用户控制图片(亮度、对比度、清晰度、背景级别、色调、颜色、降噪、伽玛选择、低蓝光、色温、颜色控制、过扫描、图片重置)、屏幕(缩放模式、自定义缩放、屏幕重置)、音频(平衡、高音、低音、音量、音频输出(线路输出)、最大。音量,最小。音量、静音、音频重置、音频输出同步、扬声器设置)、配置 1(Android 启动器、开启状态、触摸锁、触摸模式、鼠标模式、面板保存、RS232 路由、启动源、WOL、conf.1 重置、恢复出厂设置)、配置 2(OSD 超时、OSD H 位置、OSD V 位置、系统旋转、信息 OSD、徽标和动画、徽标设置、动画设置、显示器 ID、显示器信息、HDMI 版本、conf.2 重置)、高级选项(信息亭模式、侧边栏、无信号图像、电动支架、红外控制、电源 LED 灯、风扇、关闭定时器、时间表、单线 HDMI、单线 HDMI 关闭、故障转移、语言、OSD 透明度、省电、高级选项重置)
在过去的30年中,环境和气候灾难加剧,通过加剧性别不平等并威胁其权利,生计,健康和健康,对妇女和女孩产生了不成比例的影响。尽管在保护生物多样性,在土地上工作以及有效的环境和气候治理方面的作用至关重要,但在决策中,妇女的人数仍然不足。妇女和女孩,特别是来自土著社区和地方社区的妇女和女孩,通常没有充分的保护或资源,领导环境宣传。为了实现可持续发展,必须确保妇女平等参与绿色,蓝色和护理经济体,并显着增加对性别响应性的气候融资。
青少年医学专家 Amy Sass 博士建议父母在评估孩子的媒体准备程度时问自己两个问题。首先,您是否愿意让孩子接触特定的电影、歌曲、游戏或网站,而无需持续监控或监督他们?如果不愿意,那么您的孩子还没有准备好。其次,您是否愿意回答孩子关于媒体接触可能引发的性、暴力、虐待、自毁行为或物质主义的问题?如果不愿意,那么您还没有准备好。如果您对这两个问题的回答都是“是”,那么您的孩子就到了“合适的年龄”,可以调节与相关内容的关系。
过去五年来呈现了一系列全球紧急情况,这对妇女的经济福祉产生了不成比例的影响。朝着增加妇女参与劳动力的进步已经停滞不前,在妇女赋予妇女经济能力的其他方面的进步也减慢甚至逆转。的回应尚未得到充分的保护并保留了近几十年来的性别平等增长,这些趋势在低收入国家中令人震惊,这些国家继续面临诸如高债务水平,缺乏财政空间,外国援助和停滞经济的挑战。
最近进步[20,29,30]中的2D图像结构,以方法为例,例如在广泛的文本图像配对数据集中受过训练的扩散模型(例如,Laion-series [31]),在与文本提示符的一致性图像中取得了显着的前进。尽管取得了成功,但实现对图像产生的精确控制以满足复杂的用户期望仍然是严重的挑战。ControlNET [38]通过在特定条件数据集上进行微调修改Foun-odation-2D扩散模型来解决此问题,从而提供由用户特异性输入引导的微妙控制机制。另一方面,尽管有希望的进展[27,35],但与2D图像生成中遇到的那些相比,3D对象的生成更为复杂。al-尽管从透视感中观察到了进步,包括直接3D数据集[10,25]上的3D扩散模型,以及将2D扩散率提升到3D复位(例如NERF [21])通过SDS损失的技术优化[27],没有完全对生成Ob-Ob-ob-ob-ob-jects的控制。对初始文本提示或2D参考图像的依赖严重限制了发电的可控性,并且通常会导致质量较低。文本提示缺乏准确传达复杂3D设计的特异性;尽管2D参考图像可以告知3D重建,但它们并没有捕获3D结构的完整深度,可能导致各种意外的人类。此外,基于2D图像的个性化缺乏直接3D操纵可以提供的灵活性。这些障碍表明需要采取不同的策略。实现可控制的3D发电的直接想法是将控制网络调整为3D生成。但是,该策略遇到了重大障碍:(i)3D的控制信号本质上更为复杂,这使得与2D范式相比,有条件的3D数据集对构成的3D数据集进行了挑战; (ii)3D域中没有强大的基础模型,例如2D [20]的稳定扩散,阻碍了此时开发微调技术的可能性。结果,我们倾向于
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能,必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型(LLMS)已显示出关于任意任务的紧急推理技能,但现有的工作主要集中在探索的环境上,通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中,我们提出了MOMA-LLM,这是一种新颖的方法,该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式,随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是,我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄,开放式摄影库,并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验,与传统的基线和最新方法相比,我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
