XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System名列前茅
DMMME 大楼于 2012 年 6 月落成
本科课程 采矿工程学士 连续 10 年以上 100% 通过董事会考试 冶金工程学士 一直在中华人民共和国董事会考试中名列前茅 材料工程学士 菲律宾首个且最全面的此类学位课程 研究生课程 冶金工程硕士 该国唯一的冶金工程研究生学位 材料科学与工程硕士 与菲律宾迪利曼大学科学学院联合提供 材料科学与工程博士 与菲律宾迪利曼大学科学学院联合提供，是菲律宾材料科学与工程领域唯一的博士学位
环境研究改造（STEM II）
1. 问题陈述（项目简要描述 - 需求和好处） 西华盛顿大学在环境教育和可持续性方面有着卓越的传统。最值得注意的是，西华盛顿大学是美国第一所专门致力于环境的学院的所在地 - 赫胥黎环境学院成立于 1969 年，并继续成为一所全国公认的机构，在环境科学和环境政策等领域培养高质量、就业就绪的毕业生。西华盛顿大学还因其对绿色建筑技术、可持续性和替代能源使用的承诺而获得了多项国家排名的认可，包括在美国环境保护署的全国高等教育绿色能源购买者前 30 名名单中持续名列前茅，以及在塞拉俱乐部的“最酷学校”名单上名列前茅，该名单根据全国各地的大学在解决气候问题和追求可持续运营战略方面所做的努力对其进行表彰。尽管西大在环境教育和可持续发展方面取得了成就，但容纳了大部分环境科学和地质学课程和实验室的大楼——西大环境研究中心，可以说是西大校园内最不环保、效率最低的教学设施。这座已有 45 年历史的环境研究中心在结构上非常适合密集的科学使用，但需要对关键的机械系统和空间利用进行重大升级，以解决代价高昂的低效率问题、提高安全性，并为学生提供更具协作性的研究和学习环境。此外，该建筑的许多机械系统已经过了使用寿命，需要维修或更换。2. 项目描述
征求能源弹性提案...
天气灾害造成的停电是缅因州的一大危害，该州停电频率在全美名列前茅。频繁停电会给该地区的企业带来巨大损失，可能导致易腐烂产品的损失、某些活动的延误、设备损坏，或因缺电而导致营业时间缩短和/或人员减少。最近，当地气候行动规划工作已将区域能源弹性规划确定为缅因州南部企业和社区的优先事项。虽然升级电网基础设施是电力公用事业的责任，但缅因州南部地区、其商业部门和地方政府可以采取许多行动，以加强和协调公用事业的努力，以提高能源弹性。
阿格瓦姆湖有害藻华行动计划 - NY.gov
纽约州的水生资源在全国名列前茅。州居民受益于这样一个事实：这些资源并非孤立存在，而是从长岛东端到西部的尼亚加拉河，从北部的圣劳伦斯河到南部的特拉华河，都可以找到。这些资源及其所蕴藏的动植物为州和当地社区提供了丰富的公共卫生、经济和生态效益，包括饮用水、旅游、水上娱乐和其他生态系统服务。有害藻华 (HAB) 主要发生在纽约州的积水（即湖泊和池塘）中，近年来变得越来越普遍，并影响了这些资源所提供的价值和服务。
卡迪夫市议会 2024-27 年企业计划
对于许多儿童和年轻人来说，卡迪夫已经是一个成长的好地方。教育成果在威尔士名列前茅，学校成绩单总体上仍然很好，作为威尔士新课程的一部分，这座城市提供了大量机会。然而，不平等影响了太多儿童、年轻人及其家庭的生活，而新冠疫情的持久影响和持续的生活成本危机使情况更加恶化。理事会将继续致力于缩小儿童和年轻人的成绩差距，并与学校、家庭和合作伙伴合作，应对与学校出勤和学生福祉有关的挑战。
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。