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
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。
哈里·弗斯滕伯格和格雷戈里·马古利斯的数学遗产包含许多基于遍历理论、递归、李群和随机游动的发明。弗斯滕伯格引入了弗斯滕伯格边界和不相交性,马古利斯提出了超刚性概念和正规子群定理。马古利斯还证明了奥本海姆猜想,该猜想涉及三元二次方程的积分几乎解,弗斯滕伯格利用遍历理论证实了 Endre Szemerédi 关于任意长度算术级数存在的定理。最后两个例子很好地说明了两位获奖者如何展示概率方法的普遍性以及跨越不同数学学科界限的有效性,正如阿贝尔委员会的引文所指出的那样。
Lauren Dennhardt 博士在明尼苏达大学莫里斯分校获得环境研究和生物学学士学位,她还担任过明尼苏达州公共利益研究小组主席,该小组致力于环境和社会公正问题,她还是环境研究楼层的住宿顾问和社区志愿者经理。她继续在北达科他州立大学获得植物学博士学位,专注于恢复生态学,同时担任生物科学研究生协会主席,并获得系教学和研究奖。获得博士学位后,她在 Valley City 州立大学的渔业和野生动物项目中教授植物学、植物系统学、恢复生态学、动物学、爬虫学、GIS 和牧场管理,同时开始每年一次的旅行,让学生出州了解草原以外的生态系统。她过去曾在美国鱼类和野生动物管理局和红杉国家公园工作过。Dennhardt 博士对恢复生态学充满热情,将物种从灭绝的边缘拯救回来,并确保荒地为子孙后代提供更好的条件。
关于游戏途径计划的讨论,包括与其他员工,资源和设施以及管道开始日期有关的新资金。由委员会副主席贝格(Berger)搬迁,并由受托人维沃洛(Vivolo)借调,在讨论之后,该项目一致批准向董事会提交。b。雷曼学院 - 建立数据科学和人工智能的学士课程。委员会副主席贝格(Berger)要求委员会批准在雷曼学院(Lehman College)建立数据科学和人工智能学士学位。IEVC和UP Alvero提供了有关拟议行动的进一步背景。关于拟议计划的讨论,包括用于其他教职员工和资源的资金,以及与学生在所提供的小型课程中使用AI的学生有关的人工智能(AI)政策。由委员会副主席贝格(Berger)搬迁,并由受托人赫米尼亚·帕拉西奥(Herminia Palacio)借调,在讨论之后,该项目获得了一致批准的批准,以提交给董事会。c。专业研究学院 - 在生成AI中建立科学硕士课程。委员会副主席贝格(Berger)要求委员会批准在CUNY专业研究学院建立生成AI的科学硕士课程。IEVC和UP Alvero提供了有关拟议行动的进一步背景。关于拟议计划的讨论,包括为其他教职员工和资源提供资金,以及现有的全职教师的数量。由委员会副主席贝格(Berger)搬迁,并由受托人维沃洛(Vivolo)借调,在讨论之后,该项目一致批准向董事会提交。2。治理的变化a。医学院 - 修改CUNY医学院的治理计划。委员会副主席贝格(Berger)要求委员会批准修改CUNY医学院的治理计划。委员会副主席贝格指出:“我了解到,当CUNY医学学院的教职员工上周对该计划投票时,对该计划进行了一些较小的更改,以供我们批准。” IEVC&UP Alvero presented the amendments, and the link to the amended Governance Plan is available as follows: https://www.dropbox.com/scl/fi/z4obkdqntiilfswiv4qpd/CUNY-MED-GOVERNANCE- PLAN_approved-by-faculty-council_11.18.24_tracked-changes- 2.docx?rlKey = Jndxu3pws74H1UkudsGji3Hld&st = 6S8l9isw&dl = 0