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检查住宿区的消防设备
5天前 — 主题、规格等 单位 数量 金额 备注 住宿区消防设备 勾选 000,000 以下为空白 总计 000,000 响应您的通知和公告，我们正在接受投标和合同指南以及合同条款等。......
跨职位、跨公司、跨空间的远程工作
感谢 Yabra Muvdi 提供的出色研究协助，他创建并估算了分类算法，并感谢 Miaomiao Zhang 和 Kelsey Shipman 为数据分析提供支持。Hansen 非常感谢 ERC Consolidator Grant 864863 的资金支持，感谢伦敦政治经济学院 STICERD 博士研究基金和英联邦奖学金委员会的 Lambert 的资金支持，感谢 Smith Richardson 和 John Templeton 基金会的 Bloom 的资金支持，感谢 Templeton 基金会和芝加哥大学布斯商学院的 Davis 的资金支持，感谢哈佛商学院的 Sadun 的资金支持。本文附带的精选可视化和数据可在 www.WFHmap.com 上找到。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
内存中主组件分析通过电阻开关存储器的跨点阵列
摘要 - 内存计算（IMC）是机器学习（ML）数据密集型计算加速器的最有希望的候选者之一。用于尺寸降低和分类的关键ML算法是主要成分分析（PCA），它在很大程度上依赖于经典的von Neumann架构未优化的矩阵矢量乘法（MVM）。在这里，我们提供了基于IMC的新PCA算法的实验演示，该算法基于功率迭代和在4 kbit的电阻切换随机访问存储器（RRAM）中执行的放气。威斯康星州乳腺癌数据集的分类准确性达到95.43％，接近浮点的实施。我们的模拟表明，与商业图形处理单元（GPU）相比，能源效率有250倍，因此在现代数据密集型计算中支持IMC的能源有效ML。
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
燃油箱清洁和埋地管道检查服务
请确保该文件在投标日前一天（闭馆日除外）下午3点前以挂号信等可追踪的方式（简易挂号信即可）送达，并电话通知投标负责人，确保该文件通过邮寄方式发送。 （2）如需重新投标，投标必须在重新投标日前一天下午5点之前到达（闭馆日除外）。 （3）如果提前提交投标，则将作为邮寄投标处理。 （4）提交地址应符合第7条（5）项的规定，并务必通过电话确认申请已到达。
2022.06.13招标信息公告第24号《空调维修检验》
2022年6月13日——零件编号或规格……（3）县警方要求，将该公司作为与有组织犯罪有关的公司，排除在国防部命令的建设工程之外……有关投标文件和规格的事项总务部管理团队负责人：和田。
跨物种跨物种的跨物种和组织归因于哺乳动物物种
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年1月16日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.15.575646 doi：biorxiv Preprint
跨公司和跨国家的管理实践
摘要：在过去十年中，我们一直使用双盲调查技术和随机抽样技术，收集了 20 个国家/地区 10,000 多个组织的管理数据。平均而言，我们发现，在制造业中，美国、日本和德国的公司管理得最好。巴西、中国和印度等发展中国家的公司往往管理不善。按照国际标准，美国的零售公司和医院也管理得很好，尽管美国的学校管理得比其他几个发达国家的学校差。我们还发现，每个国家和每个行业的组织在管理实践方面存在很大差异，这反映了这些行业绩效分布的异质性。与这种差异相关的一个因素是所有权。政府、家族和创始人拥有的公司通常管理不善，而跨国、分散股东和私募股权拥有的公司通常管理良好。产品市场竞争越激烈，工人技能越高，管理实践就越好。监管较少的劳动力市场与激励管理实践（如基于绩效的晋升）的改善有关。
高压电气设备检查 - 防卫省/自卫队
1. 参加者应具备的资格 (1) 参加者不得有《预算会计审计法》第70条规定的情况。此外，未成年人、被监护人或接受协助的人，即使已经取得订立合同所必需的同意，也属于同一条款内有特殊事由的情况。 （2）不属于《预算会计审计法》第七十一条规定情形的。 （3）2022、2023、2024年度防卫省竞争性投标资格（各省厅统一资格）“提供服务等”类别中被评为D级以上，且具备参加关东、甲信越地区竞争性投标资格的，或者，如果其不具备参加竞争性投标的资格，但在投标之日前已经通过竞争性投标资格审查，并在竞争性投标资格名单中登记，并被认定具备参加竞争性投标资格的。 （4）该人目前不属于防卫省长官房长官、防卫政策局局长、采购技术后勤局局长（以下称为“防卫省暂停权限”）或海上自卫队参谋长根据“设备等及服务采购暂停提名等指南”采取的暂停提名措施的对象。 (5) 与前项规定暂停指定对象者有资本或人事关系，且无意与国防部签订与其同类物品买卖、制造或承包服务契约者。 （6）目前处于暂停提名状态的人员原则上不允许进行分包。但有关部会暂停提名权机关认定确有不可避免的情况时，不在此限。