这是一篇探索性文章,始于保罗·维利里奥(Paul Virilio)关于“他们看到的机器”产生的内部表示的性质和特征的问题,通过产生自动化和多光谱的现实感知。在1980年代后期写作,他预料到了很久以后发生的事情:对现实的预测性和统计解释的构成在纪律机构和战争的行为中越来越多地渗透到现实中。但是,他夸大了这些机器的这些内部表示,因为它们不需要任何视频退出,往往会将人排除在将要采取的机械想象中。避免了这种末世论的观点,即约翰·约翰斯顿提出的麦克里亚人愿景的概念更为合适:它解释了机器自动化的看法与人类的自动化感之间的差异,但探索了两者相连的共同地形。
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城市发展边界内部的发展 - 该边界内的发展将需要土地利用应用,但是时间安排,服务的可用性和其他因素等因素仍可能影响发展。原则上,位于城市发展边界内的中部市政当局的所有部分被视为适应发展的优先领域。
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Fernández, EF、Chemisana, D.、Micheli, L. 和 Almonacid, F. 2019,“污垢的光谱性质及其对基于多结的聚光系统的影响”,《太阳能材料与太阳能电池》,第 201 卷。Keshri, S.、Marín-Sáez, J.、Naydenova, I.、Murphy, K.、Atencia, J.、Chemisana, D.、Garner, S.、Collados, MV 和 Martin, S. 2020,“堆叠体全息光栅用于扩展 LED 和太阳能应用中的工作波长范围”,《应用光学》,第 59 卷,第 8 期,第 2569-2579 页。 Lamnatou, C.、Notton, G.、Chemisana, D. 和 Cristofari, C. 2020,“建筑一体化光伏 (BIPV) 和建筑一体化光伏/热能 (BIPVT) 装置的存储系统:环境概况和其他方面”,《整体环境科学》,第 699 卷。Martinez, RG、Chemisana, D. 和 Arrien, AU 2019,“建筑物多维传热的动态性能评估”,《建筑工程杂志》,第 26 卷。Parent, L.、Riverola, A.、Chemisana, D.、Dollet, A. 和 Vossier, A. 2019,“多结太阳能电池的微调:深入评估”,IEEE 光伏杂志,第 9 卷,第 6 期,第 1637-1643 页。
到目前为止,电网和工业的脱碳与大量可变可再生能源 (VRE) 电力(主要是风能和太阳能光伏)的安装齐头并进。然而,如果要在不损害行业可靠性和成本效益的情况下实现碳中和,这还不够,而且电化学电池无法提供最终用户所需的众多服务和规模。除了 VRE,还需要其他技术,用于有效的气体压缩和运输、电网平衡、碳捕获,以及非常重要的能源。在后一类中,技术正在发展成为电池的可行替代品,用于一系列储能应用,例如抽水蓄能、压缩空气、飞轮、泵送热量、液态空气、热/冷、氢气、氧气、重力和其他热机械化学存储方法。这些都在快速推进商业化,并将与电池竞争,以满足广泛的电网和工业存储需求。
目的:探索利培酮与益生菌对酒精诱发的精神疾病患者的治疗作用。方法:从2022年8月至2023年8月,将100例酒精引起的精神障碍患者送往林尼市的Rongjun医院,并根据计算机培训,分配给对照组(基本治疗 + risperidone,50例)和一个观察组(基本治疗方法,50例)和一个观察组(基本治疗 +益生酮,50例)。比较临床疗效,正综合征和阴性综合征评分(PANSS),认知功能,患者酒精对照评分以及治疗前两组之间的不良反应。结果:在治疗前两组之间的Panss和Loewensteinscores(LotCA得分)在统计学上没有显着差异。在治疗后,观察组的总临床有效性率和LOTCA得分明显高于预处理和对照组(p <0.05),密歇根州酒精中毒筛查测试(MAST)和宾夕法尼亚酒精饮酒量表(PACS)得分(PACS)得分(PACS)得分(PACS)得分低于预处理和预处理组的(p <0.05)。panss正阳性和负尺度的得分,精神病理学的得分以及不良反应的发生率没有显着差异(p> 0.05)。结论:利培酮和益生菌的结合在治疗酒精引起的精神疾病方面具有良好的总体功效,可以有效地改善患者的认知功能而没有明显的副作用,并且具有良好的安全性。
【2023年度成果(论⽂・特许)】1。J. H. Park等人,高度耐用的石墨烯封装的基于铂的电催化剂,用于通过溶液等离子体过程合成的氧气还原反应,功率来源杂志,580(2023),233419,2。J. H. Park等人,高度耐用的碳壳的新溶液等离子体合成,用于聚合物电解质膜燃料电池的高度耐用碳壳基于铂基的阴极催化剂,碳,214(2023),118364,3。M. Huda等人,单壁碳纳米管支持PT电催化剂作为单个燃料电池的阴极催化剂,其耐用性高/关闭/关闭电势循环,ACS Applied Energy Materials,6(2023)12226-12226-12226-122236 4。H. N. Nam等人,第一原告对石墨烯和氮掺杂石墨烯涂层的铂电催化剂的氧还原反应机制的研究,物理化学化学物理学,26(2024)10711-10722 5。出愿番号:2024-025901
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