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通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
自然风格的蛋白质循环回收
到2050年，世界的预计人口将为100亿。[1]与如此庞大的人口规模相关的最艰巨的可持续性挑战之一将是处理所有塑料产品[2]，即Poly-ersers的生产和回收。[3]毫不奇怪，在全球范围内进行聚合物回收的研究努力。机械回收倾向于导致原始材料，但质量较低。[4]一个更好的可能性是化学回收，[5,6]，即[7]化学[7] [7]或生物学[8]将聚合物催化为其组成单体，以便将它们重新聚合到同一质量的质量Mate-Mate-Mate-Rial，或A NEW（CO CO）。[9,10]另一种方法是将聚合物重新利用为不同的增值化学物质（升级）。[11-15]两种方法都是闭环，即与统一经济原则兼容。[16]
2010年沙门氏菌爆发与红色和黑胡椒/意大利风格的肉有关
环境临床文档（ACD）是一种利用人工智能（AI）来转录和解释患者 - 智利对话的技术。ACD平台利用高级语音识别和自然语言处理技术来生成临床医生审查的临床注释。这项技术通常是通过智能手机上的移动应用程序实施的，它利用该设备的麦克风来捕获对话（Tierney等，2024； Misurac等，2023； Albrecht等，Albrecht等，2024）。环境临床文档是生成AI在医疗保健中的主要应用，吸引了研究和开发的大量投资，以及在各种医疗保健环境中快速实施这些技术。为此目的设计了各种环境AI平台和工具，包括AWS HealthScribe，Nuance Dragon Ambient Experience（DAX），DeepScribe和3M M*Modal Fluengence Align。
Zigma：DIT风格的曲折Mamba扩散模型
摘要该扩散模型长期以来一直受到可扩展性和二次复杂性问题的困扰，尤其是在基于变压器的结构中。在这项研究中，我们旨在利用称为Mamba的状态空间模型的长序列建模可容纳，以扩展其对视觉数据生成的适用性。首先，我们确定了大多数基于MAMBA的视力方法的关键监督，即缺乏对Mamba扫描方案中空间连续性的考虑。Secondly, build- ing upon this insight, we introduce Zigzag Mamba, a simple, plug-and- play, minimal-parameter burden, DiT style solution, which outperforms Mamba-based baselines and demonstrates improved speed and memory utilization compared to transformer-based baselines, also this heteroge- neous layerwise scan enables zero memory and speed burden when we consider more scan paths.最后，我们将Zigzag Mamba与随机插值框架整合在一起，以研究大分辨率视觉数据集上该模型的可扩展性，例如FaceShQ 1024×1024和UCF101，Multimopal-Celeba-HQ，以及MS Coco 256×256。
应用人工智能挑战_社交媒体风格指南
不要错过赢得奖项和协助机构采用#AI及相关技术（如#NLP #ML）以更好地服务美国人民的机会！快点！@GSA_TTS 的#AppliedAIChallenge 还剩一周，详情请见：（插入 challenge.gov 链接）
![[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习](/simg/4/4c1c4fb6909873de81a732fa517961b80c3e6721.webp)
[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
工作场所依恋风格对工作场所欺凌与工作参与之间关系的反向缓冲效果
使用工作需求 - 资源模型，本研究调查了工作场所的依恋风格，作为工作参与的预测指标和工作场所欺凌的良好脱离效果的主持人。作为个人资源，我们假设安全的工作场所依恋将促进工作参与度，而两种类型的不安全的工作场所附件（即，避免和居住）都会相反。以前的工作还使我们期望工作场所欺凌和参与之间的关系会更强，而当目标期望它充当工作资源（即安全工作场所依恋），而当他们的工作模型与工作场所侵略一致时，则更弱。使用该过程宏，我们在完成在线调查的法国办公室员工（n = 472）的便利样本中测试了这些假设。安全的工作场所依恋与较高的工作参与度有关，同时工作场所的依恋不安全和欺凌观念与工作参与负面影响。支持我们的假设，对工作场所欺凌的感觉与具有安全的工作场所依恋风格的员工的脱离关系最重要，而在其他工作场所则较少。我们的结果远没有推荐不安全的债券作为保护，而是强调了防止所有形式的工作场所侵略的必要性，从而使员工能够依靠自己的工作环境作为工作资源。
5 mL吉尔森风格的宏观滤芯尖端（无菌）
5 ml eppendorf风格的毕业宏滤清器提示（无菌）设计提示：eppendorf风格的无菌：是包装尺寸：500个提示（10个机架×50个提示）
虚拟数字人博主语言风格与消费者购买意愿
消费者互动。通过其独特的外观和互动体验，这些影响力在提高品牌知名度和促进产品销售方面表现出惊人的经济价值。这项研究重点介绍了虚拟影响者的语言风格，还介绍了Ste-Reotype内容模型（SCM），以探讨它如何影响消费者的购买意图。发现，比喻性语言风格在增强消费者的购买意图方面比文字语言更有效。此外，消费者对影响者的“温暖”和“能力”的看法在此过程中起着重要的中介作用。这些发现提供了有关律师在社交媒体营销中的作用的新见解，阐明了语言风格和人类品质在塑造消费者态度和行为中的重要性，并对品牌和虚拟影响者的管理团队产生营销策略的影响。