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空中战斗机动范围/战术训练系统（ACMR/ TACTS）的能量可操作性显示。
高质量的战斗机/攻击飞行员是一个与他的机器一样的人，即，他整合了高度，“ G”，空速，攻击角度与飞机的声音。在他的脑海中创建了V-N图（描述了飞机在负载因子“ G”和速度方面的性能能力）或V-N图的一部分，并尽可能准确地将飞机定位在Thrt图中。已经努力向飞行员提供V-N信息，但在大多数情况下，显示器并未超出模拟器阶段，或者，如果它们飞行，则仅在实验中飞行。目前，在USAF或海军飞机上的飞行员驾驶员尚未显示任何集成的V-N信息，也没有在空中战斗机动范围（ACMR）上汇报期间显示任何集成信息。在此报告中不会讨论用于飞行中的能量可操作性数据的技术，有兴趣的读者被指向斯坦利（6）I和莫洛尼和巴内特（5）。
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
军事医务人员在跳伞训练中死亡
33 岁的一级普通护理护士（准尉） BONNEMERE 毕业于土伦陆军辅助医疗参谋学校（EPPA），拥有扎实的操作和技术经验。无论是在外部任务中还是在帕米耶第 172 医疗队中，他都有着出色的服役记录。他总共跳跃了239次。
第一年精神病学训练比赛2024
我们的服务怜悯心理健康是一项迅速扩展的服务，可满足墨尔本大都会西南部分区的各种公共心理健康需求。该组织位于城市附近，雇用来自许多文化和背景的人们，无论他们的信念如何，他们都有共同的纽带来照顾有需要的人。我们的计划Mercy Health很高兴能提供5个第一年/第1阶段的精神病学注册表培训职位，该职位于2025年2月开始，在RANZCP培训的三个阶段进行了其他多次培训轮换。MMH精神病学培训计划提供了所有强制性轮换，并为注册服务商提供了在该州最广泛的围产期心理健康服务处工作的机会。第一年的住院轮换位于我们在Werribee的新的54床Clare Moore大楼中，并受到热衷于教学的全职认可的主管的监督。其他心理健康旋转包括：
Birkie 训练计划 2024
第 8 周 7/17-7/23 无氧阈值 9.5 第 9 周 7/24-7/30 速度/强度 9.25 第 10 周 7/31-8/6 恢复 7 第 11 周 8/7-8/13 强度 10.25 第 12 周 8/14-8/20 有氧量/力量 12 第 13 周 8/21-8/27 有氧量 13.5 第 14 周 8/28-9/3 恢复 6.25 第 15 周 9/4-9/10 强度 10 第 16 周 9/11-9/17 强度/速度 11.75 第 17 周 9/18-9/24 有氧量 13.25 第 18 周 9/25-10/1 恢复6.5 第 19 周 10/2-10/8 高强度/速度 9.75 第 20 周 10/9-10/15 高强度/速度 10.25 第 21 周 10/16-10/22 有氧训练量 13 第 22 周 10/23-10/29 恢复 6 第 23 周 10/30-11/5 无氧阈值 10.5 第 24 周 11/6-11/12 有氧训练量 13.5 第 25 周 11/13-11/19 恢复 5.75 第 26 周 11/20-11/26 无氧阈值 11.25 第 27 周 11/27-12/3 有氧训练量 13.25 第 28 周12/4-12/10 恢复 6 第 29 周 12/11-12/17 比赛 (10-15km) 9.25 第 30 周 12/18-12/24 强度/速度 6.75 第 31 周 12/25-12/31 有氧训练量 13.25 第 32 周 1/1-1/7 恢复 4.75 第 33 周 1/8-1/14 比赛 (30-35km) 8 第 34 周 1/15-1/21 有氧轻松训练量 9.75 第 35 周 1/22-1/28 强度/速度 9.25 第 36 周 1/29-2/4 比赛 (20-25km) 7.25 第 37 周 2/5-2/11 减量/恢复 6 周38 2/12-2/18 减量训练 5 周 39 2/19-2/25 BIRKIE 训练 5.75 周 总训练时长 357
训练扩散模型通过增强学习
扩散模型在图像生成中表现出了前所未有的ca。然而，它们从原始训练集中纳入并扩大了数据偏差（例如性别，年龄），从而限制了产生的IMEG的多样性。在本文中，我们在基于图像集的重新函数的指导下，使用增强学习（RL）提出了一种面向多样性的细调方法（RL）。具体而言，所提出的奖励函数（表示为多样性奖励），利用一组生成的信息来评估当前生成分配W.R.T.的覆盖范围。参考分布，由一组无偏见的图像表示。建立在分布差异估计的概率方法的基础上，差异奖励可以有效地用一小部分图像来测量相对分布差距。我们进一步将扩散过程作为多步决策问题（MDP），并通过最大化多样性奖励来应用策略梯度方法来微调扩散模型。在放样后选择任务上验证了奖励，其中根据多样性奖励值选择了最多样化的图像的子集。我们还展示了我们的RL微调框架的有效性，可以通过不同类型的扩散模型（包括班级条件模型和文本条件模型，例如stablediffusion）增强图像生成的多样性。
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。