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World File Search System需要的
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
为有特殊教育需要的儿童采用辅助技术 (AT)：巴基斯坦案例研究
在技术革命时代，需要进行实质性研究来评估辅助技术 (AT) 对有特殊需要儿童的教育需求的有效性。尽管已经进行了研究来检验将辅助技术整合到迎合 CWSN 的教学内容中的实用性。然而，在发展中国家，特别是在巴基斯坦，这仍然是一个较少探索的领域。此外，人们对在巴基斯坦使用 AT 的认识不足。本文讨论了如何利用辅助技术有效地教育 CWSN 并改变他们的生活。它还探讨了与其可访问性和可用性相关的挑战。采用案例研究设计，并与管理员、协调员和教师进行了半结构化访谈。访谈被转录并使用主题分析进行分析。研究结果表明，AT 不仅可以提高 CWSN 的生活质量，还可以促进他们的整体福祉。
增强学习是您需要的
为了评估增强学习（RL）培训的影响，我们将新优化模型的性能与六个广受认可的基准测试的基础模型进行了系统的比较。这些基准已广泛用于评估大语模型（LLMS），现有结果可在HuggingFace [19]上使用。选定的基准是：小学数学8K（GSM8K）[20] [20]，指导遵循评估（IFEVAL）[21] [21]，Big Bench Hard（BBH）[22] [22]，数学能力测试（数学）[23] [23]，更强大且具有更强大且具有挑战性的多任务语言理解Benchmark（MMLU-Pro）[24] [24] [24] [24] [24]。这些基准共同涵盖了各种语言和认知挑战，包括以下教学，多步推理，数学解决问题，专家级别的问答和复杂的知识综合。下面，我们提供了每个基准及其意义的详细概述。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新的序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
该项目将在我们最需要的时候提供可靠且负担得起的能源，同时也支持英国政府的净零目标。
一个或多个电池储能系统（BES），预计将由锂离子电池组成，该电池存储由太阳能电池板产生的电能。纳入现场储能将使利达太阳能农场能够为国家电网提供平衡服务。这意味着太阳能农场产生的能源最需要时可以存储并释放到网格上。
免疫接种诊所可能需要的用品
帮助管理疫苗的储存和处理 www.cdc.gov/vaccines/hcp/storage-handling □ 账单表格（如有需要） □ 笔记本电脑、平板电脑或智能手机 □ 信息发布表格 □ 时间表，包括日期和时间，
现在就做患者需要的
1风险定义根据所使用的准则和工具而有所不同：使用SEER数据的内部估计诊断时阶段； ET =内分泌疗法； PIK3CA-MUT =磷脂酰肌醇3-激酶，催化，α多肽突变； HR+=激素受体阳性； ER+=雌激素受体阳性； HER2 =人表皮生长因子受体2; E/MBC =早期/转移性乳腺癌； CDKI =细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂； TKI =酪氨酸激酶抑制剂； neoadj = neoadjuvant; adj =辅助； ADC =抗体药物结合； bev = bevacizumab; BIC =一流的； SOC =护理标准； Akt =丝氨酸/苏氨酸激酶1; mtor =雷帕霉素的哺乳动物靶标
建造我们需要的家园
分布不均，过分关注伦敦，而全国大部分地区都达不到目标。相反，新方法依赖于以现有住房存量水平的百分比为基准，以更好地反映全国的住房压力，并使用更强大的负担能力乘数，将额外增长集中在面临最大负担能力压力的地方。我们通过协商得知，我们的方法可以更进一步瞄准那些房价与当地收入差距最大的地区，因此我们对方法进行了调整，使其更能响应需求压力。这将改变分布，增加面临最严重负担能力压力的地方的数量，同时保持全国范围内的雄心勃勃的目标——同时保持全国每年 370,000 套住房的总数。灰带、绿带和黄金法则实现雄心勃勃的新目标依赖于分配足够的土地。我们已经明确表示，开发商应该首先考虑棕地，并根据我们的棕地护照工作文件做出了改变，以在进一步改革之前促进这一点。但我们很清楚，仅靠棕地不足以满足我们的需求。这就是为什么我们迎难而上，提出了适合 21 世纪的现代化绿化带政策。首先，它要求地方当局利用地方规划流程采取“顺序方法”，先考虑棕地，然后考虑灰带，最后才是性能更好的土地。如果地方规划当局未能规划并满足其发展需求，开发商可能会提出关于性能低下的灰带土地的提案，但性能更好的土地将免受这种形式的释放。通过我们的咨询，我们发现这种释放绿化带的战略方法得到了广泛支持，但为了回应对灰带拟议定义的反馈，我们更清楚地描述了如何评估土地是否符合定义，我们将在新年提供进一步的指导。我们改革后的绿化带政策的核心是我们的黄金法则，这意味着只有开发商提供高水平的经济适用房、适当的当地基础设施和可访问的公共绿地，才能在绿化带土地上建造住房。我们收到了来自各利益相关方的大量反馈，他们欢迎这些规则的雄心壮志以及最大限度地提供经济适用房的承诺，但他们也分享了强有力的证据，即在全国范围内将经济适用房要求固定在 50% 并不能反映地区可行性差异，而且会阻碍住房交付。这有可能让当局面临选择：允许灵活性，将经济适用房的数量变成谈判；或者坚持立场，让这些地点变得不可行，不提供任何住房，无论是经济适用房还是其他。针对这一问题，我们的最终政策是在现有经济适用房要求的基础上增加 15 个百分点，最高可达 50%，并且排除任何谈判，直到我们加强了关于可行性的国家规划实践指导——我们将考虑允许在先前开发的土地和更大的战略地点进行可行性谈判，这可能会带来更高的基础设施成本。地方计划的普遍覆盖
绳索疗法：支持有特殊教育需要的儿童的创新方法
绳索疗法是一种有前途的干预措施，适用于有特殊教育需求的儿童，尤其是在 COVID-19 疫情带来的挑战下。通过提高注意力、情绪调节和家庭动态，这种创新方法既满足了儿童的身体和情感需求，又促进了家庭内部的积极互动。随着我们前进，进一步的研究对于探索绳索疗法的全部潜力及其对有特殊教育需求的儿童的长期益处至关重要。通过继续开发和完善此类计划，我们可以更好地支持家庭为孩子提供有效且引人入胜的治疗解决方案。