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零愿景：纳什维尔安全街道行动计划 2022-2026
全国范围内，自 2009 年以来，肇事逃逸事故每年以约 7% 的速度增加。肇事逃逸包括任何驾驶车辆的人撞到人、物体或其他车辆然后离开现场（有意或无意）的碰撞。肇事逃逸可能有几个因素，例如夜间能见度低、酒驾和害怕与警察互动。
第三班车队主管 - 田纳西州安提阿/纳什维尔
通过有效监督指定区域内的车队和维护活动，包括成本控制、员工发展和高培训和安全标准，持续关注实现市场基础盈利能力。 根据公司指导方针和目标审查资本设备申请。 确保提供安全可靠的车辆以满足运营要求。 监督车辆资产的有效利用。 进行车队评估以确保符合维护标准。 确保维修店配备足够的人员并对机械师进行适当的培训。 确保有效利用车辆管理系统。 遵守并确保遵守废物管理的零排放使命标准和法规，以鼓励安全高效的运营。 及时满足所有财务审查日期和公司指导计划。 通过定期检查和预防性维护计划确保维修店的清洁和维护。 管理部门的人事需求，包括选拔、指导、惩戒和培训员工以及评估员工绩效。 为终止、补偿和晋升决策提供意见。 定期召开和/或参加并参与驾驶员/安全会议，以保持所有员工之间的良好工作关系，并促进最大程度的士气、生产力和效率。听起来像是您的下一个职位？请查看完整的职位描述并通过我们的申请链接 careers.wm.com 在线申请职位编号 2303901
2023-2025 年纳什维尔社区健康改善计划 (CHIP)
• 从经济机会和职业技能发展的角度来看，我们社区的健康公平问题是什么？哪些地区和人群受影响最大？（请利用社区数据以确保准确性） • 从经济机会和职业技能发展的角度来看，我们社区中的哪些条件会产生健康不公平现象？列出每种情况及其相应的健康不公平现象。 • 哪些团体、组织和部门正在（或应该）参与解决经济机会和职业技能发展方面的健康公平问题？ • 确定服务方面的差距，并针对其主题和可能的伙伴关系提出至少一种解决方案来填补每个已确定的差距，并开始培养。
日期：2025 年 1 月 9 日 收件人：纳什维尔大都会-戴维森...
建议大都会规划委员会批准的行政批准项目和工作人员审查项目 根据大都会规划委员会的规则和程序，工作人员已审查以下申请是否符合适用的规范和法规。已代表规划委员会批准申请，或已准备好通过接受和批准本报告由规划委员会批准。所列项目是截至 2025 年 1 月 2 日审查的项目。
阿什本科技园
距离以下地点： 杜勒斯国际机场 .................................................. 7 英里 劳登地铁站 .................................................. 3.5 英里 弗吉尼亚州利斯堡 .............................................................. 11 英里 弗吉尼亚州雷斯顿 .............................................................................. 10 英里 泰森斯角 .............................................................................. 16 英里 弗吉尼亚州 7 号公路 ...................................................................... 4 英里 弗吉尼亚州 28 号公路 ...................................................................... 2.5 英里 弗吉尼亚州 267 号公路 (杜勒斯绿道) ............................................. 1.5 英里 华盛顿特区 ...................................................................... 25 英里
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
临床监督可以增强学习并为新的转移性乳房护理护士提供支持
1。乳房服务，莫纳什健康，澳大利亚维克，东本特利； 2。McGrath基金会，澳大利亚新南威尔士州北悉尼； 3。 莫纳什护理和助产士，莫纳什大学，澳大利亚维克，莫纳什大学； 4。 墨尔本南部综合癌症服务部，澳大利亚维克，东本特利； 5。 莫纳什健康教育奖学金中心，克莱顿，维克，澳大利亚McGrath基金会，澳大利亚新南威尔士州北悉尼； 3。莫纳什护理和助产士，莫纳什大学，澳大利亚维克，莫纳什大学； 4。墨尔本南部综合癌症服务部，澳大利亚维克，东本特利； 5。莫纳什健康教育奖学金中心，克莱顿，维克，澳大利亚
板球gryllus bimaculatus中的靶向基因标记
8 1美国田纳西州纳什维尔大学医学中心上皮生物学中心，美国田纳西州纳什维尔市9 2托德比尔特大学，范德比尔特大学，田纳西州纳什维尔大学10 3 Vanderbilt免疫生物学中心，病理学系，微生物学系，微生物学，微生物学系，和范德比尔特大学医学中心，纳什维尔，医学中心，美国3723 24 2423.232323232222222222222222222222.美国田纳西州纳什维尔中心13 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 7 6美国纳什维尔大学医学院生物化学系14号生物化学系，美国田纳西州纳什维尔，美国16 7 7 7美国田纳西州纳什维尔18