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课程点提示弱监督的参考图像分割
参考图像分割（RIS）的目的是通过相应的静脉语言表达式精确地分段图像中的对象，但依赖于成本密集的掩码注释。弱监督的RIS因此从图像文本对学习到像素级语义，这是用于分割细粒面罩的挑战。自然而然地提高了分割精度，是用图像分割模型SAM赋予弱监督的RI。尽管如此，我们观察到，简单地整合SAM会产生有限的收益，甚至由于不可避免的噪声而导致性能回归，而过度关注对象部分的挑战和挑战。在本文中，我们提出了一个创新的框架，即P PPT（PPT），与拟议的多源课程学习策略合并，以解决这些挑战。具体来说，PPT的核心是一个点发生器，它不仅可以利用Clip的文本图像对准能力和SAM强大的掩膜生成能力，而且还产生了负点提示，以固有，有效地解决嘈杂和过度的焦点问题。在适当的情况下，我们引入了一种以对象为中心图像的课程学习策略，以帮助PPT逐渐从更简单但精确的语义一致性中学习到更复杂的RIS。实验表明，我们的PPT在MIOU上显着胜过弱监督的技术，分别为11.34％，14.14％和6.97％，分别为6.97％。
布氏鲸的提示速率和运动学 - navfac exwc
该团队将把他们的 PAM 工具应用于跨越十年的 PMRF 数据集，以研究布氏鲸的发声和提示率，并比较随时间和运动行为状态的提示率。工作将包括手动验证先前在数据集中识别的布氏鲸叫声。分析结果还将与已发布的提示率进行比较，以评估随时间、位置或种群的稳定性。将根据环境变量（例如一年中的时间、季节、风和波浪数据）以及其他情境数据（例如与最近的呼叫布氏鲸的距离）检查轨迹运动学。
构建有效的 AI 提示，助力小企业成功
● 什么是 AI 提示，我们如何创建它们？ ● 从角色和声音开始 ● 社交媒体和内容创建的 AI 提示 ● 分析和报告的 AI 提示 ● 电子邮件营销活动的 AI 提示 ● 营销策略和规划的 AI 提示 ● 视频脚本的 AI 提示 ● 电子商务产品列表的 AI 提示 ● 创意广告的 AI 提示 ● 库存照片/图像创建的 AI 提示
技术提示
空气动力学数据和互联网：空气动力学数据有多种形式，阻力、升力、下压力、升阻比、前后空气平衡、热交换器压差等。您可能知道，互联网有好有坏，还有介于两者之间的一切。例如，在真车上测试零件会产生最准确的数据，在没有汽车的自由气流中测试零件会产生非常不准确的数据，因此请研究零件的测试方式。由于速度加倍时空气动力会增加四倍，一些公司会使用更高的速度（如 150 英里/小时）来显示更高的空气动力数字以推广他们的产品，但现实是，赛道上大多数需要空气动力的转弯速度都在 80-120 英里/小时的范围内。关键是要做好功课，不要依赖炒作，避开那些过度夸大其产品的公司，仔细阅读数据，看看他们的数据是否真实，这些数据是如何收集的，设置是什么，等等。
练习的提示和解决方案
1.3.3：加密是确定性的，因此可以将Ciphertext C与M e 0（mod n）进行比较。1.3.4：给定C，将C'= C 2 E（mod n）提交给解密甲骨文以获得2 m（mod n），因此计算m。1.3.5：如果它没有语义安全性，则有一些函数f：mκ→{0，1}可以在给定的密文中计算出来，因此请选择消息m 0，m 1，使得f（m i）= i，然后一个人可以破坏IND安全性。1.3.7：UF-CMA对手是一种随机多项式时间算法，它作为输入作为签名方案的公共密钥PK，可以在其选择的消息上查询签名Oracle，并输出消息M和签名s。如果签名符合消息M和键PK的验证算法，并且MEN符号不是签名Oracle的查询之一，则对手会赢得胜利。一个方案具有UF-CMA安全性，如果每个对手都以可忽略的概率成功（在安全参数中）。参见Katz和Lindell [334]的定义12.2。1.3.8：是的，如果RSA问题很难。1.3.9：选择随机S并设置M = S E（mod n）。1.3.10：给定M呼叫签名Oracle在2 E m（mod n）上获得S'。输出S = S'2 - 1（mod n）。
AI蛇油练习和讨论提示
●什么是任务？您如何选择要分析的任务？在讨论Moravec的悖论时，人们常常忘记对人和计算机“容易”的任务，例如检测图像的光明。同样，对于人和计算机来说，有无数的任务“难”。当然，如果您在2x2数字中消除了两个相对的象限，那么剩余点之间的关系似乎是负面的！●当摩拉维克的悖论回到80年代时，人们认为推理很“容易”，因为它可以通过当时的符号系统来解决。不幸的是，尽管这些系统在封闭的玩具领域效果很好，但它们在现实世界中缺乏常识和挣扎。今天的推理系统依赖于生成的AI，因此尚不清楚推理在哪种意义上比图像分类更容易。
L2词汇音调采集中的多模式提示
海洋生物膜是全球无处不在的表面相关微生物群落，由于其独特的结构和功能，引起了人们的关注。The aim of this study is to provide a comprehensive overview of the current scienti fi c understanding, with a speci fi c focus on naturally occurring bio fi lms that develop on diverse marine abiotic surfaces, including microplastics, sea fl oor sediments, subsurface particles, and submerged arti fi cial structures susceptible to biocorrosion and biofouling induced by marine bio fi LMS。本文介绍了有关海洋环境中这些表面相关微生物群落的多样性，结构，功能和动态的最新进展和发现，突出了它们的生态和生物地球化学维度，同时也是为了进一步研究海洋生物生物LMS的灵感。
提示病理图像分析的视觉基础模型
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-