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World File Search System维弦图
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
沙子图与弦弦图制作
很长一段时间以来，土著社会被排除在数学史领域（D'Ambrosio，1985，2001）。直到几十年前，科学的历史学家和哲学家确实抛弃了他们的研究领域，经常赋予口头传统的小规模和/或土著社会。The prevalence of the evolutionist (Tylor, 1871) and “prelogical thought” (Lévy-Bruhl, 1910) theories, arguing that these peoples had a lesser ability to abstract and generalize than ours, appears to have durably impeded the recognition of genuine mathematical practices carried out in the various indigenous societies worldwide (Vandendriessche,即将到来的2021）。在20世纪下半叶初，在这个问题上发生了重大的认识论变化，这是通过人类学家克劳德·莱维·斯特劳斯（ClaudeLévi-Strauss）的工作促进的。后者的认识论破裂似乎促使研究（在1970年代）的发展现在通常被认为是建立民族心理学的开创性作品（Vandendriessche＆Petit，2017年）。这个新生的跨学科研究领域的当前发展有助于进一步扩大我们对数学知识及其历史的看法，同时在图片中包括所有在社会群体/社会中表现出的数学特征的所有活动，通常不被认为是这样的。在地球的各个土著社会中，数学并不是通常作为自治知识类别。（Rivers＆Haddon 1902，Deacon＆Wedgwood，1934年，Austern 1939，Lévi-Strauss 1947，Pinxten等人。然而，正如许多关于“传统”社会的民族志都表明，在整个20世纪，在其各种实践中（例如日历或装饰品的制作，营地和住宅的建立，纺织品生产，导航，接航，游戏，游戏，游戏，游戏，1983，Gladwin 1986，Mackenzie 1991，Desrosiers，2012，Galliot 2015…）。因此，eTnomecatians的一个主要认识论问题是确定其中一些实践与数学活动以及如何相关的程度。为了避免受到“数学一词的西方涵义”的约束，玛西娅·阿什尔（Marcia Ascher，1935-2013）是1990年代民族心理学的创始人之一，引入了“数学思想”的概念。数学思想被定义为涉及“数字，逻辑和空间配置，尤其是这些思想在系统或结构中的布置”的想法（Ascher，1991：3）。Ascher基于使用建模工具的使用开发了一种方法，旨在揭示与
HO Wen Wei (何文维) Emergence of Quantum State ...
何文伟博士现为斯坦福大学理论物理研究所博士后学者，研究非平衡量子多体现象和新兴量子技术的应用。此前，他是哈佛大学的摩尔博士后研究员，与 Mikhail Lukin 教授和 Eugene Demler 教授一起工作。从 2022 年 8 月开始，他将担任新加坡国立大学校长青年（助理）教授。何文伟于 2017 年在日内瓦大学师从 Dmitry Abanin 教授获得博士学位，2015 年在滑铁卢大学/圆周研究所师从 Guifre Vidal 教授获得理学硕士学位，2013 年在普林斯顿大学获得学士学位，与 Duncan Haldane 教授一起工作。摘要：普遍性是指复杂系统普遍属性的出现，这些属性不依赖于精确的微观细节。量子热化是强相互作用量子多体系统非平衡动力学的一个例子，其中局部区域随着时间的推移变得由吉布斯集合很好地描述，而该集合仅受少数几个系统参数（例如温度和化学势）控制。局部区域与其补体（“浴”）之间产生的大量纠缠是这种普遍性出现的关键。在这次演讲中，我将介绍一种新的普遍行为，它源于某些类型的量子混沌多体动力学，超越了传统的热化。我将描述单个多体波函数如何编码由小子系统支持的纯态集合，每个纯态都与局部浴的（投影）测量结果相关。然后，我将展示这些量子态的分布如何接近均匀随机量子态的分布，即集合形成量子信息理论中所谓的“量子态设计”。我们的工作为研究量子混沌提供了一个新视角，并在量子多体物理、量子信息和随机矩阵理论之间建立了桥梁。此外，它还提供了一种实用且硬件高效的伪随机态生成方法，为设计量子态层析成像应用和近期量子设备的基准测试开辟了新途径。
生物弦：高效操纵生物弦
查找回文..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................11 GENETIC_CODE....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................14 获取序列....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................14 获取序列.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... . ... . . . . . . . . . . . . 19 IUPAC_CODE_MAP . ... .................................................................................................................................................................................................................................................................. 23 longestConsecutive .................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 29 lowlevel-matching .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 30 MaskedXString-class .................................................................................................................................................................. . ... ................. ... . . . 47 matchPDict-inexact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . 67 removed_to_pwalign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 MultipleAlignment-class . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 needwunsQS . . . . . . . . . . . . . . . ... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................81 pmatchPattern ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................85 preset_scoring_matrices ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................86 QualityScaledXStringSet 类。..................................................................................................................................................................................................................................................................................86 replaceAt ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................89 replaceLetterAt ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................93 reverse Complement .. ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................95 RNAString 类 ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................97 seqinfo 方法 ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................97 seqinfo 方法 .................