物理特征:这块空置的不规则地块在 Arbutus Court 的临街面长度约为 270 英尺,向北倾斜,远离 Arbutus Court。邻近区域:Arbutus Court 是一条私人道路,拥有 Hayward 市的供水和下水道系统。Arbutus Court 附近的房产以及东南方向的 Quercus Court 和北面的 Picea Court 附近有相对大地块上的定制住宅。Hayward 市内的住宅物业位于 Picea Court 以北和西北部。目标物业正北是一条通往 Ward Creek 的临时排水系统。项目描述 在空置地块上,申请人提议建造一栋 3,640 平方英尺的住宅,附带一个 750 平方英尺的车库和一个 500 平方英尺的 JADU。该住宅将为错层式,后方有一个较低的地下室。转介回复 公共工程局建筑检查部:于 2020 年 1 月 14 日回复,提出了 5 项项目条件和一般要求,即项目符合提交建筑许可证时有效的建筑规范。海沃德市:申请人一直与市政府合作,以连接供水和下水道服务。附上提供这两项服务的先前协议。海沃德消防局:于 2020 年 12 月 23 日回复,签发了拟议建设的许可证。公共工程局定级部门:于 2020 年 11 月 4 日回复,提出五项批准条件,包括要求进行岩土现场调查。公共工程局土地开发:在 2020 年 10 月 23 日的一份备忘录中,该部门提供了 15 项项目批准条件。工作人员分析 申请人提议在该物业上建造一栋 3,640 平方英尺的独户住宅,附带一个 750 平方英尺的车库和一个 500 平方英尺的小型附属住宅单元 (JADU)。
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。
拟议设计 该项目将修建一条 12 英尺的透水路面多用途道路,横跨 NE Halsey 街,沿着 NE 201st 大道西侧修建 0.6 英里,至 NE Sandy 大道以南 1130 英尺处。该项目将在两端与现有的 Gresham-Fairview 小道相连,并修建一条新的 RRFB 交叉路口,以连接到 I-84 多用途道路。这条道路将尽可能通过 6 英尺的绿化带与交通隔开,并将遵循 2012-2014 年为该项目购买的几条地役权的路线。在铁路轨道的地下通道处,道路将向东移动并降低,以适应现有铁路桥墩之间西侧 10 英尺宽的道路。
grant.t.fairchild@gmail.com • 630-740-3874 • 邮寄地址 296, 1664 N. Virginia St., Reno, NV 89557 教育 内华达大学里诺分校 2017 年秋季 - 至今 神经科学博士(计划于 2024 年夏季获得) 神经科学硕士(2021 年秋季) GPA:4.000(4.0 分制) GRE 成绩(口语/定量):170/168(2015 年 7 月 7 日参加考试) 阿拉巴马大学;荣誉学院 2011 年秋季 - 2015 年春季 生物学理学学士,优异成绩 哲学文学学士(辅修计算机科学),优异成绩 GPA(总体/生物学专业/哲学专业):3.800/3.978/4.198(4.0 分制) 研究经历 研究生 杰奎琳·斯诺博士实验室的研究助理 2017 年夏季 - 至今 --负责国际合作,使用 fMRI 比较真实物体与图像的皮质形状处理 --负责眼动追踪项目,研究针对真实可抓握工具与工具的 3-D 和 2-D 图像的注视模式的差异 --负责项目比较对真实物体和图像的 EEG 反应,在参与者和刺激物之间有或没有透明的防抓握屏障 --负责 fMRI 项目,使用体素建模比较真实物体与印刷照片的特征表示 --负责项目比较对真实物体与参与者在可触及范围内和范围外呈现的图片的 fMRI 反应 -负责 fMRI 项目,比较以真实物体与图像呈现的刺激的记忆和记忆表征 -部分负责使用 EEG 比较大脑对以真实的、可抓取的物体、印刷的照片或增强现实、3D、虚拟物体呈现的刺激的反应的项目 博士实验室的本科研究助理。 