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维姆塞替尼用于治疗腱鞘巨细胞瘤
Vimseltinib (DCC-3014) 是一种强效且高度选择性的集落刺激因子 1 受体 (CSF1R) 开关控制激酶抑制剂，可与开关口袋区域结合。2,3 在 TGCT 中，CSF1 基因表达异常，高水平的 CSF1 基因会驱动肿瘤肿块的扩张。4 Vimseltinib 与 CSF1R 受体结合可降低 CSF1 的作用，从而减少肿瘤生长和疾病症状。5,6 Vimseltinib 正处于临床开发阶段，用于治疗无法通过手术切除肿瘤的成人 TGCT 患者。在 III 期临床试验 (MOTION, NCT05059262) 中，参与者在第一部分每周两次口服 30 毫克 vimseltinib，共 24 周，然后在第二部分每周两次口服 30 毫克，这是长期开放标签治疗阶段。1
雷克瑟姆郡自治市议会 2023/24 年度预算
2024/25 年威尔士核心收入资金分配为 56.9 亿英镑，相当于 2024/25 年增长 3.1%。该数字具有指示性，取决于该期间 NDR 收入的当前估计值以及与当前支出审查值保持一致的资金。当前支出审查期将持续到 2024/25 年底。此后的预测不太确定。2022 年秋季预算案中反映的政策立场是公共支出将实际增长 1%，这意味着增幅将比 CPI（消费者价格通胀指数）高出 1%。然而，2025/26 年的 CPI 预测非常低，甚至可能为负值。
22-1025 冈萨雷斯诉.特雷维诺 (06/20/2024)
为了支持自己的主张，冈萨雷斯声称，她审查了比尔县（城堡山所在地）过去十年的轻罪和重罪数据，她的审查发现，德克萨斯州的反篡改法规从未在该县被用来“对试图窃取不具约束力或表达性文件的人进行刑事指控”。ECF Doc. 1，第 17 页。冈萨雷斯的搜索发现了 215 起重罪起诉书，她将典型的起诉书定性为涉及“使用或制造伪造的政府身份证明文件的指控”。同上。其他重罪起诉包括伪造支票、隐瞒谋杀证据或在政府考试中作弊。根据冈萨雷斯的说法，每一起轻罪案件都涉及“伪造的社会安全号码、驾驶执照 [或] 绿卡”。同上。冈萨雷斯指出，这项研究证明，被告对她提出“虚假指控”是出于政治报复。同上，第 27 页。
人力资源开发部 维克拉姆·萨拉拜太空中心 特里凡得琅
1. 申请表和学生及学院/机构的 HOD/校长的声明应全部填写完整，否则申请将被拒绝。 2. 填妥的申请表应在申请期限前至少 30 天送达 HRDD/VSSC，否则申请将被拒绝。 3. 如果被选中在 VSSC 实习： a) 申请人的学院 ID 和一份有效的带照片身份证明（护照/选民 ID/驾驶执照/Aadhar）及其复印件必须在入职时出示以供核实和记录。 b) 实习应在规定的期限内完成。 c) 学生在校园内应严格遵守 VSSC/ISRO 的所有规则和指南以及安全规范。任何违反此规定的行为都将受到严肃对待，实习将立即终止，恕不另行通知。 d) VSSC 的实习指南将在实习期间担任学生的报告官。
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
ppn 06/21减少碳计划2024 |格雷厄姆
范围3范围的绝对排放数据3排放涵盖了多个系统，数百万的产品和服务，众所周知，很难解锁和量化。我们将继续审查和完善我们的方法，以测量范围3数据，并在从基于支出和混合方法的过渡方面取得了良好的进步。可以承认，在短期内，与购买商品和服务有关的数据可靠性问题可能会导致结果波动。将来我们打算使用与产品和服务有关的交易级别数据重新示波3排放。
霍华德·格雷厄姆（Howard Graham），总编辑 - 孟菲斯
在整个章节中，我们提供了一些问题，供男孩反思，写作和与父母或导师讨论。每章的结尾也有一个关键经文；我们鼓励您与儿子一起记住这些。您可以找到更多免费的讨论问题，活动和
