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灵巧的抓紧变压器-CVF Open Access
在这项工作中，我们提出了一种新颖的歧视性框架，用于灵巧的掌握生成，称为d外部g rasp tr ansformer（dgtr），能够通过仅使用一个向前的通行方式处理对象点云来预测一组可行的抓握姿势。我们将敏捷的掌握生成作为设定的预测任务，并为其设计一个基于变压器的握把模型。但是，我们确定此设置的预测范式在灵活的掌握领域遇到了几种优化的挑战，并导致限制性能。为了解决这些问题，我们提出了培训和测试阶段的渐进策略。首先，提出了动态静态匹配训练（DSMT）策略，以增强训练阶段的光学稳定性。第二，我们使用一对对抗性损失来实现对抗平衡的测试时间适应（ABTTA），以提高测试阶段的掌握质量。dexgraspnet数据集的实验结果证明了DGTR可以预测具有高质量和多样性的灵活掌握姿势的能力。值得注意的是，在保持质量高的同时，DGTR Sigsigs所预测的Grasp的多样性明显优于先前的多个指标，而没有任何数据预处理。代码可在https://github.com/isee-laboratory/dgtr上找到。
质量和认证研究所
标准和标准标准标准GAL.1：该设施的管理人员对交付的护理质量和安全负责。标准a。该设施的管理通过实施这些认证标准来展示质量和安全的文化。b。管理层确保提供必要的资源，例如人类，基础设施，包括设备和资金，以支持设施的平稳运行。c。管理层对定义的质量和安全计划进行了监督，指定人员也实施了同样的质量和安全计划。标准加尔2：分配了关键领导职能的责任和责任。标准a。设施有记录的和更新的组织图。b。管理层意识到适用的法律法规，并且始终符合相同的规定。c。管理层实施了实现计划结果和有效实施质量管理系统所必需的措施。d。管理层进行审查，以确定针对定义的目标，目标和成果的成就。e。该设施将其结果报告给现有的HCT注册表，例如ISBMT/ EBMT/ APBMT/ CIBMTR。标准加尔3：该设施计划服务，以满足其服务的患者人群的需求，并根据其价值观和道德原则做出决定。
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
深度学习准确的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
Artemis协议背景简介-Samantha Smith.docx
政策概述于2020年10月13日，美国与其他七个国家通过了Artemis协定。从那以后，签署人的数量已增长到32个州。非约束协议的签署人同意遵守现有的太空法条约，并在太空探索和商业活动中建立新的可持续性原则。但是，有针对协议的批评，因为它是在联合国国际条约框架以外采用的，并被称为以美国为中心。此外，关于如何与《外层空间条约》的非批准规定一起阅读文档的问题仍然存在。Artemis Accord做出了必要的尝试，以澄清和创建迫在眉睫的空间活动的框架，但也导致了更多问题。
专业人员_代理数字创新开发人员_PD_2024.docx
我们的战略目标 ● 培养具备基础和临床科学基本能力的通才毕业生，使他们为在医院或社区环境中担任初级医生做好准备，同时培养追求专业培训所必需的远见、国家和职业需求意识、动力和毅力。 ● 培养具备终身学习所需技能和动力的毕业生。 ● 让学生在社区内学习，培养具有强烈社区实践倾向的毕业生。 ● 培养在医学实践中具有社会责任感和道德责任感的毕业生。 ● 提供国际通用的医学课程，同时为学生提供经验，使他们能够本地化学习成果。 ● 扩大进入医学研究的渠道，让学生尽量减少学习医学时通常会遇到的社会、地理、家庭和经济干扰。 ● 利用当前新兴的信息技术提供学习资源，让学生能够在各种环境中灵活学习，以完成学业。 ● 在整个课程中发挥核心作用，利用学生社区执业临床医生的经验、榜样作用和指导能力，辅以高质量的教育资源，帮助学生和毕业生实现个人和职业发展。 ● 积极与其他地区培训机构建立联系和合作，促进萨摩亚和太平洋地区卫生科学本科和研究生培训的发展。 ● 促进萨摩亚和太平洋地区医疗保健专业人员的持续专业发展。
反馈引导的自主驾驶-CVF Open Access
虽然行为克隆最近已成为自主驾驶的非常成功的范式，但Humans很少学会通过单独的模仿或行为克隆来执行复杂的任务，例如驱动或行为。相比之下，人类的学习通常涉及在整个交互式学习过程中的其他详细指导，即通常通过语言的反馈提供详细的信息，以详细信息，以进行审判的哪一部分进行，不正确或次要地进行。以这种观察的启发，我们引入了一个有效的基于反馈的框架，用于改善基于行为克隆的传感驱动剂培训。我们的关键见解是利用大语模型（LLM）的重新进步，以提供有关驾驶预测失败背后的理由的纠正良好的反馈。更重要的是，我们引入的网络体系结构是有效的，是第一个基于LLM的驾驶模型的第一个感觉运动端到端培训和评估。最终的代理在Nuscenes上的开环评估中实现了最新的性能，在准确性和碰撞率上的表现优于先前的最新时间超过8.1％和57.1％。在卡拉（Carla）中，我们的基于相机的代理在以前的基于激光雷达的AP摄入率上提高了16.6％的驾驶得分。
采取协作方式加速为罕见肿瘤患者提供更好的治疗
✓ 前 500 名参与者的 10662 个数据字段 ✓ 前 200 名参与者的 57245 个数据字段 ✓ 193 种肿瘤的变异调用 ✓ 193 种肿瘤的 2370 个生物样本注释字段 ✓ 受控访问下的公开发布预计于 2023 年第四季度
引用Bowles，Hannah Riley，Thomason，Bobbi J.，Bear，Julia B. 2019年。“重新概念化妇女为职业发展进行谈判。” Acade
Patti Seller，执行董事，财富最有影响力的女性，只有一种方法可以到达梯子的顶部，但是有很多方法可以到达丛林体育馆的顶部。…一个丛林健身房为许多人提供景色，而不仅仅是那些处于顶部的人。在梯子上，大多数登山者都盯着上面的人的屁股。