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s102 伦弗鲁郡议会达加维尔小学
21. 委员会还关注理事会的文化，以及它是否真正吸取了需要吸取的教训。我们希望组织文化成为加速版最佳价值报告的重点领域。特别是，我们要求更新组织文化是否适当开放和透明，并鼓励持续改进、官员和成员之间的有效合作、有效的审查和挑战（尤其是民选成员的审查和挑战）以及与利益相关者的参与和讨论。此外，我们要求评估它是否在合适的地方拥有合适的技能来履行其职责，以及问题是否升级到合适的水平。
阿丽亚娜 5 号 - 阿丽亚娜空间公司
2.7.3. GTO 双机发射的发射窗口 2.7.4. GTO 单机发射的发射窗口 2.7.5. 非 GTO 发射的发射窗口 2.7.6. 发射推迟 2.7.7. 升空前关闭发动机 2.8. 上升阶段的航天器定位 2.9. 分离条件 2.9.1. 定位性能 2.9.2. 分离模式和指向精度 2.9.2.1. 三轴稳定模式 2.9.2.2. 自旋稳定模式 2.9.3. 分离线速度和碰撞风险规避 2.9.4. 多重分离能力 第 3 章 环境条件 3.1. 一般要求 3.2. 机械环境 3.2.1. 静态加速度 3.2.1.1. 地面 3.2.1.2. 飞行中 3.2.2.稳态角运动 3.2.3. 正弦等效动力学 3.2.4. 随机振动 3.2.5. 声振动 3.2.5.1. 地面 3.2.5.2. 飞行中 3.2.6. 冲击 3.2.7. 整流罩下的静压 3.2.7.1. 地面 3.2.7.2. 飞行中 3.3. 热环境 3.3.1. 简介 3.3.2. 地面操作 3.3.2.1. CSG 设施环境 3.3.2.2. 整流罩或 SYLDA 5 下的热条件 3.3.3. 飞行环境 3.3.3.1. 整流罩抛弃前的热条件 3.3.3.2. 气动热通量和整流罩抛弃后的热条件 3.3.3.3. 其他通量 3.4. 清洁度和污染 3.4.1.环境中的洁净度 3.4.2. 沉积污染 3.4.2.1. 颗粒污染 3.4.2.2. 有机污染 3.5. 电磁环境 3.5.1. L/V 和范围 RF 系统 3.5.2. 电磁场 3.6. 环境验证
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
克里斯蒂娜·哈沃德，格蕾丝·马佩斯，奥利维亚·吉布森
据报道，乌克兰军队在库尔斯克州抓获了第一批朝鲜战俘。乌克兰安全局 (SBU) 1 月 11 日表示，乌克兰特种作战部队 (SSO) 的部分成员于 1 月 9 日在库尔斯克州抓获了一名朝鲜士兵，乌克兰空降突击部队最近在该地区某个未指定的日期抓获了第二名朝鲜士兵。[1] SBU 表示，乌克兰当局正在与韩国情报部门合作与战俘进行沟通，因为他们不会说英语、俄语或乌克兰语。其中一名战俘携带着一张来自图瓦共和国的俄罗斯军事登记卡，据报道，这是俄罗斯当局于 2024 年秋季向他颁发的。这名战俘告诉乌克兰当局，在部署到战场之前，他只与俄罗斯军队接受了一周的协调训练，他以为自己是去俄罗斯参加训练演习，而不是去乌克兰参加战争。乌克兰总统泽连斯基称，俄罗斯或朝鲜军队通常会杀害受伤的朝鲜人员，以掩盖其参与战争的事实。[2]
廷娜·M·罗斯
通过使用过程导向引导式探究学习进行教育”。我是八名解剖学和生理学教师参与者之一，参与了 POGIL 课程的制作。2011 年：MnSCU 拨款“改善高等教育解剖学和生理学教学：使用 POGIL 建立协作和开发基于探究的方法”的共同 PI。拨款资金用于举办教师研讨会以学习 POGIL 流程。2010 年 MnSCU 拨款“为生物学课程开发过程导向引导式探究学习 (POGIL) 作业”的共同 PI。拨款为普通生物学课程开发了 POGIL 活动，我们还评估了 POGIL 过程的有效性和态度。2006-2008 年：NSF 拨款 # 0633017 - 改善定量推理和基于探究的学习
