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World File Search System象征性
象征性自然、文化代码和媒体...
对 2022 年最广泛传播的乌克兰 meme 之一 — — 俄罗斯军舰 meme 的修改，其在最新媒体话语的创建和发展中的作用；还指定了有关大众媒体出版物中使用 meme 的趋势。研究的主题是“俄罗斯军舰” meme 及其一组修改，它们在 2022 年 1 月 24 日之后在媒体环境中传播。据称，meme 发挥作用的媒体领域非常广泛，它不仅通过口头传播，而且通过视觉传播，以各种媒体和大众媒体类型为代表：从国家公职人员在社交网络上的帖子到个人媒体项目和媒体品牌。这个 meme 的一个特殊之处还在于它按照新闻相关类型的规则跨越了以国家为导向的媒体环境的边界，成为时事和社会重要信息。模因传播的另一个特点是，其语言核心是一种淫秽表达，根据许多语言文化的标准，这种表达的使用受到严格限制。本文作者通过叙事分析、概括和解释的方法，确定了模因在形成新的英雄主义和不朽话语方面的作用，这些话语在混合战争和信息对抗条件下非常重要。
todo：象征性下采样，以有效地生成高分辨率图像
1简介变形金刚及其关键组成部分近年来一直是生成模型的成功和改进的组成部分[Vaswani等。，2023]。他们的全球掌握领域，基于输入上下文动态计算的能力以及较大的能力使它们在许多任务中有用的构建块[Khan等人。，2022]。变压器体系结构的主要缺点是它们具有序列长度的计算复杂性的二次扩展，并符合时间和内存要求。想要在2048×2048分辨率下生成稳定的扩散图像时，最大的U-NET块的注意图在半精度中的记忆成本约为69 GB，为（1 batch×8头×（256 2代币）2×2 bytes）。这超出了大多数消费者GPU的功能[Zhuang等。，2023]。专门的内核，例如用于闪烁的注意力，其速度大大提高并降低了存储成本[Dao等。，2022]，由于序列长度的不可行的二次缩放而引起的挑战是持久的。在寻求计算效率的过程中，稀疏注意的概念已获得关注。类似于令牌合并（Tome）的方法[Bolya等。，2023]及其在潜在图像扩散模型中的应用[Bolya and Hoffman，2023]已减少了以高相似性凝结令牌所需的计算时间，从而保留了
隔离和象征性表征人头皮屑引起微生物
摘要：Barber Shop的人头发头皮屑（HHD）是一种常见的头皮疾病，对世界上大多数人口普遍存在。头皮屑是一种普遍的头皮条件，通常与头皮上的微生物定植有关。尽管出现了常见，但导致头皮屑形成的精确微生物仍不清楚。这项研究旨在通过体外测定法隔离和表征与人发毛有关的微生物。然后将分离的菌株接受各种体外测定，以阐明其在头皮屑发病机理中的潜在作用。通过这种全面的方法，我们试图加深对与头皮屑相关的微生物组成和行为的理解，为制定有针对性的治疗策略提供了宝贵的见解。这项研究旨在隔离和表征负责HHD的病原体以及对其生物控制技术的评估。分离的细菌。这里，使用琼脂井扩散方法来确定针对分离细菌的抗菌活性。发现分离的细菌菌落是革兰氏阳性，小，圆形和紫色的。MALDI-TOF MS测试是用于鉴定微生物的抗菌测试。此外，从植物提取物植物化学测试中进行。本研究将在生物学上给出有希望的鉴定和控制该病原体的方向。
预期的认知建模：无监督的学习和飞行员心理表征的象征性建模
摘要Venetoclax自2016年以来已被美国食品药品监督管理局批准，是治疗患有17p缺失的复发/难治性慢性淋巴细胞性白血病患者的单一治疗。这导致了近年来血液学恶性肿瘤治疗的突破。不幸的是，对威尼诺克拉克斯的抵抗是不可避免的。多项研究证实，由肿瘤微环境（例如肿瘤微环境）介导的B细胞淋巴瘤2（BCL2）家族的抗凋亡蛋白的上调以及细胞内信号传导途径的激活是导致对维纳特卡克斯的抗性的主要因素。因此，只有靶向BCL2通常无法达到预期的治疗效果。基于特定血液逻辑恶性肿瘤中抗性的机制，特定药物与维内托克拉克斯的组合是克服对维内托克拉克斯抗性的临床可选治疗策略。这项研究旨在总结各种血液学肿瘤对威尼诺克斯群岛的可能抗性机制以及在血液学恶性肿瘤中克服对威尼诺克拉克斯抗性的相应临床策略。关键字：BCL2，BCL-XL，组合策略，血液系统恶性肿瘤，MCL1，阻力，venetoclax
在机器人控制中采用视觉语言模型来实现象征性动作有什么重要的？
摘要 - 视觉语言模型（VLMS）在理解图像和文本方面具有出色的熟练程度，并基于此类输入生成文本输出，因为它们在网络规模的数据集上进行了培训。它们的机器人应用潜力特别有趣。一个值得注意的例子是RT-2，它是一个能够从给定指令中以文本格式代表的低级操作的系统，以及一系列历史动作和图像观察。为了刺激该领域的进一步研究，我们引入了用于在基于教学的机器人控制中使用VLM的开源实现。此实现支持各种VLM架构，并促进了新模型的直接集成。我们使用我们的框架来训练多个VLM并在物理机器人上进行评估。结果验证了我们框架的实际功效，从而为增强基于教学的机器人控制系统的理解和能力铺平了道路。代码可在以下网址提供：https：//github.com/nicolinho/robobovlm。
使用MRI脑图的进行性核上麻痹综合征的分阶段
