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非传染病直击二零二三年十一月-糖尿病概述
2。糖尿病（2022年9月16日）。日内瓦：世界卫生组织。2023年9月20日访问：https：//www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ diabetes。3。IDF糖尿病图集，第10版。布鲁塞尔：国际糖尿病联合会，2021。4。Xie J，Wang M，Long Z等。 青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。 英国医学杂志2022; 379：e072385。Xie J，Wang M，Long Z等。青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。英国医学杂志2022; 379：e072385。
colbert-xm：零击的多语言信息检索的模块化多矢量表示模型
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言，这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式，可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是，这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调，通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差，以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中，我们提出了一个新颖的模块化检索模型，该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习，并有效地转移到各种语言，从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能，这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明，我们的模块化方法具有高度的数据效率，有效地适应了分布数据，并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度，Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变，从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
i \ i J L J - 加拿大鸟击事件
1) 操作分析：在哪里使用，如何使用？2) 设备的生物行为基础：这些技术是否有用，这些技术是否有基础？3) 操作员的技能：操作员是否有足够的技能来正确使用这项技术？4) 新问题的产生：一些技术会导致问题，因此我们必须根据具体情况进行分析，即一种技术可能适用于一种情况，而不适用于另一种情况。5) 证据：是否有任何客观数据，是否考虑了习惯，这些技术是否依赖于附近的可用栖息地，是否存在特殊情况，是否有机场操作经验？6) 结论：提出问题后，可以得出结论，例如：该技术是否有用，该技术作为综合计划的一部分是否有用，该技术是否有用，最后，在分析客观数据后，该技术是否有潜在用途？
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大约晚上九点钟，克林普登陆。应该是上午十点半，巴克斯特上尉 A.2.11 带着命令赶到，并带来了
中国的送货服务击中了节日购物繁荣的全油门
从地理上讲，新储能储备的累积安装能力是中国的前五个前五级级别地区，是蒙古自治区，山东省，江苏省和Ningxia Hui Hui自主地区。北中国代表了该行业的主要运营区，其安装能力占国家总数的30.1％，下面是西北地区的25.4％，东部地区为16.9％。
大型语言模型作为电池，包括零击ESCO技能匹配者
抽象理解劳动力市场动态需要准确地确定劳动力所需和拥有的技能。自动化技术越来越多地发展以支持这一工作。但是，由于现有的技能大量，从职位发布中自动提取技能是具有挑战性的。ESCO（欧洲技能，能力，资格和职业）框架提供了有用的参考，列出了13,000多个个人技能。但是，技能提取仍然很困难，并且将工作职位与ESCO分类学相匹配是一个开放的问题。在这项工作中，我们提出了一个基于大语言模型（LLMS）的职位描述中的技能提取的端到端零拍系统。我们为整个ESCO技能生成合成培训数据，并培训分类器以从工作职位中提取技能。我们还采用了相似性检索器来生成技能候选者，然后使用第二个LLM重新排名。使用合成数据达到RP@10分比以前的遥远监督方法高10分。添加GPT-4重新排行机将RP@10提高到以前的方法超过22点。我们还表明，在提示LLM提示LLM时，将任务作为模拟编程可以比自然语言提示更好的性能，尤其是在LLMS较弱的情况下。我们演示了在匹配管道的两端的两端集成大型语言模型的潜力。我们的方法不需要人类注释，并且在针对ESCO的技能提取方面取得了极为有希望的结果。
UN38.3 Test Report 样品名称: 摄像机锂电池组
Test cells shall be secured to the testing machine by means of a rigid mount which will support all mounting surfaces of each test cell.Each cell or battery shall be subjected to a half-sine shock of peak acceleration of 150 gn and pulse duration of 6 milliseconds.Alternatively, large cells may be subjected to a half-sine shock of peak acceleration of 50 gn and pulse duration of 11 milliseconds.Each cell shall be subjected to three shocks in the positive direction followed by three shocks in the negative direction of three mutually perpendicular mounting positions of the cell or battery for a total of 18 shocks./ 以稳固的托架固定住每个样品。对每个电芯 样品以峰值为 150gn 的半正弦的加速度撞击，脉冲持 续 6ms ，另外，大电芯须经受最大加速度 50gn 和脉 冲持续时间 11ms 的半正弦波冲击，每个样品必须在 三个互相垂直的电池安装方位的正方向经受三次冲 击，接着在反方向经受三次冲击，总共经受 18 次冲 击。
它是否多击？扫描PATH比较告诉我们有关团队中任务绩效的信息
团队合作和协作构成了组织绩效和成功的基石。重要的是要了解团队成员的注意力分配与绩效有关。在团队背景下研究注意力分配的一种方法是比较两个在团队中工作的人的扫描路径相似性，并探索扫描路径相似性与团队绩效之间的联系。在这项研究中，招募了参与者，以成对工作，无人驾驶飞机（UAV）任务，其中包括低工作量和高工作量条件。使用眼睛跟踪器来收集每个团队中两个参与者的眼睛运动。使用Multimatch（一种是ES ESS扫描Pather比较算法）在低工作负载条件下比较了两个队友的扫描路径。所获得的扫描路径相似性值与响应时间和准确性的实质性度量相关。几个多选措施表明，多个维度之间的强大相关性显着，从而使团队行为和注意力分配提供了不可思议的相关性。结果表明，每个团队成员的扫描路径越相似，他们的性能就越好。需要进行其他研究和实验变量的考虑，以进一步了解如何最好地使用多匹配来进行扫描路径相似性评估。
研究揭示 omega-3 如何帮助大脑调节对攻击性行为的冲动反应
德比大学心理学讲师 Dean Fido 博士表示：“通过脑电图，我们发现调节这种行为需要参与者激活大脑的额叶区域。能够更好地激活这些额叶区域的人报告称，饮食中 EPA 摄入量较高，反应性攻击水平较低。问卷调查结果还显示，饮食中 EPA 摄入量与较低的反应性身体攻击性自我报告相关。”