XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemARIA
使用生成对抗性
本项目使用深度学习技术介绍了用于图像着色和文本对图像生成的Web应用程序。应用程序包括两个主要模块：图像着色，将黑白图像转换为颜色，以及文本到图像生成，该图像基于文本描述创建图像。用于图像着色，预先训练的深度神经网络模型可用于预测灰度图像的色彩信息。该模型是使用OpenCV的DNN模块实现的，并且能够准确恢复颜色为灰度图像。在文本到图像生成模块中，采用稳定的扩散管道来生成文本提示中的图像。本管道利用深度学习技术根据用户提供的文本描述来合成图像。Web应用程序提供了一个用户友好的接口，供用户上传图像以进行着色和输入文本提示以生成图像。处理后，应用程序将有色的图像或生成的图像返回给用户。总体而言，该项目展示了深度学习模型在增强视觉内容创建方面的潜力，并为用户提供了一种实用的应用程序，可以交互探索图像着色和文本驱动的图像生成。
全面的多危险影响评估的整体资产级建模框架：Icaria项目的见解
通过单危险方法来解决与气候相关的极端事件的风险/影响评估，到目前为止，该方法限制了能够整体理解气候对复杂的社会核对技术系统的重量影响的全面，协调和综合的多危险建模框架的发展，以及可能的气候发展途径的定义，以及20222222222222222222.预期因气候变化而加剧气象危害的频率和幅度通常会通过复杂的相互作用的发生来表现出来，其特征是复合事件（例如，洪水和陆地滑坡，由大降雨而触发）和cascading效应（例如，森林燃起的危机被持续的造成的森林燃烧，被漫长的森林燃烧受到热浪的触发触发条件）。
bando a cascata partenariato esteso“健康扩展的创新疗法联盟，高级实验室研究和精确的综合方法
鉴于大学法规，由D.R.发行n.2711，2012年2月27日以及随后的修正案；鉴于Pisan大学社区的道德规范，并于D.R.发行n。 2011年7月25日的9699；鉴于全国复苏和弹性计划（以下简称“ PNRR”），于2021年4月30日根据艺术提交给欧洲委员会。
USAG BAVARIA 宗教支持 - 陆军驻地
寻求牧师帮助的理由 精神帮助：没有什么比帮助人们与上帝建立关系更重要的了。我们拥有技能和知识，可以帮助您理解与上帝的关系。 决定：人生中的重大决定非常重要，需要讨论和祈祷。上帝从未打算让我们独自做出这些决定。牧师可能会指出未考虑过的其他决定方面。我们准备在充满信心和友谊的氛围中讨论您的艰难决定，并与您一起祈祷上帝的指引。 压力：牧师可以帮助您缓解您的职责和/或离职调整可能带来的内心压力和挫折感。我们还可以提供您可能没有意识到的建议和替代方案。 问题：有时我们需要有人谈论生活及其后果、我们背负的内疚，或者只是“困扰我们”的事情。我们将在非评判性和保密性的氛围中聆听您的诉说，并随时准备为您的情况与您一起祈祷。婚礼：牧师认为婚礼是礼拜仪式，因此对参加者具有精神和宗教意义。准备工作对于这项特殊服务至关重要，因此有必要在计划的婚礼日期前至少 12 周与我们联系，以便有时间进行婚前咨询。出生：当婴儿出生时，是时候开始计划新生儿的洗礼、命名或奉献了。婚姻问题：当婚姻陷入困境时，夫妻往往不会寻求帮助，直到为时已晚。您的牧师可以帮助您解决问题或指导您寻求其他专业帮助。住院：如果您或您的家人住院，请告知您的牧师。我们希望将上帝的话语和爱的安慰带入您的病房，尤其是在手术前。死亡：当家庭成员、所爱之人或战友去世时，您的牧师可以为您提供安慰，帮助您渡过悲伤，并帮助您坚定信仰。
子宫和卵巢癌的靶向剂
Crosbie EJ等。子宫内膜癌。柳叶刀。2022; 399（10333）：1412-28。Morice P等。子宫内膜癌。柳叶刀。2016; 387（10023）：1094-108。 Kurnit KC等。 在子宫癌女性中合并症的患病率增加。 Gynecol Oncol。 2015; 138（3）：731-4。 Onstad Ma等。 解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。 J Clin Oncol。 2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。2016; 387（10023）：1094-108。Kurnit KC等。 在子宫癌女性中合并症的患病率增加。 Gynecol Oncol。 2015; 138（3）：731-4。 Onstad Ma等。 解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。 J Clin Oncol。 2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。Kurnit KC等。在子宫癌女性中合并症的患病率增加。Gynecol Oncol。2015; 138（3）：731-4。 Onstad Ma等。 解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。 J Clin Oncol。 2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。