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Hansoh Pharmaceutical Group Company Limited翰森制药...
2024年8月20日，GSK宣布，FDA授予BTD为GSK'227授予了广泛的小细胞肺癌（“ ES-SCLC”）患者，该患者在基于铂的化学疗法后或之后具有疾病进展的患者（复发或折磨）。2024年11月1日，中国国家医疗产品管理局将HS-20093列为突破性治疗指定的药物，拟议的指示表明在标准一线治疗后开发了ES-SCLC（Platinum Doublet Chemoperation（Platinum Doublet Chemoperation）结合使用，结合了免疫治疗）。2024年12月16日，GSK宣布欧洲药品局（EMA）授予GSK'227的优先药品（Prime）指定，用于治疗复发性ES-SCLC患者。
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
人工智能x奇点理论=？
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上，轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号，信号在细胞体内进行处理，并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元（图2（a））。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞，每个神经元以并行和分布式的方式处理信息，从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞，通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时，膜电位会因信号而发生变化，当信号超过一定的阈值时，电位就变为正值，神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何，该图的形状几乎都是相同的波形，一旦超过阈值，就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为，神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形，而是电脉冲的频率（图2（b））。 细胞体的阈值函数，当输入高于阈值时，发出电脉冲，当输入低于阈值时，不发出电脉冲，具有从输入到输出的非线性转换效果。此外，还有兴奋性突触，它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质，还有抑制性突触，它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年，McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2（c）中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1，表示该神经元接收的突触数量。
俄亥俄州陶森特河
港口特征 位于俄亥俄州卡罗尔镇陶森特河河口的伊利湖畔。 授权：1960 年《河流与港口法》和 2007 年《水资源开发法》。 浅吃水休闲港口。 项目深度为联邦航道 4 英尺。 该项目的维护性疏浚工作成本由联邦政府分担 72%，地方政府分担 28%。当地项目发起人是卡罗尔镇。 从 1918 年到 1967 年，前伊利陆军仓库将陶森特河项目附近的区域用作军用弹药靶场。位于佩里营的陆军国民警卫队目前使用该靶场的一部分作为日常运营的一部分。 在维护性疏浚活动期间必须考虑军用弹药的存在。 根据 2007 年《水资源开发法》，与未爆弹药的存在有关的运营和维护成本是联邦政府的开支。 主要利益相关者：美国海岸警卫队、渔业利益团体和休闲划船社区。项目要求
![特别项目7 [开幕式]第1 jsh-tasl-kasl（...](/simg/3\31ba74131027a51c42407fca46b3ba23aeac0d9d.webp)
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。