人类寿命的大脑图表，以在正常衰老和各种神经系统疾病中构建脑解剖结构的动态模型。他们提供了新的可能性来量化从临床前阶段到死亡的神经解剖学变化，那里没有longi tudinal MRI数据。在这项研究中，我们使用大脑图来对脑萎缩的进展进行进行性超核麻痹 - 瑞奇综合征。 我们组合了多个数据集（n = 8170个涵盖整个寿命的健康受试者的质量控制的MRI，以及从四个重复的tauopathy神经疗法的核定型起始（4Rttni）to to to to to to to to contrapice to to to contrapice to to to to to to to to n = 62 MRI的核酸内核（4rtni）的核能效率和健康的效率象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性的效率为麻痹 - 瑞典综合症大脑结构。 然后，我们在时间和空间中映射了健康和进行性核上麻痹 - 瑞典邦综合征图表之间的顺序差异。 我们发现了萎缩进展的六个主要阶段：（i）ven tral diencephalon（包括丘脑下核，底胺和红色核），（ii）Pallidum，（iii）脑干，纹状体，纹状体，纹状体和杏仁核，（IV）丘脑，（IV）thalamus，（v）thalamus，（v）lobe和（VI）。 随着时间的流逝，具有最严重萎缩的三个结构是丘脑，其次是钯和脑干。 这些结果与进步性上核瘫痪 - 里希尔森综合症的陶氏病进展的神经病理学分期相匹配，该病理应该在pallido-nigro-luysian系统中开始，并通过纹状体和杏仁核向Cerebral cortral cortex和Caudess和Caudsemton和Caudsemth the Pallido-Nigro-luysian系统开始传播。在这项研究中，我们使用大脑图来对脑萎缩的进展进行进行性超核麻痹 - 瑞奇综合征。我们组合了多个数据集（n = 8170个涵盖整个寿命的健康受试者的质量控制的MRI，以及从四个重复的tauopathy神经疗法的核定型起始（4Rttni）to to to to to to to to contrapice to to to contrapice to to to to to to to to n = 62 MRI的核酸内核（4rtni）的核能效率和健康的效率象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性的效率为麻痹 - 瑞典综合症大脑结构。然后，我们在时间和空间中映射了健康和进行性核上麻痹 - 瑞典邦综合征图表之间的顺序差异。我们发现了萎缩进展的六个主要阶段：（i）ven tral diencephalon（包括丘脑下核，底胺和红色核），（ii）Pallidum，（iii）脑干，纹状体，纹状体，纹状体和杏仁核，（IV）丘脑，（IV）thalamus，（v）thalamus，（v）lobe和（VI）。随着时间的流逝，具有最严重萎缩的三个结构是丘脑，其次是钯和脑干。这些结果与进步性上核瘫痪 - 里希尔森综合症的陶氏病进展的神经病理学分期相匹配，该病理应该在pallido-nigro-luysian系统中开始，并通过纹状体和杏仁核向Cerebral cortral cortex和Caudess和Caudsemton和Caudsemth the Pallido-Nigro-luysian系统开始传播。这项研究支持在人类寿命中使用大脑图表来研究神经退行性疾病的进展，尤其是在没有特定的生物标志物的情况下，如PSP中。
结构化符号音乐生成的多代理增强学习
摘要。使用具有符号表示的深度学习方法生成结构化的音乐，这是一项艰巨的任务，因为音乐元素之间的复杂关系定义了音乐构成。音乐的象征性表示，例如MIDI或乐谱音乐，可以通过以允许操纵和分析的格式编码音乐来帮助克服其中的一些挑战。但是，音乐的象征性表示仍然需要对音乐概念和理论的解释和理解。在本文中，我们提出了一种方法，该方法利用多代理系统（MAS）和强化学习（RL）进行象征性音乐生成。我们的模型主要集中于Music结构。它以较高的抽象水平运行，使其能够捕获长期的音乐结构和依赖性。我们将RL用作学习范式，人类用户作为音乐专家，以促进代理商对全球依赖和音乐特征的学习。我们展示了RL代理如何学习和适应用户的喜好和音乐风格。此外，我们介绍并讨论了在音乐发电领域中进行代理学习和适应和分布问题解决方案的方法的潜力。
关于 Medicare 按服务收费 (FFS) 账单的 COVID-19 常见问题 (FAQ)
2. 问题：联邦医疗保险对实验室检测标本采集以及训练有素的人员从居家患者和住院患者（非医院）采集标本的交通和人员费用的支付政策是什么？ 回答：一般来说，《社会保障法》（该法案）要求部长为实验室检测标本采集设立象征性费用，并为训练有素的人员从居家患者和住院患者（非医院）采集标本设立象征性费用（通常称为差旅费）。只有在名义标本采集费用也应支付时，才会支付差旅费。有关更多信息，请参阅 IOM，Pub. 100-04，第 16 章，第 60 节。对于受益人，标本采集费或实验室检测的差旅费均不适用年度现金免赔额或 20% 的共同保险。 新：4/9/20
神经符号AI：桥接神经网络和符号推理
人工智能（AI）在近几十年来取得了巨大的进步，由神经网络和象征性推理系统的进步提供支持。神经网络从数据中获得学习模式，在图像识别，自然语言处理和自动驾驶等任务中取得突破。另一方面，符号推理系统为逻辑推理和知识表示提供了结构化的，基于规则的框架，使其非常适合需要解释性，概括性和解释性的域。但是，这些范式通常是孤立地运行的，当面对需要强大的学习能力和逻辑推理的任务时，会导致局限性。本文探讨了神经符号AI的新兴领域，该领域试图将神经网络和象征性推理整合到统一的框架中，克服了它们各自的缺点并在AI开发中解锁了新的可能性。