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World File Search System索洛维
公共事业“哈尔基夫斯基特普洛维梅列日”
项目 与国际复兴开发银行共同实施的“乌克兰区域供热能效项目” ПЕСУ/ESMP 环境保护和社会管理计划 НПС/OPS 油泵站 ТЕЦ/CHP 热电厂 ІТП/IHP 独立供热厂 ЦТП/CHS 集中供热站 ГВП/HWS 热水供应 ХВП/CWS 冷水供应 МК/MCh 主室 РДП/ADCC 区域调度控制中心 АСКОЕ/ACPMS 自动化商用电力计量系统 ПКД/DED 设计和估算文件 СЦТ/DHS 哈尔科夫区域供热系统 ЦГУП/CPMU 中央项目管理单位 РГУП/RPIU 区域项目实施单位 ОВНС/EIA 环境影响评估 IFS 国际金融公司 EHS 环境、健康和安全方法
| 夏洛茨维尔市现有及目标行业分析
第四大行业组别是信息技术和电信，雇用员工 2,068 人，人数仅略少于艺术、娱乐、休闲和游客行业组别。该组别由 131 家本地公司组成。平均收入为 74,117 美元，比城市平均收入高出 48%，比州平均收入高出 31%，比全国平均收入高出 42%。信息技术和电信组中的一些行业也可以在商业和金融服务中找到。该组别中的主要子组别包括：计算机系统设计服务、定制计算机编程服务、电子元件制造和软件出版商。该组中的一些本地公司包括 ECL Inc.、Skyline Information Systems、Silverchair Information Systems、Skeo Solutions 和 Virginia Electronic Components。
夏洛茨维尔25年充满活力的社区基金报告
计划申请由城市工作人员审查。对充满活力的社区基金流程的审查正在进行中，并将继续持续到以后的财政年度。该市感谢UVA股票中心和非营利性卓越中心，以协助我们的流程符合最佳实践。对于25财年，该市收到了45份运营资金的申请，并收到了艺术和文化组织的21份申请。市政府工作人员招募了一个充满活力的社区基金小组来审查申请。成员在人类服务组织，具有人类服务知识的人和具有授予知识的人之间有着经验的成员。非老板小组成员的参与得到了赔偿。所有成员都获得了彻底的取向，其中包括有关利益冲突的培训。
索尔维加强与中国风险投资基金龙水投资的合作
索尔维是一家科技公司，其技术为日常生活的方方面面带来益处。索尔维在 63 个国家/地区拥有 21,000 多名员工，将人才、创意和要素结合在一起，以重塑进步。该集团致力于为所有人创造可持续的共享价值，特别是通过围绕三大支柱制定的“索尔维一个地球”路线图：保护气候、保护资源和促进更美好的生活。该集团的创新解决方案有助于为家庭、食品和消费品、飞机、汽车、电池、智能设备、医疗保健应用、水和空气净化系统等提供更安全、更清洁、更可持续的产品。索尔维成立于 1863 年，如今在其绝大多数业务领域中位居全球前三名，2021 年实现净销售额 101 亿欧元。索尔维在布鲁塞尔和巴黎泛欧交易所 (SOLB) 上市。了解更多信息，请访问 www.solvay.com。
索尔维宣布新独立 SYENSQO 的未来执行领导团队
索尔维董事会主席 Nicolas Boël 表示：“索尔维建立在颠覆和创新的基础上，今天的公告也继承了这一传统。SYENSQO 团队是世界一流的，他们热衷于探索新领域，以创造推动人类进入碳转型所需的一流科学和技术。这个强大的团队将索尔维的杰出人才和其他行业的领导者结合在一起，他们拥有新的视角，随时准备提高科学、增长和创新的标准。与此同时，我相信他们会接受我的祖先 Ernest Solvay 所倡导的价值观，他召集了当时最聪明的科学人才，以加速进步并寻求解决世界紧迫问题的方法，从 1911 年第一届索尔维物理学会议开始。”
帕特里克·S·洛维恩 海军航空系统司令部主计官