用户控制图片(亮度,对比度,清晰度,背部,色彩,颜色,降噪,选择,低蓝光,低光,颜色温度,颜色控制,颜色控制,超级,图片重置),屏幕(缩放模式,自定义缩放,屏幕重置),音频(balance,balance,balance,traleble,treble,bass,bass,bass,audio nof(line out out(line),最高),最大volume, mute, audio reset, audio out sync, speaker setting), configuration 1 (Android launcher, switch on state, Touch lock, Touch mode, mouse mode, panel saving, RS232 routing, boot on source, WOL, conf.1 reset, factory reset), configuration 2 (OSD timeout, OSD H position, OSD V position, system rotation, info OSD, logo and animation, logo setting, animation设置,监视ID,监视信息,HDMI版本,conf2重置),高级选项(售货亭模式,侧栏,无信号图像,电动支架,电动控制,电源LED照明,风扇,关闭计时器,时间表,带有一根电线的HDMI,带有一线电线的HDMI,一根电线,故障转移,语言,OSD透明度,电源节省,电源节省,高级选项,高级选项重置)
锂离子电池(LIB)已成为绿色经济过渡的重要技术,因为它们被广泛用于便携式电子,电动汽车和可再生能源系统中。固体电解质中相(SEI)是LIB的正确操作,性能和安全性的关键组成部分。SEI源于阳极 - 电解质界面的最初热量稳定性,所得的电解质还原产物通过形成电化学缓冲窗口稳定界面。本文旨在使第一个(但很重要)步骤,以增强广泛使用的反应力场(RAEXFF)的参数化,以确保对LIBS中SEI成分的精确分子动力学(MD)模拟。为此,我们专注于氟化锂(LIF),这是一种非常感兴趣的无机盐,这是由于其在钝化层中的有益特性。该协议在很大程度上依赖于各种python库,该库旨在与原子模拟一起使用,允许对所有重新聚体步骤进行强有力的自动化。所提出的配置集和所得数据集,允许新的Reaxff恢复无机盐的固体性质,并改善MD模拟中的质量传输属性预测。优化的REAXFF通过准确调节固体晶格中锂的扩散性,从而超过了先前可用的力场,从而在室温下预测的两阶提高了两阶数字。然而,我们对模拟的全面研究表明,Reaxff对训练集的敏感性很强,从而使其能够插入势能表面具有挑战性。因此,可以通过利用提出的互动重新聚体化协议来构建数据集,从而有效地利用RAEXFF的当前表述来建模特定且定义明确的现象。总体而言,这项工作代表了精确的反应性MD模拟迈克斯的重要第一步,阐明了Reaxff力场参数化的挑战和局限性。所证明的局限性强调了通过我们的交互式重新聚集协议开发更通用和先进的力场来提高仿真的潜力,从而实现了将来更准确,更全面的MD模拟。
此外,在帕金森氏病,抑郁症,躁郁症,焦虑症和精神分裂症等精神病和神经系统疾病中观察到的时间感知的扭曲仍然知之甚少(Teixeira等,2013)。例如,患有抑郁症的人通常集中于过去的过去经历,并且经常报告时间似乎缓慢甚至感觉已经停止了(Ren等,2023)。同样,患有帕金森氏病的患者也倾向于感知时间更慢。另一方面,焦虑会引起时间的加速感知,尤其是在高压力和唤醒时期(Holman等,2023)。患有注意力缺陷多动障碍的人可能会感觉到时间比实际的时间更快或慢(Ptacek等,2019)。Stanghellini等。发现,精神分裂症患者可能将时间的看法描述为缺乏连续性,而感到彼此断裂的时刻(Stanghellini等,2016)。这可能表现为即时时间流的损失,使事件感到孤立和无关,这有助于组织日常活动和维持社交互动的困难。因此,时间感知的研究不仅是理解人类认知的基础,而且对实用应用具有巨大的潜力,这些应用可能会对个人和社会福祉产生积极影响,并且对于诊断和治疗各种精神病学和神经疾病具有实际意义。
(1)问题1:复杂组合中缺少特征(例如,左侧的字符x,使用工具y,右侧的字符z盯着x),尤其是当这些功能在训练集中从未出现在同一图像中时。部分解决方案,例如使用图像来调节新图像生成。但是,LDM不能轻易地“理解”图像足以将其用作起点。例如,一些用户提到:“我注意到肖像画,很多时候,人们出现了看起来不像图片的东西”。(2)第2期:由于培训集中的异常统计数据而引起的偏见:当一个人仅从听众面前公开知道一个人(例如,在培训数据集中,经常受到新闻工作者采访的人)时,很难获得自己做其他事情的图像。或,对于经常在圣经生物旁边描绘的著名歌手,用户报告说,牛和魔鬼之间的混合物。其他用户还报告未能复制一些模因,例如“为什么我不能握住所有这些柠檬”。但是,这种偏见的最著名的例子涉及在河里游泳的萨尔蒙人的要求,因为训练套装中有太多的鲑鱼食品图像,导致鲑鱼片在河里“游泳”,包括间歇泉,就像是鲸鱼一样,或者是熊试图抓住它们。(3)第3期:需要许多重新运行,要么是因为本地诉讼(例如,四臂的人,三眼的人,或者手指过多的人),要么是因为大规模错误(例如,不同角色的不良位置)。