XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System圣云
圣马科斯校区
建筑部门/办公室 A 出纳、财政服务、财务与行政服务部办公室、信息服务、预算/工资单、采购、合同服务和人力资源、邮件室 AA/ST 职业技术与继续教育部办公室（院长和副院长）、继续教育、EOPS、基金会、人力资源、教学服务、骄傲中心、研究、规划与拨款、退伍军人资源中心、职业课程、TRIO 北县教育机会中心 (NCEOC) C 艺术综合体 CLOCK 钟楼 CT 区域关闭 D Boehm 画廊、音乐综合体、表演艺术 DA 制图技术、机械加工技术 DR 残疾人资源 DSPS 残疾人资源中心 ECE 幼儿教育实验室 学校 F 数学、摄影 FD 空置 美食广场 提供冷热食品服务和饮料 G 体育馆/圆顶体育场 H 英语/人文、ESL、新闻、阅读、演讲/法医学/美国手语、世界语言、学术技术资源中心和实验室、HC 第一援助/学生健康服务 HS 牙科助理、护理教育 ITC 车身技术、汽车技术、柴油机械技术 LRC 图书馆/学习资源中心、访问技术中心、理事会会议室、总裁办公室、公共事务办公室、辅导中心、写作与阅读中心、数学/STEM 辅导 M 男更衣室、体育咨询 MC 工作经验、服务学习、工作开发者、职业中心 MD 美国印第安人研究、行为科学、工商管理、儿童发展、计算机科学与信息技术、创意服务、经济学、图形通信、历史、新闻学、多元文化研究、政治学、印刷服务、社会科学 MO 设施、仓库 NA 残疾人资源 NB 行为健康咨询服务 NS 生物学、化学、地球、空间和环境科学、工程学、生命科学、数学、物理学 O 体育、举重室、女更衣室、健康、运动机能学和娱乐管理 P 数学、媒体研究、教育电视 (ETV)、学徒制 PAC表演艺术综合体 PAC 剧院 霍华德布鲁贝克剧院 PD 警察局 PL 天文馆 Q 电子、电信、数字广播艺术、KKSM 广播电台 RF 空缺 RSC 新学者中心 SSC 招生/注册、咨询、评估、经济援助、记录、学生服务、转学中心 SU 学生会（ASG）、职业中心、彗星中心/学生生活和领导力、Anita & Stan Maag 食品和营养中心、Cariño 梦想村、国际学生计划、Puente 项目、UMOJA SW 游泳池、更衣室 T 橱柜家具技术、公共工程管理、水和废水项目、焊接技术 TCA 资助的学生支持计划 - GEAR UP TCB 资助的学生支持计划：TRiO 学生支持服务，TRIO Upward Bound TLC 教学和学习中心；Palomar Promise、双重注册、招生和推广办公室 WFC 健康/健身中心
云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。
圣凯瑟琳拉布莱教区 - 圣科尔曼
祝贺圣凯瑟琳·拉布莱-圣科尔曼教区家庭的约瑟夫和参加我们好牧人教理讲授计划的诺拉！圣凯瑟琳·拉布莱-圣科尔曼爱心手纱线小组是一群为了祈祷和友谊而聚集在一起的钩针编织者和针织者，将于 1 月 22 日星期三中午 12 点在图书馆室开会。我们有多余的钩子和纱线，可以帮助您入门或自带。欢迎新成员加入，快来加入我们吧！如需更多信息，请联系 Lorrie，邮箱：lorewil@outlook.com。圣凯瑟琳·拉布莱丧亲小组——没有什么比失去亲人更痛苦的了，无论是配偶、孩子还是父母。虽然无法避免强烈的悲伤感，但有时与有类似感受的人在一起会有所帮助。我们的下一次会议将于 1 月 22 日星期三下午 3 点在图书馆举行。有关更多信息，请联系 Lorrie，邮箱：lorewil@outlook.com。对圣约瑟夫的奉献——圣约瑟夫的七个星期日是对普世教会守护神的奉献。在 3 月 19 日他的节日之前的七个星期日，信徒们传统上会思考他一生中的一系列情况——七个悲伤和欢乐——以便他们能够像他一样面对自己生活中的欢乐和悲伤。今年的奉献将于 2 月 2 日星期日开始。在教堂后面拿一本小册子，获取完整信息。在弥撒圣祭中缅怀已故的亲朋好友；记住他们的生日、周年纪念日和其他特殊日子。也请为病人举行弥撒，表达他们的意愿。请在募捐篮中将意愿写在信封中，信封上标明“弥撒意愿”，并注明请求人、电话号码和首选日期。每次弥撒的捐款为 15 美元。本周末将为穷人募集食物。
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
增强Oracle云基础架构中的云安全性
摘要：云计算已成为现代IT基础架构的重要组成部分，为组织提供了可扩展且灵活的解决方案。安全问题仍然是其广泛采用的重大障碍。本研究探讨了Oracle云基础架构（OCI）的关键安全挑战，包括数据泄露，未经授权的访问，身份管理和网络漏洞。虽然Oracle的安全工具（例如Oracle Cloud Guard和Data安全）有助于减轻这些风险，而不断发展的网络威胁需要持续适应。共同的责任模型进一步需要采取主动的安全措施和法规依从性。为了提高云安全性，这项研究研究了混合加密技术的性能，比较了OCI中基于RSA，Blowfish，基于池塘的关键管理。结果表明，RSA + Blowfish模型可显着提高加密速度，降低解密延迟并增强安全指标。绩效评估指标以准确性（99.47％），精度（99.12％），召回（99.08％）和F1得分（99.10％）确认其鲁棒性。这些发现建立了混合加密作为确保基于云的数据的有前途的方法。
Zscaler 云沙箱
关于 Zscaler Zscaler (NASDAQ: ZS) 加速数字化转型，使客户能够更加敏捷、高效、有弹性和更安全。Zscaler Zero Trust Exchange 通过安全地连接任何位置的用户、设备和应用程序，保护数千名客户免受网络攻击和数据丢失。基于 SASE 的 Zero Trust Exchange 分布在全球 150 多个数据中心，是世界上最大的内联云安全平台。了解更多信息请访问 zscaler.com 或在 Twitter 上关注我们 @zscaler 。