Vision语言基础模型(VLFM)显示出令人印象深刻的概括功能,使其适合域概括(DG)任务,例如合成图像的培训和对真实数据的测试。但是,现有评估主要使用由互联网图像构建的学术基准,类似于用于培训VLFM的数据集。本文评估了基于VLFM的DG算法在两个合成到实体分类数据集,Rareplanes Tiles和飞机上的性能,旨在模仿工业文本。我们的发现表明,虽然VLFMS上的基准优于随机初始化的净作品,但在这些类似工业的数据集中,它们的优势大大降低。这项研究强调了评估模型在不同的代表性数据上的重要性,以了解其现实世界的适用性和局限性。
引言在1955年,伦纳德·克朗克(Leonard Cronkhite)和加拿大威尔玛(Wilma Canada)记录了一种与胃肠道(GI)的非腺瘤性囊性息肉相关的一种罕见的非遗传性疾病(1-4)。ccs出现腹泻,体重减轻,腹痛,厌食症,hematochezia,恶心,呕吐和dysgeusia(2,5,6)。自1955年以来,全世界有500多人被诊断出患有CCS(7),使用FDA标准将其归类为一种罕见疾病。在成年中间至后期主要影响个体(2),由于疾病的稀有性,病因很难阐明。CCS中没有种系突变的联系(8,9);取而代之的是,类似于受感染触发的自身免疫反应的免疫失调,维生素
eqg4bk@virginia.edu摘要摘要新的UVA计算机科学课程过多地强调软件工程,并且需要枢转,以在电气和计算机工程主题和算法证明文字中更深入。为了获得更平衡的课程,我提出了几项更改,包括删除CS 3240(高级软件开发技术/软件工程)作为B.S.的要求。学位,取而代之的是数字逻辑设计和更多算法内容的主题。我预计这些变化将产生CS毕业生,这些CS毕业生在低级系统或研究生院的成功中都有更好的装备。为了推出这些更改,应该实施类似的课程大修设计,类似于Sherriff教授和Tychonivich教授的原始过渡计划。1。简介
• 由于监狱平均服刑时间较短,因此监狱无需长期为许多人提供医疗保健;它们的作用更像是紧急护理而非初级护理。然而,监禁既是将个人在释放后与护理联系起来的机会,也是入狱后治疗可能中断的挑战。为了应对这些挑战,俄勒冈州的穆特诺玛县制定了一项雄心勃勃的释放前医疗补助登记计划,而肯塔基州的费耶特县则参与了一项全州范围的健康信息交换,允许监狱医疗服务提供者访问个人在被监禁之前的健康记录。此类护理连续性活动可以减少释放后不必要且昂贵的急诊室使用,并允许在监狱内更高效、有效地提供护理。对于患有行为健康障碍的人来说,释放后与护理的联系是减少再犯罪策略的重要组成部分。
hromosomal neuploidy在大多数孕期妊娠损失中造成了大多数,但感染会导致≈15%的早期流产(1)。证明,支持tick骨的性感染与早期妊娠损失的关联很少,并且很大程度上仅限于病例报告和小病例系列。tick虫与妊娠疾病的轶事疾病包括莱姆病,巴贝斯病,立克疾病和埃里希病(2,3)。candidatus midichloriaceae代表了一家细胞内细菌生物家族,最初是在ixodes ricinus tick的卵巢中鉴定出来的,这是欧洲莱姆病的主要副作用。系统发育分析导致提出的念珠菌中氯酸盐的提议分为第三家族,该命令与立克西西亚和质子酸乳腺科不同,但可能更类似于anaplasmata-ceae(4)。该家庭的一些成员拥有独特的室内生命周期,展示了越来越多的非人类宿主(例如水生无脊椎动物,生物学家和各种农场)的端主主义
“米饭就是米饭。”这是著名的 AAPI 喜剧演员 Jokoy 在他的脱口秀节目中说他的父亲对亚洲食物的评论。虽然不是 AAPI 血统的人错误地说出这句话的想法很幽默,但它确实有隐藏的含义,而且不是坏事。虽然从表面上看,这似乎是一种过于简单的说法,将所有 AAPI 食物概括为一个巨大的混合盘子,但这句话背后有一些道理,不仅仅是米饭。与食物非常相似;AAPI 社区的文化如此多样和广阔,以至于不熟悉其根源的人不禁会概括其传统,以便于谈论。因为 AAPI 食物从方法、技术和食用方式等方面都具有丰富的历史,所以人们也可以概括为它根深蒂固,讲述了我们是谁以及我们作为一个民族来自哪里的故事。
概述和定义当今的人工智能,特别是生成式人工智能,使用机器学习、大型语言模型和海量数据集等技术来创建类似人类的内容,例如写作、图像、代码以及医学和数学等领域的复杂问题解决。为了更深入地理解,Coursera 的 AI 术语定义了新闻中经常出现的术语。许多图书管理员都熟悉生成式 AI 聊天机器人,例如 ChatGPT 、 DALL-E 、 Gemini 和 Copilot ,但 AI 聚合器 There's an AI for That 中列出了数千种其他产品。生成式 AI 可能被视为一种颠覆性技术,它要求专业人员在努力寻找由同一技术带来的解决方案的同时了解这些新兴工具。与信息素养类似,AI 素养可以帮助用户了解 AI 的优点和局限性,但它要求教育工作者在其学科的背景下学习、评估和使用 AI 工具。
大型语言模型(LLMS)是一项强大的技术,可以增强人类技能来创造新的机会,类似于蒸汽机和互联网的开发。但是,LLM的成本很高。他们需要大量的计算资源和能源来训练和服务。不平等的控制和访问导致了一小部分公司的所有权和权力集中。在我们的研究中,我们收集了各种LLM的培训和推理要求。然后,我们在开发和服务这些模型的背景下分析了国家和组织的经济优势。此外,我们还研究了世界各地的个人是否可以访问和使用这种新兴技术。我们比较和对比这些群体,以表明这些技术被一个令人惊讶的实体垄断。我们以定性研究对我们发现的道德含义进行了结论,并讨论了LLM访问权益的未来方向。