Guy 和 Kim Caldwell 2011 年夏季 - 2015 年春季 - 本科期间全部 8 个学期进行研究,包括 2011、2012、2013 和 2014 年夏季全日制研究 - 研究模型生物秀丽隐杆线虫中神经突分支的增殖,最初在高年级本科生导师的指导下,随后独立研究 - 负责研究 microRNA 对模型生物秀丽隐杆线虫神经变性影响的项目 - 2013 年至 2015 年实验室网站的网站管理员 核心竞争力 认知神经科学:fMRI、EEG、心理物理学、眼动追踪 编程:Python、MATLAB、R、C ++、Fortran、HTML、MySQL 数据分析:SPSS、多维尺度、判别函数分析、MANOVA、体素建模、MVPA、表征相似性分析 (RSA)、PCA、k 均值、基本统计技术和其他统计和计算技术机器学习:神经网络、决策树、k-近邻、增强、CNN、支持向量机、深度学习
在公众评论期间,Douglas Boomgaarden 要求委员会考虑修改城市法规,允许全地形车在城市中行驶。以下 Fairmont 市民阅读了律师 Marshall Tanick 发给城市的一封信,该律师来自 Meyer, Njus, Tanick, P.A. 律师事务所:Ann Osborn、Darlene Lutz、Marge Johnston、Ken Wolter 和 Bruce Eastlund。Brian Meade 对新的 AMI 仪表有疑问,希望获得更多信息。Carlson Walters Group 的 Garth Carlson 表示,他们既不支持也不反对拟议的社区中心,并将支持城市大多数人的愿望。他还表示,他们希望城市继续聘请一位新的城市管理员,该管理员将推动私人开发,并且积极进取。议员 Randy Lubenow 宣读了他为支持拟议的社区中心而准备的说明。Richard Bradley 质疑 1590 项目提供的有关拟议社区中心的统计数据。
背景费尔岛是英国最偏远的岛屿社区,位于设得兰群岛(39 公里)和奥克尼群岛(43 公里)之间。目前有 57 人居住在长 5 公里、宽 3 公里的岛上。该岛主要归苏格兰国家信托所有,绝大多数土地为小农耕地。该岛以费尔岛针织品和费尔岛鸟类观察站而闻名,吸引了来自四面八方的游客(鸟类和观察员)。FICA 于 2014 年夏季启动了一项社区发展计划,以应对一系列凸显的问题,包括最近人口下降到 55 人左右以及岛上年龄结构的变化。人口的减少意味着岛上维持基本服务越来越困难,包括学校、地区护士、商店和邮局、渡轮服务、飞机跑道、英国电信、苏格兰水务、垃圾收集、消防和急救人员。对于一个规模如此之大的社区来说,这个社区非常活跃,有许多正式和非正式的团体。社会活动和传统是岛屿文化的重要组成部分,定期在礼堂、学校、博物馆、两座教堂和天文台周围举行活动。通过岛上进行的社区协商,提供新能源系统被确定为社区发展计划的主要优先事项。费尔岛未接入国家电网,因此必须自行发电。1983 年,社区安装了英国第一台商用风力涡轮机,并从那时起管理风力/柴油联合发电系统。费尔岛电力公司成立于 1999 年 5 月,注册号为 196676。这是一家私人担保有限公司。费尔岛的每位居民都被邀请成为会员,并允许他们从公司购买能源。每个家庭和商业地产都是会员。经过多年记录和分析当地气象条件(尤其是风况)后,管理费尔岛气象局站点的 Dave Wheeler 确定费尔岛可能是不列颠群岛风力最大的低空地区。在燃料成本不断上涨、运输燃料困难的时期,戴夫向社区展示了我们利用风力发电的好处。戴夫在 1980 年因弗内斯举行的“农村和岛屿能源”会议上发表了一篇论文,描述了当时费尔岛的发电系统以及我们希望如何转向利用风力发电
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