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World File Search System里维安
第三班车队主管 - 田纳西州安提阿/纳什维尔
通过有效监督指定区域内的车队和维护活动，包括成本控制、员工发展和高培训和安全标准，持续关注实现市场基础盈利能力。 根据公司指导方针和目标审查资本设备申请。 确保提供安全可靠的车辆以满足运营要求。 监督车辆资产的有效利用。 进行车队评估以确保符合维护标准。 确保维修店配备足够的人员并对机械师进行适当的培训。 确保有效利用车辆管理系统。 遵守并确保遵守废物管理的零排放使命标准和法规，以鼓励安全高效的运营。 及时满足所有财务审查日期和公司指导计划。 通过定期检查和预防性维护计划确保维修店的清洁和维护。 管理部门的人事需求，包括选拔、指导、惩戒和培训员工以及评估员工绩效。 为终止、补偿和晋升决策提供意见。 定期召开和/或参加并参与驾驶员/安全会议，以保持所有员工之间的良好工作关系，并促进最大程度的士气、生产力和效率。听起来像是您的下一个职位？请查看完整的职位描述并通过我们的申请链接 careers.wm.com 在线申请职位编号 2303901
弗洛里安·霍拉赫尔中校 - 德国联邦国防军
Grimbachstraße 38 57339 Erndtebrück 电话 +49 (0) 2753 604-2222 传真 +49 (0) 2753 604-180 EinsFueBer2Presse@ Bundeswehr.org
纳塔利亚·里维拉（Natalia Rivera）和...
进一步查询Nina Victoria Ebner +43 699 1778 1593 Nina.ebner@ars.electronica.art ars.Electronica.art/mediaservice
沙赫扎德（Shaz）安萨里 - 简历（PDF）
o 聘请战略与国际商务系助理教授和讲座教授 • 外部大学董事会成员 • 聘用剑桥大学桑德拉道森教授等杰出教授。 董事会和委员会服务（多学科） 1. 《行政科学季刊》编辑委员会成员 2. 《管理学院期刊》编辑委员会成员 3. 《管理学院评论》编辑委员会成员 4. 《战略管理期刊》编辑委员会成员 5. 《组织科学》编辑委员会成员 6. 《管理期刊》编辑委员会成员（已结束服务） 7. 《管理研究期刊》编辑委员会成员 8. 《组织研究》编辑委员会成员 9. 《创新：组织与管理》编辑委员会成员 10. 《组织社会学研究》编辑委员会成员。编辑与 Raghu Guard 和 Arun Kumaraswamy 共同担任《管理研究杂志》特刊：《颠覆时代的管理》特刊 2018 年投稿可访问：https://onlinelibrary.wiley.com/toc/14676486/2018/55/7
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
克里斯蒂安·克鲁德维格（Christiane Krudewig）-Zora.uzh.ch-Zürich大学
最初发表于以下网址：Millul，Jacopo；克里斯蒂安·克鲁德维格（Krudewig）； Zana，Aureliano；广场，Sheila Dakhel； Puca，Emanuele；维拉，亚历山德拉； Neri，Dario；卡萨马利（Samuele）（2021）。免疫细胞因子和PD-1阻滞的免疫疗法增强了针对碳酸酐酶IX的小分子 - 药物结合物的抗癌活性。分子癌症治疗，20（3）：512-522。doi：https：//doi.org/10.1158/1535-7163.MCT-20-0361
安纳玛查里亚科技学院，蒂鲁帕蒂
4.3.1 使用适当的程序、工具和技术来收集和分析数据 4.3.2 批判性地分析数据的趋势和相关性，说明可能的错误和局限性 4.3.3 以表格和/或图形形式表示数据以便于分析和解释数据并得出结论 4.3.4 从原始数据中综合有关问题的信息和知识以得出适当的结论 PO 5：现代工具的使用：在了解局限性的情况下，创建、选择和应用适当的技术、资源以及现代工程和 IT 工具（包括预测和建模）来处理复杂的工程活动。 5.1 展示识别/创建现代工程工具、技术和资源的能力
佐治亚州最高法院维持的Rivian项目
