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World File Search System维夫卡
弗朗西斯卡·特雷维桑
政策：我在政策执行和行为改变政策方面拥有丰富的经验，特别是在值得信赖和以人为本的人工智能领域。我的专业知识使我能够审查与人工智能相关的政策，并为制定欧盟委员会在社交媒体和执法方面的人工智能数字战略做出贡献。我撰写了报告并领导了关于边缘化群体的社交媒体代表性的工作，这些报告被用于制定对弱势群体相关问题敏感的社交媒体政策。我曾与联合国犯罪司法研究所和国际刑警组织合作，目前正在开发评估聊天机器人是否符合人权的工具，并制定执法中使用人工智能的指南，这将成为委员会促进负责任和合乎道德的人工智能技术部署的重要资源。
创新经济下工业企业的数字化转型
斯维努霍夫 VG– 哲学博士、教授，FGBOU VO «REU 他们。G.W.普列汉诺娃»。伊兹麦洛娃 (Izmailova)、玛丽娜·阿列克谢耶芙娜 (Marina Alekseevna)；莫罗佐夫，米哈伊尔·阿纳托利耶维奇；莫罗佐娃，纳塔利娅·斯捷潘诺芙娜；莫罗佐夫，米哈伊尔·米哈伊洛维奇；鲍勃里舍夫，阿瑟·德米特里耶维奇；克拉斯尼扬斯卡娅，奥尔加·弗拉基米罗芙娜；鲍里索娃，奥尔加·尼古拉耶芙娜；马克西姆·安德烈耶维奇·西多罗夫；维谢洛夫斯基，米哈伊尔·雅科夫列维奇；巴科夫斯卡娅，维多利亚·叶夫根涅夫娜；戈卢别夫，谢尔盖·谢尔盖耶维奇；帕先科，丹尼斯·斯维亚托斯拉沃维奇；科马罗夫，尼古拉·米哈伊洛维奇；亚历山大·弗拉德列诺维奇·费多托夫；马斯洛娃，弗拉达·维亚切斯拉沃娜；阿列克萨基娜，维拉·格里戈里耶芙娜；格里什娜，维拉·吉洪诺芙娜；邦达连科，奥克萨娜·格里戈里耶芙娜；涅菲季耶夫，维亚切斯拉夫·弗拉基米罗维奇；马特维耶娃，奥尔加·扎哈罗芙娜；帕尔费诺娃，叶夫根尼娅·瓦莱列夫娜；埃琳娜·维克托罗芙娜·多库金娜；亚历山大·维克托罗维奇·特卡琴科；库兹涅佐夫，阿纳斯塔西娅·亚历山大罗芙娜；尼科诺罗娃，阿拉·弗拉基米罗芙娜；娜塔莉亚·谢尔盖耶芙娜·霍罗沙维娜
斯瓦米·维韦卡南达科学技术学院
斯瓦米·维韦卡南达科学技术学院是一个非营利性机构，旨在促进高标准的技术和职业教育。在经验丰富的敬业教师和最先进的校园、研究设施的帮助下，该机构提供创新的、以职业为导向的学位课程，以满足行业和整个社会的需求。斯瓦米·维韦卡南达科学技术学院是印度东部最好的自筹资金工程学院之一，以其高质量的学术、优秀的基础设施、就业和 5.6 英亩郁郁葱葱的绿色环保校园而闻名。该学院获得了 AICTE 的批准，隶属于 MAKAUT 和 WBSCT&VE&SD，并获得了 NAAC 的认证。该学院拥有一个成熟的 IIC 小组，是印度国家数字图书馆、NPTEL 地方分会、IIF 学生分会的成员，与 Coursera 和 Internshala 合作，并参与了 NIRF 排名。该学院与 30 多个组织和机构签署了谅解备忘录。学院的显著特点是：高标准的教育和学习 ■ 经验丰富、敬业的教职员工 ■ 符合西孟加拉邦政府规定和指导方针的经济实惠的课程费用 ■ 空调教室，设备齐全的实验室 ■ 具有书库设施的优秀图书馆 ■ 无线网络和 1:1 互联网连接 ■ 绝佳的就业机会 ■ 为学生提供多种技能培训，就业前培养能力、软技能和技术技能 ■ 宿舍、食堂、音乐俱乐部和游乐场 ■ 位于加尔各答，乘坐公交、火车和地铁即可轻松到达。 学院拥有一支敬业、经验丰富、成就卓著的教职员工队伍，符合 AICTE 和 MAKAUT 的标准。此外，来自 JU、BESU、CU 的兼职教师也会访问校园，与学生分享宝贵经验，促进学生全面发展。学院拥有配备书库设施的电脑化图书馆，为学生提供最新的国内外期刊和参考书。阅览室可容纳 120 个座位。
TAMDAR 对凯夫拉维克机场上空进行大气探测……
