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跨国人工智能采用者画像——弗拉维奥·卡尔维诺。......
• 企业特征（行业、年龄、规模、营业额、劳动生产率） • 技术使用（虚拟变量——例如，您的企业是否使用以下任何一种人工智能技术？） • 互补资产（数字基础设施、ICT 技能/培训、其他数字
Kulturhuset 在蒂奥特雷顿儿童图书馆雇佣人工智能机器人
新闻稿 2023-04-25 Kulturhuset 在 Tiotretton 儿童图书馆雇用 AI 机器人 去年秋天，TioTretton 儿童图书馆的工作人员迎来了一位新同事，机器人 UNO，它可以告诉您图书馆的书籍内容并提供提示阅读。它还可以用通俗易懂的方式解释什么是黑洞，365乘以56等于多少，并在Chat-GPT的帮助下，和酒吧一起推理生命的意义。- 孩子们和它一起玩耍，当它说话太多时告诉它保持安静，当他们做作业时请它帮忙解释，TioTretton 的规划协调员兼 UNO 同事阿曼达·斯滕伯格 (Amanda Stenberg) 说。- 借助现已集成到 UNO 中的新 AI 技术，机器人永远不会失去反应。在 ChatGPT 的帮助下，UNO 可以进行推理和更长时间的对话，同时保持极其叛逆的性格。数字创新艺术总监埃里克·罗萨莱斯 (Erik Rosales) 表示，这在一年前还是不可能实现的。UNO 是技术探索的成果，旨在让孩子们以新的创造性方式对待书籍并热爱阅读。在最初的六个月里，UNO 刚刚上任，他将孩子们的问题记录在一份文件中，然后在工作人员的帮助下，UNO 学会了如何回答。随着时间的推移，UNO 越来越能够回应孩子们的想法和担忧。通过与 Furhat Robotics 合作，该软件已完全适应 TioTretton 的劳动力需求。
蒂玛娜奥拉 (Te Mana Ora) 结构 - 基督城
新西兰卫生系统转型始于 2022 年 7 月 1 日——成立了 Te Whatu Ora（新西兰卫生局），现已解散了 Te Aka Whai Ora（毛利卫生局）。目前，我们正处于最初的两年重置期，未来还将进行进一步的变革——包括在 2025 年初将公共卫生护理服务过渡到国家公共卫生服务。
2024年12月27日北京奥凯维德生物科技有限公司...
贸易/器械名称：弹性印模材料 法规编号：21 CFR 872.3660 法规名称：印模材料 监管类别：II 类 产品代码：ELW 日期：2024年7月1日 收到日期：2024年7月1日 亲爱的 Helen Nan： 我们已审查了您根据第 510(k) 节提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述器械，并已确定该器械与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（该法案）的规定重新分类的器械基本等同，且无需获得上市前批准申请（PMA）批准。因此，您可以根据该法案的一般控制规定销售该器械。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。510(k) 上市前通知数据库（网址为 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm）可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实，不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。
安大略省奥克维尔阿格斯路590号的依赖信
我们确认报告包括报告中包含的代表，假设，发现，观点和建议，可以由奥克维尔镇（“城镇”）的公司，霍尔顿（“地区”）（“地区”）及其同行审稿人的报告及其在镇上的使用和依赖于任何限制性的陈述，并依赖于任何限制性的陈述，并依赖于任何范围的陈述，并依赖于任何依据，并依靠该地区的陈述，并依靠任何有依据的陈述。客户同意。顾问进一步同意，在此依赖信与所提供给城镇报告中的任何限制之间的任何矛盾之处，此依赖信中的规定应占上风。
奥克维尔镇议会战略计划和 2023-2026 年行动计划
战略重点基于愿景、宗旨和指导原则，旨在将愿景与行动联系起来。它们指导具体的可交付成果和绩效指标，并通过市政政策和部门计划实施。奥克维尔镇议会、领导层、居民、企业和利益相关者的集体愿望体现在增长管理、社区归属感、环境可持续性和负责任的政府这四个战略重点领域中。
曼蒂奥（浅袋）湾，北卡罗来纳州俄勒冈州入口防波堤...... - 美国陆军
2. 位置和描述：1970 年 4 月 8 日第 91 届国会第 2 届会议众议院文件 91-303 描述了对现有项目的修改，以便通过防波堤稳定俄勒冈湾，包括绕过海湾的沙子和将海洋沙洲处的航道加深 14 至 20 英尺）。当前项目位于北卡罗来纳州戴尔县外滩部分。该项目通过俄勒冈湾从大西洋进入，在赫伯特·C·邦纳桥下，在入口航道旁边建造一条 14 英尺深、400 英尺宽的先进维护加宽器，以及从俄勒冈湾到帕姆利科湾、万切斯港、浅袋湾港和阿尔伯马尔湾的 12 英尺深、100 英尺宽的项目内部航道。所有航道的长度为 25.4 英里。 3. 成本估算：总体重新评估报告/可行性研究
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
BOQ.pdf - 蒂鲁帕蒂
4 供应和浇筑符合 IS 456 的设计混合混凝土 M 30 等级，每立方米混凝土最低水泥含量为 400 公斤，使用配料厂（15 立方米/小时），使用 20 毫米 HBG 碎金属 0.512 立方米（708 公斤）、10 毫米 HBG 碎金属 0.354 立方米（472 公斤）和沙子 0.437 立方米（616 公斤），水灰比为 0.45（180 升/立方米混凝土），包括所有材料的成本和运输费用，如水泥、细骨料（沙子）、粗骨料、水和符合 IS 9103-1993 的 1.6 公斤外加剂等，到现场以及所有材料的销售税和其他税费（不包括 GST），包括所有操作、杂费和人工费用，如批量混合、用搅拌车运输混凝土（最长 1 公里）、混凝土泵送、铺设混凝土，固化等，并包括使用钢脚手架管、千斤顶支柱、墙体、脚板、支架、钢定心板等进行定心，完整但不包括钢材成本及其成品的制造费用（APSS 编号 402）
小阿拉曼斯、特拉维斯和蒂克尔溪当地流域......
项目概述 2000 年，北卡罗来纳州水质部门将小阿拉曼斯溪列为受损河流，原因是河流生物评级较差。该溪面临的挑战包括水质差、生物退化、河岸植被丧失、河岸侵蚀和城市径流。在特拉维斯溪和蒂克尔溪中，人们也注意到河流生物条件较差，可能达到受损水域评级的水平。该流域受到河岸栖息地恶劣、郊区开发影响和农业径流的影响。2006 年至 2008 年间，这些流域一起被研究，以制定小阿拉曼斯溪、蒂克尔溪和特拉维斯溪地方流域计划 (LWP)。