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World File Search System多晒点
2024 年 6 月 29 日星期六上午 10 点至下午 2 点
更多信息请访问：运河游客中心 508.833.9678 samantha.a.gray@usace.army.mil www.capecodcanal.us www.facebook.com/CapeCodCanalVisitorCenter
ElektorWheelie
随着白昼变短，第一阵秋风呼啸着拍打着城堡的墙壁，最初的计划开始起草。季节流逝，秋冬让位于春天，当每个人看起来都希望脸上多晒点阳光时，它已经完成并准备印刷：Elektor 的夏季巡回赛版！然而，为了标记“SC”的真正开始，我们必须回到更远的时间——2008 年夏初，当时你们中的许多人都在为这个版本想出令人兴奋的新想法，并最终通过电子邮件发送它们——有些甚至通过蜗牛邮件发送。自从 30 多年前首次制作以来，夏季巡回赛一直是一项集体努力。每年我们都会收到 500 多份参赛作品和出版想法！这些项目来自世界各地，我们很乐意评估每一项，因为这些努力证实了您（我们的读者）的创造力和独创性。本版中的所有电路均已由 Elektor Labs 试验和测试，因此如果您仔细阅读和操作，可重复性应该不是问题。
ElektorWheelie
随着白昼变短，第一阵秋风呼啸着拍打着城堡的墙壁，最初的计划开始起草。季节流逝，秋冬让位于春天，当每个人看起来都希望脸上多晒点阳光时，它已经完成并准备印刷：Elektor 的夏季巡回赛版！然而，为了标记“SC”的真正开始，我们必须回到更远的时间——2008 年夏初，当时你们中的许多人都在为这个版本想出令人兴奋的新想法，并最终通过电子邮件发送它们——有些甚至通过蜗牛邮件发送。自从 30 多年前首次制作以来，夏季巡回赛一直是一项集体努力。每年我们都会收到 500 多份参赛作品和出版想法！这些项目来自世界各地，我们很乐意评估每一项，因为这些努力证实了您（我们的读者）的创造力和独创性。本版中的所有电路均已由 Elektor Labs 试验和测试，因此如果您仔细阅读和操作，可重复性应该不是问题。
指向有关人类（同源）细胞材料供应的指南
FDA建议公司为人类细胞材料的收集，存储和运输实施标准程序，尤其是如果在多个地点发生收集的情况下，FDA建议公司实施公司来收集，存储和运输人类细胞材料的标准程序，尤其是在多个地点发生的情况下，在多个地点在符合GMP标准的情况下，没有得出结论。
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
跟踪高于激光阈值的异常点
最近对非厄米光学系统中异常点 (EP) 的研究揭示了其独特特性，包括单向不可见性、手性模式切换和激光自我终止。在具有增益/损耗组件的系统中，EP 通常在激光阈值以下访问，即在线性范围内。在这项工作中，我们通过实验证明，耦合半导体纳米激光器中的 EP 奇点可以在激光阈值以上访问，在那里它们成为非线性动力系统的分支点。与不可避免的腔失谐阻碍 EP 形成的普遍看法相反，我们在这里证明这种失谐对于补偿载流子引起的频率偏移是必要的，从而恢复 EP。此外，我们发现激光 EP 处的泵浦不平衡随总泵浦功率而变化，从而实现其连续跟踪。这项工作揭示了耦合半导体激光器中激光阈值以上的 EP 的不稳定性质，为实现自脉冲纳米激光装置和频率梳提供了有希望的机会。
太阳能最大功率点跟踪算法...
Beta 方法包括应用可变 D 步骤，以便系统在瞬态状态下快速响应，而在永久状态下无振荡 [32]。所述增加是参数β的函数，该参数β是在每个采样中根据操作点[32]和面板的特征参数计算的。MPP 中的这一参数对于不同的大气条件保持在一个小范围内，并且随着远离 MPP [9]、[11] 而变化。因此，虽然复杂性更高，但可以获得更精确和更快的操作。主要缺点是需要提前知道光伏组件的参数[9]，以计算不同大气条件下MPP中的β区间。
战略计划 - 绿点公立学校
我们的计划建立在Green Dot的学术严谨性，发展领导能力和培养年轻人的基础的基础上。关键杠杆包括确保所有学者的学术严谨，加速学习，扩大黑人学者的资产和需求，并赋予有目的的大学和职业途径。