亚特兰大 - 2023年7月14日 - 佐治亚州经济发展部以及贾斯珀，摩根，牛顿和沃尔顿县（JDA）的联合发展局（JDA）的联合发展局（JDA）拒绝听取诉讼，拒绝听取诉讼，拒绝听到一项诉讼，挑战了Rivian Project Project Bond bond Cass的诉讼。上诉法院以支持Rivian项目的较早裁决现在是最终的，这强化了该州和JDA提供了未经反映的证据，表明该项目是合理的，合理的和可行的。除了创造7,500个新的直接工作外，Rivian还将为JDA县（包括当地教育系统和紧急服务）产生额外的税收收入，并为佐治亚州不断增长的电子携带供应链做出了贡献。“迄今为止，每一个决定性的法律挑战都在该州和JDA的支持下统治，加强了我们自2021年12月以来所知道的 - 利维安是乔治亚州的一代机会，” GDECD专员帕特·威尔逊（Pat Wilson）说。“ Rivian的潜力远远超出了直接创造未来薪水的工作。这个规模的项目吸引了供应商，并建立了一个蓬勃发展的社区，可以支持更多的本地企业。将在整个电子动力生态系统以及其他数十个行业的供应链接触中都能感受到好处。随着今天的新闻，我们期待与Rivian，我们的姊妹机构和当地社区合作，利用乔治亚州的势头势头，位于电子动力革命的最前沿。”占地2,000英亩的亚特兰大巨型矿场的现场开发始于2022年，预计生产将于2026年开始。Rivian在I-20走廊上的战略位置将使公司能够获取资源并加速其产品到市场。 佐治亚州提供1200英里的高速公路和5,000英里的铁路，能够快速有效地移动Rivian车辆等产品。 拥有诸如萨凡纳（Savannah）港口的梅森大型铁路航站楼（Mason Mega Rail Terminal）（北美最大的末端铁路设施）的资产 - 里维安（Rivian）将能够轻松地利用供应链需求。 Rivian的技术中心位于Stanton Springs North Campus，将支持该公司的研发计划。 该公司正在积极努力确保建筑过程和未来设施都符合Rivian的高标准保护和可持续性。 里维安（Rivian）是佐治亚州不断增长的EV和电子动力经济发展项目的著名包容性，该项目宣布了自2020年以来宣布超过229亿美元的投资和28,300个工作岗位。。 今年早些时候，州长布莱恩·坎普（Brian Kemp）和州立法者将3月1日承认为“里维安日”（Rivian Day），赞扬里维安（Rivian）对佐治亚州的持续承诺。Rivian在I-20走廊上的战略位置将使公司能够获取资源并加速其产品到市场。佐治亚州提供1200英里的高速公路和5,000英里的铁路，能够快速有效地移动Rivian车辆等产品。拥有诸如萨凡纳（Savannah）港口的梅森大型铁路航站楼（Mason Mega Rail Terminal）（北美最大的末端铁路设施）的资产 - 里维安（Rivian）将能够轻松地利用供应链需求。Rivian的技术中心位于Stanton Springs North Campus，将支持该公司的研发计划。 该公司正在积极努力确保建筑过程和未来设施都符合Rivian的高标准保护和可持续性。 里维安（Rivian）是佐治亚州不断增长的EV和电子动力经济发展项目的著名包容性，该项目宣布了自2020年以来宣布超过229亿美元的投资和28,300个工作岗位。。Rivian的技术中心位于Stanton Springs North Campus，将支持该公司的研发计划。该公司正在积极努力确保建筑过程和未来设施都符合Rivian的高标准保护和可持续性。里维安（Rivian）是佐治亚州不断增长的EV和电子动力经济发展项目的著名包容性，该项目宣布了自2020年以来宣布超过229亿美元的投资和28,300个工作岗位。今年早些时候，州长布莱恩·坎普（Brian Kemp）和州立法者将3月1日承认为“里维安日”（Rivian Day），赞扬里维安（Rivian）对佐治亚州的持续承诺。
安全车
据世界卫生组织 (WHO) 最近报告，智能手机、多媒体系统或广告牌等智能设备的大量使用导致驾驶时注意力分散，并因此导致致命事故。基于脑电图的脑机接口 (BCI) 已被提议作为一种有前途的分心检测方法。然而，现有的解决方案并不适合驾驶场景。它们没有考虑互补数据源（例如上下文数据），也没有保证组件之间实时通信的真实场景。这项工作提出了一种使用 BCI 和逼真的驾驶模拟器检测分心的自动框架。该框架采用不同的监督机器学习 (ML) 模型，使用脑电图 (EEG) 和汽车传感器收集的情境驾驶数据（例如越线或物体检测）对不同类型的分心进行分类。已经使用无分心的驾驶场景和类似的场景对该框架进行了评估，其中对十个受试者产生了视觉和认知分心。所提出的框架使用 EEG 实现了 83.9% 的二分类 𝐹 1 得分，使用 EEG 实现了 73% 的多分类模型，通过将情境驱动纳入训练数据集，二分类提高了 7%，多分类提高了 8%。最后，神经生理学研究证实了结果，结果显示选择性注意和多任务处理中的电压明显更高。