海军航空系统司令部主计长 Lowien 先生担任海军航空系统司令部 (NAVAIR) 的主计长。他直接向 NAVAIR 执行董事汇报，并负责向 NAVAIR 指挥官提供财务咨询。作为财务管理界的高级领导，Lowien 先生负责 NAVAIR 的所有预算制定、预算执行、会计和审计相关活动。他领导八个主要站点的财务管理人员，支持 NAVAIR 和项目执行办公室 (PEO) 对所有海军航空资产的开发、生产和维护的要求。Lowien 先生在主计长、企业财务管理和项目管理领域拥有丰富的经验。自 2010 年以来，Lowien 先生一直担任 NAVAIR 主计长领导层成员，担任预算官和副主计长。在此之前，Lowien 先生曾担任主计长分析师、企业财务经理和项目经理，直接支持 PEO 项目 15 年。他曾参与过多个飞机项目，包括 MQ-4C、V-22、H-1、F/A-18 和 F-14 雄猫。最值得注意的是，他以一级集成产品团队负责人的身份领导 MQ-4C 项目从 MS-B 阶段通过关键设计评审。当 V-22 项目获得全速生产决策时，他还是该项目的首席业务财务经理。Lowien 先生获得了斯托本维尔方济各大学工商管理学士和硕士学位。他毕业于海军部弥合差距计划。他拥有国防采购劳动力改进法案 (DAIWA) 项目管理和业务财务管理三级认证。他还拥有 OSD 主计官颁发的财务管理三级认证。自 2004 年以来，他一直是采购专业队的成员。
塞维索工厂广泛使用传感器和人工智能构建新型安全管理系统
控制重大事故危险 MAH 的安全管理系统 SMS 是塞韦索法规的支柱。在过去 30 年中，该法规为减少欧洲化学事故的数量和严重程度做出了贡献。在塞韦索的机构中，采用正式的 SMS-MAH 是强制性的，并且要接受主管部门定期检查的程序。技术的发展为安全管理带来了新的挑战和机遇，塞韦索的工业可以提前抓住这些挑战和机遇，因为他们已经信任一个好的安全组织。信息和通信技术的广泛使用使记录所有最小事件和扩大可用于改进 SMS-MAH 的信息库变得更加容易。例如，位置传感器可能有助于获得事件的实际位置。环境传感器以及插入设备的传感器可以提供进一步的相关信息。随着事件数量的成倍增加，分析变得越来越困难和浪费时间。使用 AI 人工智能技术（包括文本挖掘和机器学习技术）有助于扩大研究的事件数量并提高提取隐藏在事件报告中的信息的能力。程序和操作说明应实用、简洁、精简和有效；它们应包括不同的格式，例如图表、图纸、照片、视频。信息表和培训材料是其他要素，它们的动态更新对于拥有最高级别的员工至关重要。本文提出了一种新的 SMS-MAH 模型，该模型仅具有少数正式程序，随着时间的推移保持不变，并且由于工业 4.0 的支持技术（即传感器和 AI），许多动态资源易于适应不断变化的环境。所提出的架构的基本思想如下：管理系统在操作部分非常动态，但其监管核心需要合理的稳定性，这很重要，因为在塞韦索环境中，管理系统也具有法律效力。
卡维地洛治疗心力衰竭：β受体阻滞剂再度引发关注
乍一看，使用 β 受体阻滞剂治疗心力衰竭的想法似乎违反直觉。β 受体阻滞剂可以降低血压，但许多心力衰竭患者已经出现低血压。此外，β 受体阻滞剂具有负性肌力作用，这似乎会加剧心力衰竭所致的心脏功能减弱。尽管如此，曾经被禁止用于心力衰竭的 β 受体阻滞剂正逐渐被接受作为治疗方案的一部分。事实上，卡维地洛是美国食品和药物管理局批准的最新 β 受体阻滞剂，可用于治疗心力衰竭，因为临床研究表明它可以降低发病率和死亡率，甚至可能减缓心力衰竭的进展。人们对 β 受体阻滞剂治疗心力衰竭重新产生兴趣的原因是，随着对其病理生理学的了解不断增加，近几年治疗方法发生了巨大变化。 1-3 治疗的重点已经从充血性心力衰竭的水肿转移到心脏损伤和血流受损时发生的神经体液和炎症反应。4 本文总结了当前治疗心力衰竭的一些想法，包括为什么、何时以及如何使用卡维地洛。
华尔街日报：洛杉矶野火肆虐引海鲜是最后选择
发行人李蔚华/发布人: Wea H. Lee 社长朱勤勤/会长: Chin Chin Chu 副社长朱桢/副会长: Emerson Chu 副社长秦鸿钧/副会长: Christi Chin 副社长兼总经理封昌明/副会长、总经理: Oliver Feng 总编辑盖军/总编辑: Jun Gai 商业广告：ad@scdaily.com设计部：art@scdaily.com 编辑部：editnews@gmail.com 会计部：acccounting@scdaily.com 分类广告：cla@scdaily.com 美南新闻网站：www.scdaily.com 美南电视21.8：https://scdaily.com/tv 美南黄页面：https:scdaily.com/yellow_pages 美南新闻电子报电子报：www.scdnews.com 分类广告专页 分类广告：www.scdaily.com/classified ads 美南微信公众号：美南网ID:today-america 国际贸易中心：http://www.itchouston.org
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