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 99 至复杂 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 xscat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 XString 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 XStringPartialMatches 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 XStringQuality-类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 XStringSet-类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 XStringSet-比较. . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-class ........................................................................................................................................................................................................................................................129..................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-类 ........................................................................................................................................................................................................................................129..................................................................................................................................................................................119 XStringSet-io ........................................................................................................................................................................................................................122 XStringSetList-类 ........................................................................................................................................................................................................................................129
弦理论简介
2 经典玻色子弦 9 2.1 相对论性点粒子..................................................................................................................................................................9 2.2 玻色子弦作用..................................................................................................................................................................................................12 2.2.1 南部-后藤作用..................................................................................................................................................................................................12 2.2.2 波利亚科夫作用......................................................................................................................................................................12 2.2.2 波利亚科夫作用.............................................................................................................................................................12 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 24 2.3.4 D-膜的概念。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26 2.3.5 Virasoro 发电机。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28
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
维恩图策略改善学生...
与Safitri等人的押韵。（2020），他说学生在学习方面并没有表现出伟大的主动性，因为他们更喜欢做老师要求他们的事情。学习的不受挑战的过程会影响学生在说话中的表现。在这种情况下，教师为课堂上的EFL学生提供了各种学习策略。打算增加额外的努力来提高学生的口语技能，这是基于学生在课堂上被动的因素而缺乏信心，因为学生害怕犯错，这与Octarina等人一致。（2021）表示，学生说话仍然很低，因为学生害怕在语法和发音中犯错误。基于影响学生在课堂上缺乏口语技能的因素，研究人员将使用Venn图方法在学习过程中进行集思广益会议，以提高学生的口语技能。
教练图伯维尔的防守战术手册 - Senate.gov
敢于冒险——美国几十年来一直是世界霸主，但如今已经丧失了创新动力。图伯维尔参议员支持国防部官员和领导人推动其部门承担战略性和经过深思熟虑的风险。杀伤力——国防部的大部分预算都集中在与国防没有直接关系的领域。图伯维尔参议员推动国防部成为“杀人机器”，并认为那些不能提高军队杀伤力的职能应该取消或转移到政府的其他部门。确保印度-太平洋地区安全——美国是一个太平洋国家，我国的大部分贸易和未来都在太平洋的触手可及范围内。随着中国经济的崛起和军事的迅猛发展，美国面临着自 19 世纪以来的第一个势均力敌的对手。图伯维尔参议员认为，美国必须集中精力确保我们在该地区的领土和利益。太空——图伯维尔参议员认为，美国在太空和网络战方面已经落后，我们的国家需要迎头赶上。无论是在太空探索、导弹防御、高超音速导弹、GPS 还是人工智能领域，参议员图伯维尔都支持促进美国在这一领域占据主导地位的条款。能力——参议员图伯维尔担心我们的战略储备不足，我们的总承包商正在减少，我们的造船厂正在枯竭，我们的关键资源正在转移到海外，我们的制造业基础薄弱。美国必须培养资源和工业能力来维持我们的军事实力。
Susskind讲座上的弦理论
这些注释来自伦纳德·苏斯金德（Leonard Susskind）（弦理论的创始人之一）的一系列讲座。他们遵循他第一次开始考虑弦的逻辑。1我为对量子重力感兴趣的研究生写了这些笔记。这些笔记不是逐字化的；我观看了讲座，然后再现了它们。本文档的第一部分遵循Susskind的讲座系列，标题为“弦理论和理论”。这是使用Infimenite Momentum框架描述对玻色弦理论的基本介绍。在此“光锥”框架中，一个人能够使用规范序列量化横向平面中的非相关性自由度。研究并发现无质量激发包含光子状和重力类样颗粒以及速元状态。我们表明，要获得光子状状态的零质量，要求时空的临界维度为d = 26。在介子散射的背景下引入了委内兹亚诺振幅，并且非常明显地显示出是由于两个开放的骨弦的散射幅度所致。第二部分遵循Susskind演讲，标题为“弦理论中的主题”。第二部分不完整。如果您在本文档中找到任何错误或错别字，请通过majzoube@umsystem.edu将其发送给我。希望您喜欢笔记。