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心血管干预中的人工智能、计算机模拟和扩展现实
萨曼特，索拉比；巴克霍斯（Jules Joel）吴伟；赵诗佳；卡萨布，Ghassan S.；汗，贝赫拉姆；帕纳戈普洛斯，阿纳斯塔西奥斯；马卡迪亚，贾纳基；奥古兹（Usama M.）；班加，阿克沙特；法亚兹，穆罕默德；格拉斯，威廉；克劳迪奥·奇亚斯特拉；布尔佐塔，弗朗西斯科；拉迪萨，约翰 F.；伊佐，保罗；村里义伸；杜比尼，加布里埃莱；米利亚瓦卡，弗朗西斯科；米克利，蒂莫西；比切克，安德鲁；丰塔纳，杰森；韦斯特，尼克 E.J.；莫蒂埃，彼得；博耶斯，帕梅拉 J.；戈尔德，杰弗里·P.；安德森，丹尼尔 R.； Tcheng，James E.；温德尔，约翰 R.；萨马迪，哈比卜； Jaffer，Farouc A.；德赛（Nihar R.）；兰斯基，亚历山德拉；梅纳-乌尔塔多，卡洛斯；阿博特，黎明；布里拉基斯（Brilakis），Emmanouil S.；拉森，延斯·弗伦斯特德；卢瓦尔，伊夫；斯坦科维奇，戈兰；塞鲁伊斯（Serruys），帕特里克·W.；埃里克·委拉斯开兹；埃利亚斯，皮埃尔；巴特（Bhatt），迪帕克·L.；丹加斯，乔治； Chatzizisis, Yiannis S. 发表于：JACC：心血管介入
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
COA 359895 DAVID KRIEGER V 环境部 五大湖和能源 意见 - 撰写 - 已发布 09/07/2023
蒂娜·雷尼格、格洛丽亚·格罗弗、玛丽·梅、劳尔·维拉斯科、理查德·沃尔夫、罗纳德·基普米勒、马克·利克泰格、谢恩·尼克森、特里·维斯纳、卡里·丁曼、约瑟夫·克鲁格、克莱奥丽娅·弗伦奇、劳伦斯·杜雷克、贾里德·布鲁纳、洛里·费诺尔、马奎塔·麦克斯韦尔、蒂尔·塞勒、乔迪·罗杰斯·罗德里格斯、泰拉·德希尔兹、詹姆斯·斯马赞卡、韦德·怀特、托马斯·谢泼德、梅丽莎·温切尔、朱迪·科普林格、乔丹·爱德华兹、杰瑞·维斯普里尼、辛迪·朗、蒂莫西·阿普尔、史蒂夫·怀特、林恩·纳普、威廉瓦西克、迈克尔·兰登、琳达·查特兰德、梅尔勒·勒梅尔、玛丽·韦兰德、劳伦斯·朱洛斯基、约翰·门罗、詹姆斯·普拉特科、詹姆斯·布拉瑟、丹·阿贝、丹泽尔·马丁、盖尔·哈克、凯文·斯托克斯、詹姆斯·麦金尼斯、拉塞尔·克莱因汉斯、詹妮弗·霍特里德斯、杰弗里·埃斯基尔森、亚瑟·基克兰、威尔逊·古姆、戴安娜·威尔逊、露丝·富兰克林、蒂莫西·贝尔、艾琳·麦考伊、巴拉蒂·夏尔马、比尔·德哈恩、罗伯特·奥里斯、霍华德·洛格斯登、贾罗德·沙尔克、李·谢尔顿、埃尔默·拉佩尔、威廉·普雷切夫斯基、伦纳德·威利斯、蒂姆·黑克斯、凯西·帕伦特、约瑟夫·科兹洛夫斯基、芭芭拉·麦克莱恩、道恩·格莱斯纳、凯文·格林、菲利普·麦克斯韦、海伦·约翰逊、简·达比、丽塔·克拉维克、特里·汤普森、西格尼·凯斯、大卫·伯克哈特、保罗·伊兹科夫斯基、朱迪思·马什、巴特·琼斯、苏根德里尼·庞南帕拉姆、安·拉扎罗、道格拉斯·阿诺德、威廉·杜兰德、迪诺·维斯普里尼、兰斯·库克、凯尔西·芬尼、杰弗里·格林、特雷西
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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。
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程序-4个健康学术社会-Unisport HR
5。Boussana Alain，NS。弗洛伦特（Florent），埃迪·埃迪·詹维尔（Eddie Eddie Janvier），马布达（Mabunda）库尔加·保罗·罗杰（Counga Paul Roger），简化无辜者，安托万·埃里克（Antoine Eric），《埋葬》，《山谷书籍》，《学生》，《学生》和《湿润的环境》，《大杂物》，内容。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48