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2024 年 2 月 7 日 詹妮弗·格兰霍姆阁下
2024 年 2 月 7 日 尊敬的詹妮弗·格兰霍姆 (Jennifer Granholm) 部长 美国能源部 1000 Independence Ave. SW 华盛顿特区 20585 尊敬的格兰霍姆部长： 科学、空间和技术委员会 (Committee) 对打破既定的天然气授权先例以及要求能源部国家实验室采取未公开的程序感到担忧，以支持拜登政府最近宣布的暂停美国液化天然气 (LNG) 出口待批准的决定。1 根据《天然气法》，能源部 (Department) 必须批准授权，除非它发现该项目不符合公众利益——而该部从未做出过这一决定。2 然而，这次暂停将通过阻止至少 10 个项目的进展来绕过授权程序。3,4 委员会要求立即提供有关该部更新对液化天然气出口的经济和环境影响分析的流程的信息和简报。
美国军队薪资计划 - 英格兰和威尔士工作人员 - 2022 步骤：1 2 ...
自 2022 年 4 月 1 日或之后开始的第一个薪资期的第一天起生效：该时间表适用于以下地区 18 至 22 岁的员工：英格兰东南部以外的所有地区和威尔士
格兰瑟姆教区议会选举 – 2024 年 5 月 2 日
• 选举委员会为候选人和代理人提供指导 - 可在其网站上查阅 https://www.electoralcommission.org.uk/guidance- candidates-parish-council-elections-england
赫德斯曼格兰达洛地方发展计划
• 可接受的开发标准：开发审批申请需要证明设计符合每项规定的目标。虽然满足可接受的开发标准可能会达到目标，但这并不是一条被视为符合要求的途径，提案将在整个设计解决方案的背景下进行评估，以确保实现目标。提案也可以通过替代方式或解决方案满足目标。
2025 年 2 月 5 日格兰扁疫苗接种和免疫......
格兰扁。该报告旨在提供疫苗可预防疾病监测数据的年度监测报告，以及格兰扁地区每种疫苗的接种数据。这些数据将提交给阿伯丁郡 IJB 进行验证。5. 摘要 5.1 世界卫生组织 (WHO) 将疫苗描述为对世界健康影响最大的两项公共卫生干预措施之一，另一项是清洁水。疫苗接种可以预防或减轻疾病的严重程度，最大限度地减少残疾并挽救生命，通常对社会上许多最弱势的人群都有帮助。它通过减少当前和未来的公共医疗和社会护理支出，提供了极高的性价比。5.2 有效控制疫苗可预防疾病需要整个卫生和护理系统采取行动，这与改善结果和减少不平等的努力一致。5.3 苏格兰和许多离家近的国家以及世界各地的国家一样，疫苗接种率正在下降。在苏格兰，许多常规疫苗接种的接种率基本保持不变或略有下降，季节性疫苗接种的接种率下降幅度更大。格兰扁也呈现出同样的趋势，几乎与全国的情况完全一致。
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
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