XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System霍维营
运动营协调员
• 监督所有运动营的时间表、设备和人员配备。直接负责监督多运动营高级辅导员和体育协调员实习生 - 负责目标设定、夏季中期和夏季末评估。 • 担任每周运动营与主教练的联络人 - 帮助促进设施时间表、设备请求和营地流程（到达/离开、迎新等） • 担任营地协调员的联络人，负责时间表、设施协调和员工问题。 • 担任中央领导团队不可或缺的一部分 - 参加每日员工会议，帮助计划和实施营地范围内的活动和事件，并成为员工培训的推动力。 • 担任营地与父母和访客最显眼的面孔 - 协助办理入住和退房手续，进行跟进电话并培养与营地家庭的关系。 • 向辅助项目主任汇报。 • 带头确保营地的日常和夏季都正确设置和拆除。
第三营和丹佛
莫斯利中校曾任俄亥俄州赖特帕特森空军基地 B-1B 系统项目办公室数字通信改进部门的 B-1 合同经理和项目经理；阿拉巴马州冈特空军基地商业企业系统空军生命周期管理中心应用软件保障项目经理和货物移动操作系统项目经理；犹他州希尔空军基地洲际弹道导弹系统项目办公室机载程序训练器项目经理；阿富汗东巴格拉姆地区承包司令部应急行动项目经理；希尔空军基地洲际弹道导弹系统项目办公室部队发展评估项目经理；阿拉巴马州麦克斯韦空军基地空军指挥参谋学院第 21 学生中队的学术讲师和顾问兼作战主任；麦克斯韦空军基地斯帕茨教育中心和空中战争学院执行官；华盛顿特区五角大楼空军采购执行科助理部长战略系统和指挥、控制、通信、情报和网络项目分析科科长；位于德克萨斯州圣安东尼奥联合基地的第 37 训练联队第 37 训练支援中队指挥官；驻韩国汉弗莱斯营美军 COVID 行动科长；冈特空军基地商业企业系统空军生命周期管理中心商业企业产品创新解决方案中心科长。
NASA太空营
如何参加：-Shakti Chariot举办年度赞助竞赛，适合想要参加太空营，航空挑战营或太空营机器人技术的学生。每个申请人必须符合Shakti Chariot和学生进行的考试资格，应通过论文或项目参加。参与所需的步骤1：选择与撰写文章或制作项目的空间相关的主题。2：通过电子邮件发送详细信息（学生名称，机构名称和地址，他或她正在学习的班级/等级，以及撰写主题/主题/主题/主题）。3：如果主题 /主题中有任何更改，则将通过电子邮件和注册表格传达同一更改。4：准备您的论文 /项目提交。5：提交论文 /项目以及注册表，在提交学生将被要求进行笔试和面试之后。6：参与者证书将由Shakti Chariot Foundation提供。7：入围入口将被送往太空营。8：10月从印度共和国出发。
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
CSM 蒂莫西·J·亨利指挥军士长，第 3 ......
在他的职业生涯中，他曾担任过多项职务，包括乔治亚州本宁堡第 30 步兵团第 1 营的锯子炮手和布雷德利炮手；韩国霍维营第 9 步兵团第 1 营的布雷德利炮手；堪萨斯州赖利堡第 16 步兵团第 1 营的团队领导、小队领导和布雷德利指挥官；肯塔基州诺克斯堡第 46 步兵团第 2 营的教练军士；第 2 营武器小队领导和排长。堪萨斯州赖利堡第 16 步兵团。他曾担任第 135 步兵团第 1 营的 OC/T 和印第安纳州阿特伯里营 HHC 205 TH BDE 的 1SG。他还曾担任第 75 骑兵团第 1 中队 HHT 和 C 部队的 1SG。从美国军士长学院毕业后，他被分配到夏威夷斯科菲尔德兵营，担任第 1 营、第 27 步兵团的作战 SGM 和第 25 步兵团的 G33 SGM。以及夏威夷沙夫特堡美国太平洋陆军基地的安全合作 SGM。SGM Henry 随后移居莱文沃思堡，并被任命为任务指挥训练计划的行动组 A SGM。他曾 3 次被派往伊拉克，以支持伊拉克自由和固有决心运动。