对对流层的对流层空气传播的流星数据报告（TAMDAR）在冰岛的Ke-pavík机场上进行了比较，以评估在观测和预测系统中实施TAMDAR数据的潜在利益，并评估Iceland actic of Icelancic ofelodic actee of of Icelanic oferogical oferogical oferolotic o o o o的潜在利益。尽管数据集相对较小，并且数据中的空间可变性很大，但得出的结论是，Tamdar在测量温度方面表现良好。辐射和tamdar的温度测量通常是良好的一致性。此外，结果表明Tamdar在评估风向方面做得很好。tamdar检测到相对湿度的变化，并且通常具有相对湿度预测。很难确定TAMDAR风速测量的质量，但是通常可以通过预测或观察到的空间变化在某种程度上解释由守则和TAMDAR测得的风速之间的差异。可以得出结论，将TAMDAR数据实施到IMO的观测值和预测系统中，将很好地补充传统的大气音声，以增加冰岛空域中大气测量的覆盖范围和频率。
卡瓦贾·阿西夫指责 PTI 破坏与政府的和平谈判
随着第三轮谈判宣布定于 1 月 16 日举行，政府与反对派之间的谈判进程获得了动力。周日，阿迪亚拉监狱的大门打开，正义运动党 (PTI) 谈判委员会得以与该党的创始主席会面，取得了突破。国民议会议长阿亚兹·萨迪克最初宣布 1 月 15 日为谈判日期，但应委员会成员的要求，他将会议改期至 1 月 16 日。会议定于上午 11 点在议会大厦宪法室举行。PTI 将在即将举行的会议上正式以书面形式提出其要求。据反对派谈判小组发言人 Sahibzada Hamid Raza 称，PTI 创始人批准继续谈判并提出了两个关键要求：1. 释放所有政治犯，包括伊姆兰·汗本人。 2.成立司法委员会，调查2023年5月9日和2024年11月26日的事件。PTI谈判委员会周日宣布，调查进展
卡迪夫和威尔士卫生委员会：儿童免疫接种情况
下表总结了卫生局居民儿童接种部分常规儿童免疫接种的接种率。请参阅下面的全威尔士图表进行比较。这些图表的统计数据取自最新的威尔士儿童疫苗接种率 (COVER) 报告。
纤维束成像中的瓶颈问题 - -ORCA - 卡迪夫大学
图 1 命名法。两个束，即 UF 和 IFOF，用于突出显示体素（a – e）和体素内的固定单元的分类。a 和 b 中的体素是单固定单元体素和单束体素以及单束固定单元的示例。由于 UF 和 IFOF 在体素 c 中分歧，因此这是多固定单元体素和多束体素的示例，其中一个固定单元被归类为单束固定单元，另一个被归类为多束固定单元。体素 d 突出显示 IFOF 的扇形化，这导致多固定单元体素和单束体素，并且两个固定单元都是单束固定单元。最后，IFOF 和 UF 都以相同的方向穿过体素 E，因此体素 e 是一个单方向体素，但也是一个多束体素，也是一个多束固定体素。这个固定体素，以及这个体素，代表了纤维束成像的瓶颈
免疫原性细胞死亡方式的肿瘤内在决定因素
加拿大安大略省圭尔夫市圭尔夫大学安大略兽医学院病理生物学系； b 法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西综合癌症研究所； c 法国巴黎 INSERM U1138； d 由法国巴黎科德利埃研究中心国家抗癌联盟标记的第 11 组； e 巴黎大学，法国巴黎； f 法国巴黎索邦大学； g 代谢组学和细胞生物学平台，法国维尔瑞夫古斯塔夫鲁西癌症园区； h 法国巴黎法国大学研究所； i 法国巴黎乔治蓬皮杜欧洲医院 AP-HP 生物中心； j 中国医学科学院苏州系统医学研究所，苏州，中国； k 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院、卡罗琳斯卡大学医院妇女与儿童健康部
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
