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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
Ashrae 90.1能源成本预算和绩效...
AFUE - annual fuel utilization efficiency AHJ – authority having jurisdiction AHRI – American Heating and Refrigeration Institute AHVAC – air-side HVAC ANSI – American National Standards Institute ASHP – air-source heat pump ASHRAE – American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers BBREC – baseline building regulated energy cost BBUEC – baseline building unregulated energy cost BHP – brake马力CF - 合规形式CFM - 每分钟CHP - 组合热量和功率CV - 恒定体积DCV - 需求控制通风EC-燃烧效率欧洲央行 - 能源成本预算方法 - ASHRAE标准90.1第11节2016和2016和2019和2019和2019年第12节，以及第12节，以及第12节，以及90.1 2022 EFLH - 有效的效率 - 有效的效率 - 有效的ERV - 有效的ERV - 有效的ERV - 有效的ERV - 有效的ERV系统HVAC - 供暖，通风和空调IECC - 国际节能法规
2024/25财政年度 - 运营和资本预算
该市在年度预算周期中运作。通过预算，市议会批准了收入估算，并授权市政府工作人员支出有限的财务资源。市工作人员负责为市议会的考虑准备拟议的预算。财政年度（FY）2024/25运营和资本预算是通过涉及市议会，社区和市政工作人员的合作，迭代过程创建的，其中包括创建拟议，修订的预先修订，最终提议的预算，并最终提出的预算。预算开发过程在下面的“预算发展过程”部分中更全面地描述。财政年度（FY）2024/25运营和资本预算主要是现状预算，这意味着它不包括城市计划或服务的任何重大更改。纽约市财政年度的全部资金收入（FY）2024/25运营和资本预算约为4,970万美元，所有基金的支出约为9610万美元。预算预测假设所有资金的净使用基金余额为4630万美元，如下表1所示。资金余额的大部分使用是针对多个大型的多年资本改善项目，尤其是在废水企业基金中。重要的是要注意，资本项目的总估计成本是在资本改善计划（CIP）的第一年（2024/25财年）预算的，尽管某些项目可能需要几年的时间才能完成。总费用是预算的，以指定完成CIP项目所需的全部资金。这是城市的新预算实践。过去，纽约市仅支付了多年资本项目的第一年成本。随后的多年项目的成本未经分配为基金余额。由于完成资本项目的全部成本现在已在多年资本项目的第一年中被淘汰，因此这降低了支持资本项目（包括普通基金）的基金中未分配的基金余额。
ACT 生活成本预算声明 2024-25
总体而言，政府税收、费用和收费在家庭成本中所占比例相对较小。2022-23 年，澳大利亚首都领地的人均税收占家庭可支配总收入的比例为 6.0%，而新南威尔士州为 9.3%，维多利亚州为 11.1%。大多数政府税收和费用通常每年都会增加，与 2024-25 年预计为 3.5% 的工资价格指数 (WPI) 一致。这确保税收和费用与提供政府服务的成本保持同步，同时保持澳大利亚首都领地社区的可负担性。2024-25 年，一般税率将平均增加 3.75%——与税收改革第三阶段每年的税率一致。一般税率提供了稳定和安全的收入基础，以资助未来的基本服务，并建立了更简单、更公平的税收制度。
2026财政资本预算请求指南目录
目录概论2重要和有用的链接2预算过程3重要日期4设施计划截止日期4资本预算提交4资本预算信息系统（CBIS）5获得CBIS登录或密码重置5成本估算工作表（CEW）5区域施工因子（RCF）6气候解决方案6个气候解决方案现在7个绿色建筑物8绿色绿色绿色绿色绿色绿色绿色绿色4号绿色绿色绿色4号绿色绿色4号绿色绿色4号绿色绿色4号绿色绿色4号绿色绿色4号绿色绿色4号绿色绿色4号绿色绿色绿色4号绿色绿色绿色4号绿色绿色绿色4号绿色绿色绿色4号绿色绿色绿色绿色8号。 of CBIS 8 Growth and Conservation Criteria (GCC) for Capital Budgeting 8 Coast Smart Construction Program 9 Capital Equipment 10 State-owned Requests 11 Documenting Current Year Planned Activity (Programs) 11 Documenting Encumbrance and Expenditure Activity (Programs) 11 Grant and Loan Requests 12 Documenting Current Year Planned Activity 12 Documenting Encumbrance and Expenditure Activity 12 Requesting Projects through State Capital Programs 12 Energy-Related Projects 13 Maryland Department of Planning Coordination 13 Checklist for Capital Project请求和工作表14
