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World File Search System西蒙维丘斯
碎石雪崩丘的形态分析......
图 5：研究区域提取的丘陵地图（n = 65）。蓝色至紫色显示逆向 DEM 上的洼地填充区域，指示局部丘陵和山脊的位置。黑色实线表示已识别丘陵的丘陵边界。请注意，根据对正射影像和实地观察的解释，并非所有洼地填充区域都被识别为丘陵。山体阴影图像来自 RPAS 得出的 36 厘米 DEM（前景）和 10 米 PRISM-DEM 5
2024年第一个目的地报告
西北大学纽约大学纽约大学商学院罗切斯特理工学院萨尔维斯大学史蒂文斯大学史蒂文斯大学斯托尼·布鲁克大学锡拉丘兹大学乔治华盛顿大学乔治华盛顿大学芝加哥芝加哥大学奥斯汀三一学院塔夫茨大学塔夫茨大学塔夫茨大学
小阿拉曼斯、特拉维斯和蒂克尔溪当地流域......
项目概述 2000 年，北卡罗来纳州水质部门将小阿拉曼斯溪列为受损河流，原因是河流生物评级较差。该溪面临的挑战包括水质差、生物退化、河岸植被丧失、河岸侵蚀和城市径流。在特拉维斯溪和蒂克尔溪中，人们也注意到河流生物条件较差，可能达到受损水域评级的水平。该流域受到河岸栖息地恶劣、郊区开发影响和农业径流的影响。2006 年至 2008 年间，这些流域一起被研究，以制定小阿拉曼斯溪、蒂克尔溪和特拉维斯溪地方流域计划 (LWP)。
维斯韦斯瓦拉亚科技大学，贝尔高姆。
评估详情（CIE 和 SEE）持续内部评估 (CIE) 的权重为 50%，学期末考试 (SEE) 的权重为 50%。CIE 的最低及格分数为最高分数的 50%。SEE 的最低及格分数为 SEE 最高分数的 40%。如果学生在 CIE（持续内部评估）和 SEE（学期末考试）的总分中获得不低于 50%（满分 100 分，50 分）的成绩，则该学生将被视为已满足学术要求并获得分配给每个科目/课程的学分。 IPCC 理论部分的 CIE 1. 两次考试，每次 20 分 2. 两次作业，每次 10 分/一次技能培养活动，20 分 3. 两次考试和两次作业/一次技能培养活动的总分相加为 CIE 60 分，所得分数将按比例缩减为 30 分。 IPCC 实践部分的 CIE 1. 完成实验室中的每个实验/程序后，学生将接受评估并在同一天获得分数。15 分用于进行实验和准备实验室记录，另外 05 分用于学期末进行的考试。 2. 实践部分授予的 CIE 分数应基于对实验室报告的持续评估。每份实验报告可获 10 分。所有实验报告的分数相加并缩减为 15 分。 3. 实验室测试在完成所有实验后进行，总分为 50 分，并缩减为 05 分。 书面评估和测试的缩减分数将作为 IPCC 实验室部分的 CIE 分数，为 20 分。 IPCC 理论 SEE 将由大学按照预定时间表进行，并附有课程的常见试卷（持续时间为 03 小时）
诺克斯维尔 - 诺克斯县 2033 年总体规划
规划组织 规划的其余部分包括： • 第 2 章 — 愿景声明 — 由公民创建的详细愿景声明，描述 30 年后诺克斯维尔和诺克斯县应是什么样子。 • 第 3 章 — 高质量增长议程 — 强调通过公众参与过程开发的十大理念。这些理念重申了社区价值观，并为诺克斯维尔和诺克斯县提供了愿景，作为更新后的总体规划的“主题”。本节中阐明的原则和概念表达了对高质量发展的基本愿望。 • 第 4 章 — 行动建议 — 概述了未来几年要实施的关键项目。 • 第 5 章 — 规划要素 — 包含许多更详细、更专门的公共设施（如道路和公园）和地理区域（包括部门）规划。 • 第 6 章 — 规划框架 — 确定开发、振兴和保护的首选区域，并根据部门规划说明未来土地使用。还概述了基本构成要素，包括社区单位概念。 • 第 7 章——发展政策——提供支持高质量增长议程的书面和图形政策。
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
2024 年 5 月 16 日星期四武装部队部新闻发布会
该报告将由国防信息和通信代表奥利维亚·佩尼丘女士发表。会议将讨论武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尼先生和武装部队部长负责退伍军人和纪念事务的国务秘书帕特里夏·米拉莱斯女士的议程以及该部的当前问题。
