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World File Search System图维森
株式会社 森精机制作所 - DMG MORI
总部：2-35-16 Meieki, Nakamura-Ku, Nagoya City 450-0002, Japan 电话：+81(0)52-587-1811 传真：+81(0)52-587-1818 分区>
图森市住房和社区发展
P-CHIP 和 HCD 工作的核心是三个相互关联的领域：人、社区和家园。HCD 旨在创造公平的机会途径，确保所有个人，无论其背景或环境如何，都能享有尊严、归属感和发展的能力。实现公平机会的关键一步是提供安全、优质、负担得起的住房。此外，这条道路不仅仅包括住房——它还延伸到人们发展所需的基本服务以及共同支持我们的社区特征。公平的机会途径包括获得优质教育、就业、医疗保健、住房和社区支持，促进社会和经济流动性，以及培养所有图森人的尊严感和归属感。要了解有关 P-CHIP、其目标以及该市在实现这些目标方面取得的进展的更多信息，请访问 p-chip.tucsonaz.gov。
约瑟夫森结的量子图
与谐振子势不同，洗衣板势的能量空间并不相等。这是该系统的一个重要特性，使其成为量子比特的候选者，这一点后面会讨论。图 4 显示了我计算中的势和 4 个最低状态的特征函数。特征函数看起来与谐振子势的特征函数相似。但是，我们可以看到，在状态 2 和状态 3 的函数右边缘，函数不再为零。事实上，由于阱的右势垒不是无限高的（实际上在这种情况下非常低），所以每个状态都必须有一个传输速率（或量子隧穿速率）。从函数草图中，我们可以粗略地看出，状态 2 和 3 的隧穿速率比状态 0 和 1 的隧穿速率大得多。实际上，这种隧穿速率的差异是我们设计具有约瑟夫森结的量子比特的另一个基础。在下一节中，我将计算每个状态的隧穿速率，并解释如何通过量子隧穿来测量这种量子比特的状态。
Hansoh Pharmaceutical Group Company Limited翰森制药...
2024年8月20日，GSK宣布，FDA授予BTD为GSK'227授予了广泛的小细胞肺癌（“ ES-SCLC”）患者，该患者在基于铂的化学疗法后或之后具有疾病进展的患者（复发或折磨）。2024年11月1日，中国国家医疗产品管理局将HS-20093列为突破性治疗指定的药物，拟议的指示表明在标准一线治疗后开发了ES-SCLC（Platinum Doublet Chemoperation（Platinum Doublet Chemoperation）结合使用，结合了免疫治疗）。2024年12月16日，GSK宣布欧洲药品局（EMA）授予GSK'227的优先药品（Prime）指定，用于治疗复发性ES-SCLC患者。
乔恩·路德维格森
乔恩·路德维格森 路德维格森先生是合同和国家安全采购 (CNSA) 团队的主管，曾在美国政府问责局 (GAO) 工作超过 20 年。他目前在 CNSA 的工作涉及各种采购项目，包括国防部空间系统、国防部战略核系统（包括 NC3 和 GBSD）、导弹防御，以及几个大型单独采购项目，包括 F-35 联合攻击战斗机、CH- 53K 和 KC-46。此外，路德维格森先生还领导团队研究先进技术和武器系统开发，包括高超音速武器系统、人工智能、定向能以及替代定位、导航和授时。加入 CNSA 之前，路德维格森先生领导了多次科学技术、能源市场发展以及与各种能源和用途有关的监管监督审查。在 GAO 任职期间，他为 GAO 的重复、碎片化和潜在成本节约报告以及高风险报告做出了贡献。路德维格森先生因其对美国政府问责署和国会的贡献而获得无数赞誉。路德维格森先生拥有乔治城大学公共政策硕士学位和科罗拉多大学博尔德分校工商管理学士学位。他还在美国大学完成了额外的课程。他在科罗拉多州丹佛市的美国政府问责署办公室工作。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
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
维恩图策略改善学生...
与Safitri等人的押韵。（2020），他说学生在学习方面并没有表现出伟大的主动性，因为他们更喜欢做老师要求他们的事情。学习的不受挑战的过程会影响学生在说话中的表现。在这种情况下，教师为课堂上的EFL学生提供了各种学习策略。打算增加额外的努力来提高学生的口语技能，这是基于学生在课堂上被动的因素而缺乏信心，因为学生害怕犯错，这与Octarina等人一致。（2021）表示，学生说话仍然很低，因为学生害怕在语法和发音中犯错误。基于影响学生在课堂上缺乏口语技能的因素，研究人员将使用Venn图方法在学习过程中进行集思广益会议，以提高学生的口语技能。
佛得角圣维森特岛案例
在能源转型背景下，岛屿因其孤立和能源依赖性而被视为特别具有挑战性的地区；然而，其出色的可再生资源和快速增长使其成为非常有趣的测试案例。随着越来越多的国家将在未来几十年内实现 100% 可再生能源渗透作为目标，重要的是不仅要评估如何做到这一点，还要评估我们是否应该这样做。本文着重关注一组通常被忽视的地区：岛屿发展中国家。他们共同的挑战和能源政策以佛得角圣维森特岛的综合发电和存储扩展规划 (GSEP) 为例。GSEP 被表述为具有小时分辨率的优化问题，可从 2021 年开始将 20 年的投资、维护、运营和排放成本降至最低。风能和太阳能资源的极端季节性依赖性与发电和存储的运营动态一起被捕获。定义了三种情景：一种是“一切照旧”（BAU），保持当前的运营模式；另一种是“绿色”情景，与当地政府的目标保持一致，目标是在 2030 年和 2040 年实现 50% 和 100% 的可再生能源份额；最后一种是寻找最优方案。为了减少不确定性的影响，我们为每种情景考虑了三个负荷增长水平，这些水平根据国家和国际来源的预期定义，分别对应 1%、3% 和 5%。通过结合情景和负荷水平获得的稳健分析为佛得角的能源系统提供了全面的视角，可供未来的能源政策设计考虑。绿色方案最昂贵，BAU 代表着 7% 的成本降低，而最优方案则代表着 30% 的成本降低，此外还提供 90% 的可再生能源渗透率、显著的排放减少和足够的灵活性来修改规划路线（如果需要）。