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云迁移
美国卫生与公众服务部监察长办公室 (HHS-OIG) 是联邦政府中最大的监察长。该办公室负责打击 HHS 1.3 万亿美元投资组合中的欺诈、浪费和滥用行为。与其他联邦机构一样，该办公室面临着巨大的压力，需要提供现代数字服务并提高任务能力，以保护纳税人免受医疗保健欺诈。建立符合联邦安全和合规准则的现代云基础设施是这一旅程的第一步。VRTL Space 利用基于通用支持系统 (GSS) 的方法来自动化安全合规性，以创建一个预授权的基础平台，该平台具有共享功能和集成安全性，可从一开始就由应用程序继承。这帮助 HHS-OIG 快速评估和授权其云基础设施，并实现新数字服务和高级分析功能的快速部署。该方法帮助 HHS-OIG 提高了开发速度，节省了数百万美元的合同费用，并允许更快地交付任务能力。
云技术挑战
在深入挑战之前，我们希望确保女童子军首先了解什么是云技术。对于此活动，如果您有白板或图纸，最好创建一个视觉效果来配合。我们创建了一个示例，您可以在最后的资源部分找到它。说：有人在连接到互联网的手机或平板电脑上使用任何应用程序吗？那些应用程序是什么？在旁边创建一个简短的列表。你应该得到像 Netflix、Disney Plus、TikTok、Instagram、Amazon、Door Dash、Uber 这样的答案……说：太好了，你列出的所有这些应用程序都使用云技术来运行。有人知道云是什么吗？等待答案。想象互联网是天空中一朵巨大的隐形云。它就像存储您所有喜爱的应用程序、网站和文件的地方。现在，云技术就像是一种神奇的方式来使用和存储这片云上的东西。数据中心是存储允许云技术工作的设备的大型建筑物。就像您需要一部手机来操作应用程序一样 - 我们需要数据中心来操作云。说：那么，让我们以 Instagram 这样的应用程序为例。我们想在那里存储什么类型的东西，或者我们要把什么数据放入应用程序中？等待答案并列出清单。（图片、标题、评论、故事、喜欢）太好了，现在如果这只是一个存储站点，那么这个云就像一个虚拟背包，携带着我们所有的数字文件，只要有互联网连接，我们就可以在任何地点访问这些文件。说：但这更复杂吧？你认为它与存储驱动器有何不同？等待答案。当我们将云用于应用程序或游戏时，云技术使您可以通过计算机、手机或平板电脑访问它们。没有云，大多数应用程序和游戏都无法运行。所以，把云想象成互联网上的一个地方，我们可以随时随地存储和访问东西（比如照片、视频或游戏）。
日本陆上自卫队和歌山驻地的开放式对抗体系......
2024年7月1日——......未经国防部批准不得进行。本协议终止后亦同。 4.3 设备、机械和消耗品。加工所需的设备、机械和消耗品在采购说明中规定。
云趋势2025：揭示云技术的未来
我们可以理解，有许多因素影响该决定，包括Geo vlay客户投资组合和IT团队，分布式的应用程序堆栈，混合服务的可重复使用性，以逐步采用遗产中多个应用程序的云云采用。在多云体系结构中，三种最常用的模式，可以影响以下三个最常见的多云解决方案：最常见的三个模式：面向数据的多云体系结构 - 这是一个异构模式，企业根据数据源的适用性选择多云。For example, if the application estate has Oracle, Postgre, MySQL, MSSQL and customer prefers not to do actual DB transformation (Oracle to MSSQL or MSSQL to Postgre), then we can choose applications with Oracle, Postgre, MySQL to go to AWS (where Oracle to PSQL is quite easy in AWS/Azure) and MSSQL based apps can go to Azure.对于应用NOSQL数据库平台的应用程序（批次，实时分析）非常适合移动到任何CSP（例如：MongoDB，Hadoop群集），并且仅比较成本比较（对于选定的区域（S），Zone（s），Zone（s）的多云采用。面向服务的多云体系结构 - 这是一种均匀模式，企业基于服务，包括服务，API层和处理逻辑（功能）在内的多云，其中也可能使用CSP跨CSP和集中服务的多云服务可用性。例如，可以根据服务使用和需求将多glot微服务组迁移到AWS，Azure，GCP（例如：Apigee服务可以转到GCP，使用Fabric的服务编排可以转到Azure，并且Hub Service Service Service Services可以获取AWS）。
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
8-9P 吉井勇 4.ai
1934 年至 1937 年间，Isamu 在伊诺诺隐居。 Isamu之所以选择这里，是因为他喜欢伊诺诺市的自然风光和当地的人民，伊诺诺市的人民也喜欢Isamu并欢迎他。 即使在 Isamu 回国后，Inono 的人们仍然无法忘记他，并开始努力为他的诗立一座纪念碑。 1994年，当地居民在井野地区竖立了13座纪念碑，在长濑地区竖立了2座纪念碑。纪念碑的石头是由根须的小松石工所捐赠的。诗句是从勇在伊诺诺时创作的约2300首诗中选出的，由伊诺诺的各个小组选定，并在小组长会议上确定。如果参观完这些古迹，就可以一次性游遍伊诺诺市。 希望大家能够借此机会参观刻有吉井勇诗歌的纪念碑，并通过他的诗歌了解井野市的自然美景、山区生活以及当地人民的热情好客。