的 CLIP 嵌入
对比语言图像预训练 (CLIP) 编码器已被证明对从分类和检测到字幕和图像处理等一系列视觉任务有益。我们研究了 CLIP 视觉主干对 Embodied AI 任务的有效性。我们构建了非常简单的基线，称为 EmbCLIP，没有任务特定的架构、归纳偏差（例如使用语义图）、训练期间的辅助任务或深度图——但我们发现我们改进的基线在一系列任务和模拟器中表现非常出色。EmbCLIP 在 RoboTHOR ObjectNav 排行榜上以 20 分（成功率）的巨大优势名列前茅。它在 iTHOR 1-Phase Rearrangement 排行榜上名列前茅，击败了采用主动神经映射的第二佳提交作品，并且 % Fixed Strict 指标增加了一倍多（0.08 到 0.17）。它还击败了 2021 年 Habitat ObjectNav 挑战赛的获胜者，该挑战赛采用了辅助任务、深度图和人工演示，以及 2019 年 Habitat PointNav 挑战赛的获胜者。我们评估了 CLIP 的视觉表示在捕获输入观察的语义信息方面的能力——这些原语对于导航繁重的具身任务很有用——并发现 CLIP 的表示比 ImageNet 预训练的主干更有效地编码了这些原语。最后，我们扩展了我们的一个基线，生成了一个能够进行零样本物体导航的代理，它可以导航到训练期间未用作目标的物体。我们的代码和模型可以在 https://github.com/allenai/embodied-clip 获得。
![arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024](/simg/3\30a46ac880935730bedbb8cdc7f572bd0c181275.webp)
arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024
尽管深度学习模型在监督的学习任务上表现出了令人印象深刻的表现，但在培训（源）和测试（目标）域不同时，它们通常会努力概括地概括。无监督的域适应性（DA）已成为解决此问题的流行解决方案。但是，当前的DA技术依赖于视觉主干，这可能缺乏语义丰富。尽管大规模视觉语言基础模型（如剪辑）有潜力，但其对DA的有效性尚未得到充分探索。为了打扮这个差距，我们介绍了AD-CLIP，这是一种域名迅速学习策略，旨在解决及时空间中的DA问题。我们利用夹子的冷冻视频主干来提取图像样式（域）和内容信息，我们将其应用于学习提示令牌。我们的提示是通过同时调节图像样式和内容功能的及时学习的，以域名为域不变且可将其归纳。我们在源域中使用标准监督的对比度学习，同时提出熵最小化策略以使嵌入空间中的域中的域与焦油域数据相结合。我们还考虑了一个方案，其中仅在测试过程中仅可用目标域样本，并带有任何源域数据，并提出了一个跨域样式映射网络以使幻觉域 - agnoftic to-kens。我们在三个基准DA数据集上进行的广泛实验证明了与现有文献相结合的AD-CLIP的有效性。代码可从https：//github.com/mainaksingha01/ad-clip
