XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System埃切维
埃尔维斯·皮肯订婚报告。 ...
本报告展示了 Workday Peakon Employee Voice 如何衡量员工敬业度水平以及这对组织的成功有何影响。这些信息可帮助您做出数据驱动的决策。
切割碎石 - 防卫自卫队
（4）中标人的确定方法 中标人为投标总金额（不含税）在本机构确定的估算价格限额内的投标人。如果有两名或两名以上最低出价者有资格中标，则将通过抽签方式确定中标者。 （5）准备合同等 中标人被选定为中标人后，必须立即准备合同等。 （6）其他 A.双方当事人签字、盖章后，本合同即成立。 （i）在确定中标人时，中标金额为投标文件中载明的金额加上该金额的 10%（如果该金额的小数部分不足 1 日元，则小数部分四舍五入）。因此，无论投标人是消费税应纳税企业还是免税企业，投标人都必须在投标文件中载明相当于预计合同金额 110/100 的金额。 C)投标人须提交资格审查结果通知书复印件。 如果您代表其他人竞标，则必须提交授权委托书。 投标人应当在投标文件中载明下列文字： “我公司（本人（若为个人）、我机构（若为组织））在接受《招标与合同指南》及《标准合同等》的合同条款后，对上述投标进行投标。”此外，我们特此同意《招标和承包指南》中关于排除有组织犯罪集团的承诺。 接受邮寄投标，但必须在 2022 年 7 月 27 日星期三下午 5:00 之前到达会计队合同科。在这种情况下，请与下列投标负责人核实其是否已到达。 （k）在招标过程中，包括邮政招标过程中，需要重新招标的，重新招标应在政府指定的日期和时间进行。 问：如果您希望投标同等产品，则必须在 2022 年 7 月 27 日星期三之前根据投标和合同指南（附录表格 4）提交同等产品确定申请，并获得合同官员等的批准。
丹尼尔·切米萨纳·维利加斯
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。
AI开启自动焊接的未来
① 本产品目录中记载的焊接材料、熔敷金属、焊缝金属等的性能数据，仅用于说明产品的典型性能和使用效果，不作为《标准》的规定。本产品目录中没有记载任何性能数据。应被解释为明示或暗示的保证。 ②请注意，实际焊接结构的性能受结构设计、钢板化学成分、施工方法、焊接条件、施工人员的技能等因素的影响。对客户的通知和要求
基因组编辑开辟了生命科学的新途径
Michael BASSIK 高彩霞 Pietro GENOVESE 星野淳 秋津堀田 许爱龙 柯亨范 Henry KIM Silvana KONERMANN 智二 真尾圭二 西田宏 西濱修 濕木司 大森秀之 冈野秀之 Leopold PARTS 秦文宁 斋藤弘英 斋藤诚 佐佐木惠梨香 佐藤森敏 Virginijus SIKSNYS 矢千江望 山本隆 游佐耕介
普雷特纳，克劳斯；萨达维，贾梅尔；马里奥·维鲁埃特
近几十年来，工业机器人已成为制造业中执行相对常规机械任务的工人越来越重要的替代品。全球工业机器人的存量强劲增长，尤其是自 2008-2009 年全球经济和金融危机以来（参见 Abeliansky 等人，2020 年；Prettner 和 Bloom，2020 年；Jurkat 等人，2022 年）。最近的研究表明，这种趋势给低技能工人的工资带来了下行压力，比高技能工人的工资压力更大（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018b，2020 年；Dauth 等人，2021 年；Cords 和 Prettner，2022 年）。结果，技能溢价增加了（参见 Lankisch 等人，2019 年；Prettner 和 Strulik，2020 年）。随着 2022 年秋季 ChatGPT 的出现，以及更普遍地说，随着最近人工智能 (AI) 取得的令人瞩目的进步，人们不禁要问，技能溢价的未来演变将受到怎样的影响（参见 Acemoglu 和 Restrepo，2018a）。这是因为，与工业机器人相比，人工智能主要取代了高技能工人执行的任务。例如，基于人工智能的模型和设备越来越多地用于诊断疾病、开发药物、编写报告、编码，或者只是在营销和研发等领域产生鼓舞人心的想法。由于这些任务通常是非例行的并且由高技能工人执行，人工智能可能会对他们的工资造成下行压力，从而也对技能溢价造成下行压力。为了分析人工智能对总体技能溢价的影响，我们开发了一个通用嵌套恒定替代弹性 (CES) 生产函数，其中机器人替代低技能工人，人工智能替代高技能工人。我们允许机器人和人工智能对不同技能水平的工人进行不完全替代，并推导出人工智能的出现会降低技能溢价的条件。
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
物流界的“克劳塞维茨”：亨利·E·埃克尔斯
战略家和军事理论家的影响力会随着时间而起伏，这取决于一系列因素。例如，卡尔·冯·克劳斯·维茨的开创性著作《战争论》从 19 世纪末开始一直默默无闻，直到越南战争结束时，美国军方才“发现”了它的价值。关于军事后勤的著作，尤其是从理论角度撰写的著作，很容易因为技术、作战支援概念、军事行动性质以及后勤的技术性变化而迅速失去影响力和相关性。
