近年来非酒精性脂肪肝疾病(NAFLD)病例的迅速增加引起了人们的重大关注。准确地识别组织的改变对NAFLD的诊断至关重要,但是该任务在病理图像分析中带来了挑战,特别是与小规模的数据集有关。最近,从完整的微调转变为改编视觉模型的提示的范式转变为小规模数据分析提供了新的视角。然而,基于任务不足提示的现有提示方法主要是为了通用图像识别而开发的,该方法在为复杂病理学图像提供指导的指示方面缺乏。在本文中,我们提出了基于定量属性的提示(QAP),这是一种专门用于肝脏病理学分析的新提示方法。QAP基于两个定量属性,即基于K功能的空间属性和基于直方图的形态学属性,旨在对组织状态进行标准评估。此外,condi-
氢能技术是实现交通领域脱碳的重要推动因素。它们保持了与传统发动机相同的运行灵活性:长续航里程、短加油时间。氢气特别适合重载、高能耗和恶劣的操作条件。车辆可以在所有气候条件下全天候运行而不会产生能量损失。氢动力汽车已在各种运输应用中投入使用或正在开发中:轻型商用车、乘用车、公共汽车、长途客车、卡车(包括矿车和垃圾车)、半挂车、物料搬运设备、正面吊、无人机(UAV)、自动导引车(AGV)、建筑设备(如挖掘机)、火车(区域旅客列车、调车机、机车)、自行车或场内拖拉机。在海运领域,目前正在考虑基于氢的解决方案(如氨、甲醇、液态有机氢载体 (LOHC) 和合成甲烷)以及液态氢或压缩氢。
对文献的评论发现,从粉状煤层(PC)粉状电厂的燃烧后捕获和储存CO 2的能量惩罚的估计值中,有4个系数。我们通过从热力学原理中得出能量惩罚的分析关系,并确定哪些变量最难约束来阐明这种扩散的原因。我们将CCS的能量罚款定义为必须将其用于CCS的燃料部分,以固定固定数量的工作输出。该罚款可以表现为维持发电厂输出所需的额外燃料,或者是恒定燃油输入的输出损失。,只有可用的可用废热和第二律分离效率的比例受到限制。我们为11%的能源罚款提供了绝对的下限,我们证明了在多大程度上增加可用垃圾热恢复的比例可以减少所报告的较高值的能量损失。进一步认为,将很容易获得40%的能源罚款,而29%之一则代表一个体面的目标价值。此外,我们分析了美国PC工厂的分布,并计算出使用CO 2捕获和存储(CCS)操作所有这些工厂所需的额外燃料的分布。
1。人类健康风险:o癌症和内分泌干扰:Barry等人的研究。(2013)和Blake等。 (2015)将PFA与肾脏和睾丸癌的暴露联系起来,以及影响生殖健康的激素破坏。 o免疫抑制:Grandjean&Clapp(2015)的研究表明,PFAS暴露降低了疫苗功效,增加了感染敏感性并损害了总体免疫功能。 2。 环境持久性:o pfas对退化的极端抵抗,如Vierke等人所记录的那样。 (2012),使清理工作变得复杂并确保长期的环境污染。 o ahrens等。 (2015)进一步强调了PFA在全球旅行的能力,甚至污染了远程生态系统。 3。 经济影响:o美国环境保护署(EPA)的数据,美国每年被PFAS污染的地点的清理成本超过10亿美元。 行业,政府和社区的财务负担很大,并强调了预防措施的重要性。(2013)和Blake等。(2015)将PFA与肾脏和睾丸癌的暴露联系起来,以及影响生殖健康的激素破坏。o免疫抑制:Grandjean&Clapp(2015)的研究表明,PFAS暴露降低了疫苗功效,增加了感染敏感性并损害了总体免疫功能。2。环境持久性:o pfas对退化的极端抵抗,如Vierke等人所记录的那样。(2012),使清理工作变得复杂并确保长期的环境污染。o ahrens等。(2015)进一步强调了PFA在全球旅行的能力,甚至污染了远程生态系统。3。经济影响:o美国环境保护署(EPA)的数据,美国每年被PFAS污染的地点的清理成本超过10亿美元。行业,政府和社区的财务负担很大,并强调了预防措施的重要性。
