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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
2。高温超导胶带电线的发展现状
[15] Watanabe Tomonori等人：低温工程39，553（2004）。[16] Iimi Akira等人：低温工程42，42（2007）。[17] A.P.Malozemoff和Y. Yamada：超导100年，第11章“第二代HTS Wire”，P689（CRC出版社，2011年）。和Izumi Teruro，Yanagi Nagato：血浆和核融合杂志93，222（2017）。大量的制造方法，包括兔子底物，mod（化学溶液方法）和真空蒸发方法。 [18] http：// www。istec。或。JP/Tape-Wire/Labo-Tape-Wire。html，使用PLD方法和MOD方法（化学溶液方法）的金属棒的高性质。[19] T. Haugan等。，自然430，867（2004）。[20] Y. Yamada等。，应用。物理。Lett。 87，132502（2005）。 [21] H. Tobita等。 ，超级条件。 SCI。 技术。 25，062002（2012）。 [22] Matsumoto Kaname：应用物理77，19（2008）。 [23] Yamada Shigeru：应用物理93，206（2024）。 [24] Y. Yamada，第36届国际超导性国际研讨会（ISS2023），Takina，新西兰惠灵顿，11月28日至30日，2023年。 [25] Miyata Noboru：材料37，361（1988）。 [26] https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2023-06-28-001 [27] A. Stangl等。 ，科学。 Rep。11，8176（2021）。 [28] R. Hiwatari等。 ，血浆融合res。 14，1305047（2019）。 [29]在美国休斯顿大学申请2023年国际申请指挥的布兰登·索博姆（Brandon Sorbom）（2023年）。 [30] D. uglietti，超越。 SCI。 技术。 32，053001（2019）。Lett。87，132502（2005）。[21] H. Tobita等。，超级条件。SCI。 技术。 25，062002（2012）。 [22] Matsumoto Kaname：应用物理77，19（2008）。 [23] Yamada Shigeru：应用物理93，206（2024）。 [24] Y. Yamada，第36届国际超导性国际研讨会（ISS2023），Takina，新西兰惠灵顿，11月28日至30日，2023年。 [25] Miyata Noboru：材料37，361（1988）。 [26] https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2023-06-28-001 [27] A. Stangl等。 ，科学。 Rep。11，8176（2021）。 [28] R. Hiwatari等。 ，血浆融合res。 14，1305047（2019）。 [29]在美国休斯顿大学申请2023年国际申请指挥的布兰登·索博姆（Brandon Sorbom）（2023年）。 [30] D. uglietti，超越。 SCI。 技术。 32，053001（2019）。SCI。技术。25，062002（2012）。[22] Matsumoto Kaname：应用物理77，19（2008）。[23] Yamada Shigeru：应用物理93，206（2024）。[24] Y. Yamada，第36届国际超导性国际研讨会（ISS2023），Takina，新西兰惠灵顿，11月28日至30日，2023年。[25] Miyata Noboru：材料37，361（1988）。[26] https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2023-06-28-001 [27] A. Stangl等。，科学。Rep。11，8176（2021）。 [28] R. Hiwatari等。 ，血浆融合res。 14，1305047（2019）。 [29]在美国休斯顿大学申请2023年国际申请指挥的布兰登·索博姆（Brandon Sorbom）（2023年）。 [30] D. uglietti，超越。 SCI。 技术。 32，053001（2019）。Rep。11，8176（2021）。[28] R. Hiwatari等。，血浆融合res。14，1305047（2019）。[29]在美国休斯顿大学申请2023年国际申请指挥的布兰登·索博姆（Brandon Sorbom）（2023年）。[30] D. uglietti，超越。SCI。 技术。 32，053001（2019）。SCI。技术。32，053001（2019）。
植物病原糸状菌ゲノム编集技术の开発†
† 令和 2 年 3 月 19 日 令和 2 年度大会で行われる予定であった学术奨励赏研究の目的 * 东京理科大学理工学部応用生物科学科 Department of Applied Biological Science, Professor of Science and Technology, Tokyo University of Science, 2641 Yamazaki, Noda-shi, Chiba 278-8510，日本
增强Oracle云基础架构中的云安全性
摘要：云计算已成为现代IT基础架构的重要组成部分，为组织提供了可扩展且灵活的解决方案。安全问题仍然是其广泛采用的重大障碍。本研究探讨了Oracle云基础架构（OCI）的关键安全挑战，包括数据泄露，未经授权的访问，身份管理和网络漏洞。虽然Oracle的安全工具（例如Oracle Cloud Guard和Data安全）有助于减轻这些风险，而不断发展的网络威胁需要持续适应。共同的责任模型进一步需要采取主动的安全措施和法规依从性。为了提高云安全性，这项研究研究了混合加密技术的性能，比较了OCI中基于RSA，Blowfish，基于池塘的关键管理。结果表明，RSA + Blowfish模型可显着提高加密速度，降低解密延迟并增强安全指标。绩效评估指标以准确性（99.47％），精度（99.12％），召回（99.08％）和F1得分（99.10％）确认其鲁棒性。这些发现建立了混合加密作为确保基于云的数据的有前途的方法。
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