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Bing Chat(最近更名为 Microsoft Copilot)是微软于 2023 年 2 月在其搜索引擎 Bing 上向公众发布的一款对话式 AI 工具。它现在也嵌入在 Microsoft 产品中,例如 Microsoft Office 套件和 Windows 11 操作系统。该 AI 工具通过将大型语言模型 (LLM) 与搜索引擎功能相结合,根据当前新闻生成答案。在本次调查中,我们测试了聊天机器人是否会对 2023 年 10 月举行的巴伐利亚、黑森和瑞士选举的问题提供事实和信息丰富的答案。我们向聊天机器人提出了与候选人、民意调查和投票信息有关的问题,以及在涉及特定主题(例如环境)时关于投票给谁的更开放的推荐请求。从 2023 年 8 月 21 日到 2023 年 10 月 2 日,我们收集了聊天机器人的答案。我们发现:
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早在 1992 年,Kuhn 等人 [1] 就报道了结构化报告在胃肠病学中的优势。虽然这提高了患者护理和研究的质量,但由于灵活性降低和工作量增加,尚未广泛实施 [2 – 4]。欧洲胃肠病学会 (ESGE) 与其他协会一起,于 2017 年发布了关于筛查结肠镜检查绩效衡量的指南,并于 2021 年审查了其临床应用 [5 – 8]。使用停镜时间作为绩效衡量标准是基于与间隔癌发病率的负相关性 [9]。ESGE 将停镜时间定义为“在筛查或诊断性结肠镜检查阴性(无活检或治疗)时将内镜从盲肠拔出至肛管并检查整个肠粘膜所花费的时间”,计算为 100 次连续结肠镜检查的平均值 [5]。目前,临床实践中通常通过基于盲肠和直肠图像的时间戳计算来确定撤药时间。无论如何,对于应该在到达盲肠时还是离开盲肠时拍摄该图像,没有明确的指示。此外,也没有标准化的做法来解释撤药期间未花在粘膜检查上的时间。后者尤其重要,因为研究经常在涉及内窥镜干预的检查中测量撤药时间。在这种情况下,通常使用秒表进行测量,这引发了一个问题,即临床实践和研究中测量的撤药时间是否具有可比性。此外,指南建议详细的照片记录,因为它允许在稍后重新评估,但拍照完全取决于检查者,需要额外的努力。因此,自动检测盲肠插管和撤药时间以及“备份”照片记录将
国际计算机科学工程和技术研究杂志ISSN:3049-1665(在线)IJRCET-2024-DECEMBER论文,VOL1第1期,第1页,第1:9,www.ijrcet.in
光源连续的荧光测量光源:1。钨湖灯,75W,寿命> 300 h,光谱范围340-700 nm。2。可旋转的滤轮A,配有八个过滤器位置(Ø15毫米)。标准高质量干扰过滤器340 nm,355 nm,390 nm,485 nm,544 nm。可更可变的可旋转过滤轮B,提供4个过滤器位置(Ø25.4毫米)
观点 全球卫生当局正努力通过全面的疫苗接种计划消除一系列传染病。然而,疫苗可预防疾病的爆发仍在世界各地持续发生。对于麻疹等传染性极强的疾病,可靠的病例识别和确认对于及早发现疫情、分析持续传播和估计发病率至关重要。这使得制定适合当地情况的疫苗接种策略成为可能。评估接种疫苗后或之前感染过疫苗的人的免疫状态对于识别没有或免疫力不足的人非常重要。因此,可以为这些人提供额外的疫苗注射以增强他们的免疫力。这既有利于保护个人,也有利于增强社区的群体免疫力。
表1:人口普查局业务生态系统计划描述和生命周期成本估算6:表2:能力成熟度模型内的风险和机会管理的精选领先实践,用于成熟度模型7:表3:在功能成熟度中的需求开发和管理中的精选领先实践,在功能成熟度模型集成8表4:根据估计和评估估计的可靠成本和最佳实践估计的四个特征和最佳实践。根据GAO的时间表评估指南10表6:人口普查局在多大程度上符合CEDSCI计划的风险管理实践15表7:人口普查局在范围内达到了CEDSCI计划的需求开发和管理16
对象检测在各种自主系统中至关重要,例如监视,自动驾驶和驾驶员的稳定性,通过识别行人,车辆,交通信号灯和标志来确保安全。然而,诸如雪,雾和雨等不利天气条件构成了挑战,具有检测准确性,冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测:对全球全天候图像进行培训,对图像进行培训,并具有合成的增强天气噪声,并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法,GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估,通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估,从而评估了不利天气。我们发现,使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳,而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
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