XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System维恩图
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。
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。
Duality Biotherapeutics, Inc. 映恩生物
香港交易及结算所有限公司、香港联合交易所有限公司及香港中央结算有限公司对本文件的内容概不负责，亦不对其准确性或完整性作出任何陈述，并明确表示，对于因本文件全部或部分内容而产生或因依赖该等内容而引致的任何损失，概不负责。本文件的副本连同本文件“附录五 — 交付公司注册处处长并可供展示的文件”所列文件，已根据《公司（清盘及杂项条文）条例》（香港法例第 32 章）第 342C 条的规定，由香港公司注册处处长登记。香港证券及期货事务监察委员会及香港公司注册处处长对本文件或上述任何其他文件的内容概不负责。预计 [ 删除 ] 将由 [ 删除 ]（代表其自身及代表 [ 删除 ]）与我们于 [ 删除 ] 达成协议。预计 [ 删除 ] 将于 [ 删除 ] 或前后完成，且无论如何不晚于 [ 删除 ] 中午 12:00。预计 [ 删除 ] 不超过 [ 删除 ] 港元，目前预计不低于 [ 删除 ] 港元。 [ 删除 ] 的申请人于申请时须就每份 [ 删除 ] 支付最高 [ 删除 ] 港元，即 [ 删除 ] 港元，另加 1.0% 经纪佣金、0.0027% 证监会交易征费、0.00565% 联交所交易费及 0.00015% AFRC 交易征费。如 [ 删除 ] 低于 [ 删除 ] 港元，则可退还该等款项。如因任何原因，[ 删除 ]（代表其本身及 [ 删除 ]）与我们未能于 [ 删除 ] 中午 12 时前就 [ 删除 ] 达成协议，则 [ 删除 ] 将不会进行并会失效。 [ 删除 ] (代表其自身及 [ 删除 ] ) 可在征得我们的同意下，在 [ 删除 ] 下提交申请的最后一天上午或之前的任何时间，减少 [ 删除 ] 下提供的 [ 删除 ] 数量和/或将指示性 [ 删除 ] 范围减少到低于本文件所述的范围。在此情况下，本公司将于作出有关削减要约的决定后尽快（无论如何不迟于根据[编纂]递交申请截止日期当日早上）在联交所网站www.hkexnews.hk及本公司网站www.dualitybiologics.com刊发公告，并取消要约并按修订后的[编纂]数目及╱或修订后的[编纂]范围及上市规则第11.13条的规定（包括刊发补充文件或新文件（视情况而定））重新推出要约。有关更多详情，请参阅本文件“[ 编纂 ] 的结构”和“如何申请 [ 编纂 ] ”两节。在作出 [ 编纂 ] 决定前，潜在的 [ 编纂 ] 应仔细考虑本文件所载的所有资料，包括但不限于本文件“风险因素”一节所载的风险因素。如在 [ 编纂 ] 上午 8 时之前出现某些理由，[ 编纂 ] 可（为其自身及代表 [ 编纂 ] ）终止 [ 编纂 ] 根据 [ 编纂 ] 认购 [ 编纂 ] 及促使申请人认购 [ 编纂 ] 的义务。该等理由载于本文件“[ 编纂 ] ”一节。 [ 删除 ] 未根据美国《证券法》或美国任何州证券法进行登记，也不会根据该法进行登记，不得在美国境内 [ 删除 ] 出售、质押或转让，但获豁免或不受美国《证券法》登记要求约束的交易除外。[ 删除 ] 正在 [ 删除 ] 中，并根据美国《证券法》的登记豁免规定，仅向规则 144A 中定义的合格机构出售，以及 (2) 根据美国《证券法》的 S 条例，在美国境外进行离岸交易。
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。
恩库图自治市
• 报价必须在报价之日起至少三十 (30) 天内有效。 • 报价必须为固定价格，且必须包含增值税。 • 必须注明固定交货期。 • 投标人必须在市政供应商数据库或 CSD 中注册。 • 投标人必须填写本 RFQ 中附上的所有补充和强制性 MBD 表格。 • 市政当局保留对报价进行尽职调查的权利。 • 市政当局保留对报价进行基准评定的权利。 • 最低可接受价格将获得 80 分：价格，以及 20 分（针对具体目标）。 • 所有兰特价值在 1.00 至 50 000 000.00 兰特（含增值税）之间的报价，将按照 2022 年《优惠采购政策框架法》规定的 80/20 原则进行评估。NQUTHU 市政府具体目标优先点摘要 Nquthu 市政府 SCM 政策的具体目标包括与历史上因不公平的竞争而处于不利地位的个人或类别的人签订合同
生产工厂 - 派恩维尔
基于其在材料科学方面的独特专业知识的建立，Arkema提供了一流的一流技术组合，以满足对新材料的不断增长的需求。在2024年成为专业材料的纯粹玩家的野心中，该小组的结构为3种互补，弹性和高度创新性的细分市场，专门用于专业材料 - 粘合解决方案，高级材料和涂料解决方案 - 占2022年小组销售的约91％，以及一个良好的介绍和竞争性的互助和竞争者的群。Arkema提供了尖端的技术解决方案，以应对新能量，获得水，回收，城市化和流动性的挑战，并与所有利益相关者建立永久性对话。该小组报告说，2022年的销售额约为115亿欧元（121亿美元），在全球21,100名员工的55个国家 /地区运营。
乔恩·路德维格森
乔恩·路德维格森 路德维格森先生是合同和国家安全采购 (CNSA) 团队的主管，曾在美国政府问责局 (GAO) 工作超过 20 年。他目前在 CNSA 的工作涉及各种采购项目，包括国防部空间系统、国防部战略核系统（包括 NC3 和 GBSD）、导弹防御，以及几个大型单独采购项目，包括 F-35 联合攻击战斗机、CH- 53K 和 KC-46。此外，路德维格森先生还领导团队研究先进技术和武器系统开发，包括高超音速武器系统、人工智能、定向能以及替代定位、导航和授时。加入 CNSA 之前，路德维格森先生领导了多次科学技术、能源市场发展以及与各种能源和用途有关的监管监督审查。在 GAO 任职期间，他为 GAO 的重复、碎片化和潜在成本节约报告以及高风险报告做出了贡献。路德维格森先生因其对美国政府问责署和国会的贡献而获得无数赞誉。路德维格森先生拥有乔治城大学公共政策硕士学位和科罗拉多大学博尔德分校工商管理学士学位。他还在美国大学完成了额外的课程。他在科罗拉多州丹佛市的美国政府问责署办公室工作。
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
盖恩斯维尔市内的租户权利
•在住宅的租金中区分，或者由于租房者或其他居住者的残疾而在租金中不可用，否认或施加条款，条件或特权。出于本节的目的，歧视包括：（a）拒绝以牺牲残疾人的费用，合理修改现有前处或被占领的合理修改，如果有必要对这样的人充分享受该前处的享受，则需要进行修改，但要租赁的情况下，就有合理的情况下，房东可能会租赁，但要租赁的情况下，房东可能会在此方面进行修改。在修改之前存在的条件的前提，合理的磨损； （b）拒绝在规则，政策，惯例或服务中合理的住宿，当可能需要提供此类住宿以使该人平等使用和享受住宅的机会时；和