2015; 138（3）：731-4。Onstad Ma等。 解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。 J Clin Oncol。 2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。Onstad Ma等。解决肥胖在子宫内膜癌风险，预防和治疗中的作用。J Clin Oncol。2016; 34（35）：4225-30。 Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。2016; 34（35）：4225-30。Guo Jz等。 对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。 前内分泌（Lausanne）。 2022; 13：783150。 Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。Guo Jz等。对子宫内膜癌的孟德尔随机研究的回顾。前内分泌（Lausanne）。2022; 13：783150。Liu L等。 按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。 JNCI癌症谱。 2023; 7（1）：PKAD001。 concin n等。 ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。 int j gynecol癌。 2021; 31（1）：12-39。Liu L等。按年龄，种族和种族划分的子宫内膜癌发病率上升的差异趋势。JNCI癌症谱。2023; 7（1）：PKAD001。concin n等。ESGO/ESTRO/ESP用于管理子宫内膜癌患者的指南。int j gynecol癌。2021; 31（1）：12-39。
人道主义报告2024
在区域一级，我们与拉丁美洲武装部队参加了诸如美洲国防委员会，美洲国防学院，南方司令部人权倡议和中美洲武装部队会议等空间的活动。这些活动是反思全球局势，挑战和军事参与安全行动的机会，使法律顾问指导他们适用于计划和执行其运营的法律框架的重要性以及将其集成到其教义，教育，培训，培训，设备和调查系统中的相关性，适用于军事行动的国际标准。
个人简历 MARIA HADJINICOLAOU 个人...
研究兴趣：物理、生物医学和工程问题的多尺度数学建模，例如：红细胞（RBC）或LDL周围的血浆流动、弯曲血管中的血流（无论是否动脉粥样硬化）、药物输送和吸收、肿瘤生长、多孔介质中的斯托克斯流、纳米级（石墨烯）和宏观尺度下固体材料在不同机械载荷下的行为和特性，以及：由简单和许多具有不同物理特性和几何形状的散射体引起的波传播和散射问题（直接和逆）、移动边界问题、开发和使用非侵入性技术进行医学诊断、测试、识别和重建物体和图像。
APOEε4对Aβ免疫疗法诱导的ARIA
淀粉样蛋白β（Aβ）斑块的靶向是治疗的主要原因之一，是阿尔茨海默氏病（AD）痴呆症的主要原因之一，一直是跨越数十年的努力。虽然某些抗体非常有前途，并且已经从临床试验中移出并进入诊所，但这些治疗中的大多数以脑血管损伤的形式显示出类似的不良反应，称为淀粉样蛋白相关的成像异常（ARIA）。两类芳香而对患者，家庭和处方医生来说是主要关注的，而ARIA-E则作为脑水肿呈现，而ARIA-H作为脑出血（微观和宏）。在临床前和临床试验中，已经观察到，ADAPOEε4的最大遗传危险因素也是抗Aβ免疫疗法诱导的ARIA的主要危险因素。apoeε4载体代表大量的AD患者，因此限制了这些疗法在AD人群中的广泛采用。在这篇综述中，我们详细介绍了三种假设的机制，apoEε4影响了ARIA风险：（1）降低脑血管完整性，（2）神经炎症和免疫失调的增加，以及（3）CAA水平升高。APOEε4对ARIA风险的影响很明显，但是，基本机制需要更多的研究。
ARIA Corporate Plan 2024
为了帮助我们建立跨学科的信任、参与和联系，我们正在与英国国内外的互补组织建立正式和非正式的合作伙伴关系网络。无论是利用皇家工程院的技术专长；利用 UKRI 知识库的广度和多样性，通过英国科学院获取人文和社会科学见解；还是通过我们即将建立的科学创业伙伴关系融入创业经验——我们只有与志同道合、与我们有着共同愿景并能帮助推动愿景向前发展的组织合作，才能产生改变世界的影响力。
使用CP-VTON生成图像，生成对抗
最近，一个视觉实验已经流行，其目的是将所需服装的形象投射到参考图上。过去的艺术品通常着重于保持服装形象的个性时，将其转变为任何人类姿势（例如纹理，徽标，刺绣）。然而，当参考人员有明显的遮挡和人类姿势时，创建影像学图像被证明是难以证明的。该项目的目标是开发一种虚拟购物系统，该系统使用深度学习技术来提供沉浸式和现实的购物体验。系统分别使用高斯混合模型（GMM）和纹理取向匹配（TOM）算法来对服装及其纹理进行建模。GMM算法用于从背景中分割服装并提取其形状和特征。使用学习的功能表示形式，将服装的质地与用户身体的质地匹配。由此产生的虚拟拟合系统提供了对服装产品在用户眼中的外观的准确图片，从而使他们能够做出明智的购买决策。该系统在几种不同的服装上进行了测试，并在准确性和现实主义方面显示出令人鼓舞的结果。