课程描述和目标:本课程提供了机器人技术中的设计和编程感知系统的介绍。该课程涵盖了使用视觉和3D深度传感器的导航领域的主题,本地化和地图制作,视觉导航和识别的基本图像处理,视觉和基于深度的掌握和操纵以及基于深度学习的感知处理技术中的前沿主题。您将开发算法,并学习如何使用当前的最新视觉和软件工具,例如OpenCV,MoveIt和Point Cloud库。该软件组件可以在机器人操作系统(ROS)下开发。该课程将在对象识别,姿势检测,视觉导航以及视觉和推理的应用空间中使用感知大约进行四到五个项目。该软件将首先在模拟中开发,然后在平台上对其进行测试,在该平台上,学生将以三个或四个组为组。该课程是一个面对面的动手学习 +发展课程,我们希望学生参加课内会议。
在学生信息系统中实施学习规定时,教师的直觉想法通常与后来的 IT 映射不同。本文追求对此类过程的合理化(经济和心理)。最终目标是基于人工智能的辅助系统,为学习规定的生成、验证、认证和使用提供支持。先进的人工智能工具可以支持高等教育参考模型 (HERM) 中确定的课程设计中的广泛业务能力。这种方法的进一步目标是提高个人学习计划与学习规定的一致性并支持学习指导。我们的符号方法应用了自然语言和抽象逻辑的通用语义,充当了法律规范和课程设置之间的桥梁。本文解释了一般概念,介绍了开发的技术架构,并介绍了单个工具及其与校园现有 IT 基础设施的集成。演示和讨论了课程设计用例,包括提取和解释编码知识、协作编辑学习规定以及在创建过程中对学习规定进行细粒度版本控制。最后,讨论了由此产生的好处、剩余的挑战和未来的方向。关键词:微服务架构、语义建模、高等教育、人工智能、课程生命周期、学生信息系统
我们介绍了一声开放的负担能力学习(OOAL),其中一个模型只有一个基本对象类别的一个示例训练,但有望识别新颖的观点和负担能力。虽然视觉语言模型在识别新颖的物体和场景方面表现出色,但它们通常会努力理解诸如亲戚之类的粒度水平。为了解决这个问题,我们对现有基础模型进行了全面分析,以探索他们对负担的理解并评估潜在的数据限制负担能力学习。然后,我们提出了一个视觉语言框架,并具有简单有效的范围,以增强视觉特征和负担能力文本嵌入之间的对齐方式。对两个负担能力分割基准的实验表明,所提出的方法优于最先进的模型,这些模型少于1%的完整培训数据,并且在看不见的物体和负担能力上表现出合理的概括能力。项目页面:https://reagan1311.github.io/ooal。
*“父母”是指父母,照顾者和监护人。**年龄乐队遵循发展事项,这是政府的所有早年从业者,童年,托儿所,托儿所,托儿所以及托儿所和托儿所的非执业指南。
I.在2024年6月3日至7日,针对东非地区数字整合计划(EA -RDIP,P176181)进行了项目实施支持任务(ISM)。作为该更广泛的地区项目的一部分,南苏丹共和国的混合动力(虚拟和面对面)任务于6月3日 - 7112023在南苏丹的朱巴举行。南苏丹的任务由Naomi 1-Lalewood(Tane Tean Leader,高级数字开发专家)领导,由Victor Kyalo(高级数字发展专家),Ariic David Reng(数字发展顾问),Michael Okuny(高级财务管理专家)和Ocheng Kenneth Kenneth Kaneth Kaunda Odek(高级生产专家)组成。Giacomo Assenza(网络安全专家)和Dereje Agonafir Hablewold(高级环保专家)和Jennifer Gui(南苏丹项目焦点,高级数字发展专家)实际上加入了任务。