使用机器学习的健康保险成本预测
发展中国家的医疗保健系统在很大程度上取决于自付费用，该机制是通用健康覆盖范围的障碍，因为它有助于效率低下，不平等和成本。健康保险是不同国家的个人管理与医疗费用相关的财务风险的一种手段。它提供了与医疗和相关服务所产生的费用的承保范围。但是，由于保险公司收取的高利率，许多人没有健康保险，因此无法及时获得医疗服务，从而导致高死亡率。健康保险政策是一项涵盖或最大程度地减少因各种危害而造成的损失支出的政策。使用预测模型准确预测个人医疗保健费用对于各个利益相关者和卫生部门至关重要，因为许多因素会影响保险或医疗保健的成本。准确的成本估算可以帮助医疗保险公司，并越来越多的医疗保健提供组织计划
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
拟议的2025财年资本预算
资本预算描述了计划的未来项目，该项目是霍华德社区学院（HCC）五年资本改进计划和10年设施总体规划的一部分。现有设施的新建筑和翻新是这些计划的关键组成部分，并且与学院的使命，愿景和战略计划一致。资本项目的理由与学院的入学直接相关。资本项目是使用当前的学生入学和10年学生入学预测计划的。目前的入学率和预计的入学增长以及州空间分配准则，用于确定有资格获得资本资金的高等教育空间需求。根据《马里兰州注释守则》和《马里兰州法规》（COMAR）的教育条款的规定，要求每所学院生成全面的设施总体规划，以建立一个有序开发所有资本改进的框架，以支持该机构的作用和任务。该计划必须涵盖不少于10年的土地利用计划涵盖20年的时间。此外，要求计划在角色和任务中发生重大变化或具有重要设施影响的计划组件中进行更新。虽然当前的总体规划涵盖了2015-2025时期，但该学院正在计划下一次更新，该更新将于2024年在2025年2月之前提交给州机构。新计划将涵盖2025-2035期。作为优先考虑校园资本发展的一部分，该学院依靠其为期10年的设施总体计划来指导五年的资本改进计划。这些计划涉及校园的物理环境，以及该环境如何帮助学院成功完成其教育任务。他们还评估了学院的现有设施，公用事业，信息技术基础设施，可持续性和环境影响以及运输和停车以及太空需求和学术计划。还包括对学院的学术课程，入学模式，独特的机构特征，人员配备趋势，空间利用和教学指导的检查。技术是一种战略资产，对高等教育的成功至关重要。对运营至关重要，全国各地的高等教育机构都以无与伦比的速度和敏捷性向学生，教职员工和员工服务。技术在保持大学社区的运作和使学院对网络威胁方面的韧性更大。随后，下一个设施总体规划更新将包括对未来十年中技术格局的评估。作为总体规划指导了该大学的建筑物和系统的校园开发，它还为学院创建了一个路线图，可以在未来的几年中效仿，并确定了短期和长期的需求，并推动了学院的五年资本改善计划和年度资本预算请求。以下图表说明了在财政年度（FY）之前的当前和预计的增长趋势。由于资本项目的理由与学院的预计入学率和容纳学生所需的空间直接相关，因此HCC使用马里兰州高等教育委员会（MHEC）预测未来10年的预期增长。
使用机器学习的健康保险成本预测
在不断升级的医疗保健费用的背景中，将大量GDP份额分配给了与健康相关的支出。本研究采用机器学习算法，包括随机森林回归，梯度增强的树木，线性回归和支持向量机，以预测健康保险成本。主要目标是授权个人根据其独特的健康属性做出有关健康覆盖的明智决定。此外，该研究旨在帮助决策者确定具有更高成本的提供者并实施目标成本维护措施。通过评估健康保险数据集上的算法性能，该研究强调了早期成本估算对指导个人选择合适覆盖范围的重要性。在满足有效管理医疗费用的紧迫需求时，这项研究的结果不仅有助于个人决策，而且为努力在优质医疗保健提供和财政责任之间取得平衡的决策者提供了宝贵的见解。在预测健康保险成本中的机器学习利用对于创建更透明，更有效的医疗保健生态系统至关重要。这项研究努力促进对成本动态的细微了解，使个人和政策制定者能够驾驶当代医疗保健景观的复杂性。
简报 38 - 2024 年资本预算简报 - Ravine Strategy 和 Meadoway
• 总计 290 万美元（2024 年为 50 万美元），通过全市环境倡议计划从债务中拨款，其中包括约 20 万美元用于推进 The Meadoway 的寻路 • 预计从 2023 年资本预算的 620 万美元现金流资金中结转 120 万美元，以完成剩余的两个项目，这两个项目将由联邦和省政府通过 ICIP COVID-19 复原基金全额偿还 • 1530 万美元用于通过联邦自然基础设施基金 (NIF) 批准的四个项目 • 通过 CAMP SOGR 从步道和通道 [Heath Crest Trail 和 Stairs into Ravine (Vale of Avoca)] 从债务中拨款 140 万美元 • 从 East Don Trail 的开发费用中拨款 60 万美元（资金未作为匹配资金包含在 NIF 中）