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博士哈什·库马尔·维尔马——丹巴德
其中一份题为“通过孔内爆速测量评估爆炸性能”的研究项目报告已作为参考书出版，并被收录在美国国际爆炸工程师协会 (ISEE) 的 Blaster 图书馆中。ISEE 报告编号为 04795。ii. 国内外期刊上的研究论文总共有 100 多篇在期刊和会议上发表的研究论文。最近的论文如下 1. Murmu, S.、Maheshwari, P. 和 Verma, HK (2018) 经验和概率
爱德华·佐瓦拉
技能 技术：具有丰富的 Adobe Creative Cloud 使用经验。HTML/CSS、CMS（WordPress、Joomla）、VR/AR、WebXR（React360、A-Frame）、Brackets、Netlify、CodePen。Mailchimp/Constant Contact。学习管理系统（Canvas、D2L、Blackboard、Moodle）、Microsoft 365（Word、PowerPoint、Excel、Sway、Teams）。了解 Blender、Sketch、Unity 和摄影测量（RealityCapture）。熟悉视觉效果的投影映射。使用 Raspberry Pi 和/或 Arduino 的微电子学和气动学。熟悉制造方法、技术和工具，包括 3D 打印机和乙烯基绘图仪。平面设计教育：具有构建课程和讲授各种主题的经验，包括艺术/设计史、创作过程、企业/广告设计、创造性思维、排版、字体设计、软件指导、基于网格的设计和使用多模式学习技术的凸版印刷。我对将新的 AR/VR/MR 技术应用于学习特别感兴趣。研究/创作：具有学术研究和写作经验，包括文案、网络或社交媒体内容。对历史、艺术、博物馆、科学、技术和教育感兴趣，或对新研究领域感兴趣。行政/项目管理：通过设计思维解决问题，应用设计方法通过战略思维和规划解决组织挑战或问题。
防卫省兼职职员（技术助理）招募信息-鹿屋市
3.工作地点：日本海上自卫队第1航空修理队（鹿儿岛县鹿屋市西原2-11-2） 4.入职后待遇等 （1）资格：以防卫省兼职人员（技术助理）身份受聘。 （2）工资 A.日薪：7,233日元（2023年4月1日现在） ※根据工资法的修改，可能会增加或减少。 通勤津贴、期末津贴、勤奋津贴等按规定发放。 （3）工作时间及假期 A.工作时间等 工作时间为8：00至16：45。 休息时间是12点到13点。 原则上周六、周日、节假日、年末年初（12月29日～1月3日）休息。 （a）假期：员工工作一定时间后，可享受年假。 其他假期按规定给予。 （4）其他 A. 原则上必须加入健康保险、厚生年金保险、雇用保险。 （i）工作相关事故受《国家公务员事故赔偿法》的保护。 聘期可以续期。 ※无需公开招募即可续约最多两次。
阿曼佐法尔 1962-79
1962 年，佐法尔西南地区爆发了一场反对阿曼苏丹萨伊德·本·泰穆尔的分离主义叛乱，持续了 17 年。叛乱的起因是萨伊德的倒退政权（他禁止现代医学、收音机和眼镜等）、他不愿考虑佐法尔的不满以及佐法尔与阿曼其他地区的孤立感。1 佐法尔西南部的一位有影响力的部落首领穆萨拉姆·本·努夫尔发起了这场叛乱，要求罢免苏丹并让英国殖民军撤出阿曼。2 叛军自称为佐法尔解放阵线 (DLF)，对苏丹军队采取了打了就跑的战术。DLF 最引人注意的袭击之一包括 1966 年企图暗杀苏丹。3
洛伦佐·帕尔马
论文题目为“基于 IPv6 网状网络的物联网架构研究与实现”。研究课题涉及设计一种创新的无线网状网络系统，该系统具有可移植到不同硬件平台（微处理器+收发器或 SoC）的特点，以及功能块模块化的特点，这些功能块可以独立出来，以减轻协议栈的负担。后者满足对内存占用影响的严格要求，必须考虑到由低成本微控制器和片上系统（减少的 ROM 和 RAM 内存）组成的有限硬件资源以及节点通常必须自供电的事实（路由器节点除外）。所开发的系统的应用范围从电力计量到智能照明，通过用于AAL和环境监测的传感器网络，即所有这些应用都是物联网市场的一部分并为其提供动力。 • 日期（从 – 到）AA 2010/2011 – AA 2011/2012 • 教育或培训机构的名称和类型
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
可展开新型太空望远镜的概念设计...
艾纳尔迪·亚历山德罗·阿莱鲁佐·吉安卢卡·巴尔卡·埃马努埃莱·博纳·达维德·西斯泰尼诺·路易吉·德尔皮亚诺·戴维德·德·斯特凡诺·马特奥·德·特兰·乔治·菲利皮·马特奥·福尔特·皮尔马特奥·吉迪·曼努埃尔·拉·贝拉·埃马努埃拉·马夫奇·马尔科·马尔德拉·费德里科·马丁·贝拉斯克斯·安东尼奥·马扎·塞萨尔·穆戈尼·奇亚拉·帕斯切罗·马特奥·彭尼西·安德里亚·桑托罗·亚历山德罗·斯卡尔伊塞·安东尼奥·斯坎塞拉洛伦佐·西比拉·马里奥·西卡安德里亚·西耶纳 安德里亚·塔利亚尼 吉安卢卡·塔尔迪蒂·西蒙
马欧洲的马工作坊2025马欧洲的马工作坊2025
专为兽医设计，在诊断和管理由脚痛引起的la行经验的经验，这项动手课程从兽医的角度着眼于毛利里和治疗性鞋。该计划涵盖了脚的解剖学和生物力学，诊断方法和决策，然后进行修剪，鞋子，不同的鞋类类型的讲座，它们对脚的影响，如何检查脚以及如何处理特定的脚问题。动手实用和基于案例的会话将使与会者有足够的机会将理论付诸实践，以小组的成群（每个样品2种兽医）将其付诸实践，并讨论在两位世界受人区专家的监督下，脚步，鞋类，脚踏板射线照相和一般Farriery的各个方面。