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深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
将能源平等一起推动
菲尔（Div> Phil）是一位68岁的w夫，在失去妻子并遭受心力衰竭后面临着持续的财务挑战。被退休了几年后，他回到工作来维持生计。COVID-19的大流行关闭了他的季节性工作，这迫使他出售房屋。现在住在一间小公寓里，菲尔的杂货预算每周减少至15美元，迫使他在廉价的食物上生存，这些食物通常是不健康的，例如热狗，豆类和大米。菲尔还需要难以负担的心脏药物，有时迫使他服用的药物少于处方。Rise Calgary的协助为他的不断增长的公用事业账单提供了暂时的缓解，但成本不断增加，他无法跟上。尽管他努力节省能源并削减了费用，但菲尔的处境并没有改善，强调了能源不平等对他的生活和福祉的影响。
第 7 单元 不断进步的国家幻灯片
署名——您必须以以下方式署名本作品：本作品基于 Core Knowledge® Foundation ( www.coreknowledge.org ) 的原创作品和路易斯安那州教育部的补充，通过 Creative Commons 署名-非商业-相同方式共享 4.0 国际许可提供。这绝不意味着 Core Knowledge Foundation 或路易斯安那州教育部认可本作品。非商业——您不得将本作品用于商业目的。相同方式共享——如果您更改、转换或基于本作品创作，您只能在与本作品相同或类似的许可下分发最终作品。
推进胆道恶性治疗
胆道的恶性肿瘤，包括肝内胆管癌，肝外胆管癌和胆囊癌，代表了一群因晚期诊断，有限的治疗选择以及对传统治疗疗法（例如化学疗法和放射治疗）而导致预后不良的侵略性癌症。这些挑战强调了迫切需要创新的治疗方法。近年来，基于细胞的疗法已成为一种有前途的途径，通过免疫调节，基因工程和靶向干预措施在肿瘤微环境中提供潜在的解决方案。本次审查概述了胆道恶性肿瘤的基于细胞的疗法的当前进步，包括基于免疫细胞的策略，例如CAR-T细胞，NK细胞，树突状细胞疫苗以及肿瘤内肿瘤淋巴细胞。我们还研究了克服免疫抑制性肿瘤微环境的策略，并讨论细胞疗法将其整合到多模式治疗方案中。通过综合临床前和临床发现，本评论突出了关键的见解和未来的方向，旨在帮助研究人员和临床医生将这些方法转化为有效的治疗方法。此处讨论的基于细胞的疗法的变革潜力使该综述成为推进胆道恶性研究和临床应用的宝贵资源。
深入学习鸟类识别
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。
推进和评估文本指导的图像inpainting
文本引导的图像编辑可以在支持创意应用程序方面具有变革性的影响。关键挑战是生成忠于输入文本提示的编辑，同时与输入图像一致。我们提出了Imagen Edor，这是一种构建的级联扩散模型，通过对文本引导的图像插入的微调[36]构建。Imagen ed- Itor的编辑忠实于文本提示，这是通过使用对象探测器在培训期间提出涂料面罩来提出的。此外，成像编辑器在输入图像中通过对原始高分辨率图像进行调节管道来详细信息。为了证明定性和定量评估，我们介绍了EditBench，这是用于文本指导图像插入的系统基准。EditBench评估在Natu-ral和生成的图像上探索对象，属性和场景的图像。Through extensive human evaluation on EditBench, we find that object-masking during training leads to across- the-board improvements in text-image alignment – such that Imagen Editor is preferred over DALL-E 2 [ 31 ] and Stable Diffusion [ 33 ] – and, as a cohort, these models are better at object-rendering than text-rendering, and handle mate- rial/color/size attributes better than count/shape attributes.
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
减少人为错误，提高早期疾病检测...
7.1 Adoption Barriers........................................................................................................25 7.2 Future Research Paths.............................................................................................. 27 8.Conclusion........................................................................................................................30 Bibliography......................................................................................................................... 33 Plagiarism Statement...........................................................................................................36
sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。