近年来,文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而,在光学特征识别(OCR)任务中,将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战,因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐(将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来),而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中,我们提出了一种新的预训练方法,称为o cr-text d估计化m odeling(ODM),该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM,我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式,并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外,我们为ODM设计了一种新的标签生成方法,并将其与我们提出的文本控制器模块相结合,以应对OCR任务中注释成本的挑战,并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明,我们的方法显着地证明了性能,并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
1。关键术语和定义。2。选定的元素(名称为符号)。3。选定的化合物(姓名公式)。4。选定的化合物(名称为公式)。5。识别离子(姓名公式)。6。选定的元素(名称为符号)。7。编写元素名称。8。编写元素符号。9。从定义中标识关键术语。7。修订课
妊娠期糖尿病 (GDM) 是指妊娠期间新发或首次确诊的糖耐量异常。据报道,全球 12.8% 的孕妇患有 GDM,在中国 GDM 的发病率已达 14.8%,且呈上升趋势 (1)。妊娠期高血压疾病 (HDP) 是一组以妊娠期间血压升高为特征的母体疾病,包括妊娠期高血压、子痫前期和子痫。据报道,全球 HDP 的患病率为 4.6% 至 13.1% (2),在中国孕妇中约为 5% 至 10% (3)。GDM 和 HDP 均与不良出生结局的风险相关,包括新生儿出生体重、早产 (PTB)、前置胎盘、胎膜早破和胎盘早剥。 GDM 的长期并发症包括母亲和后代的肥胖、糖尿病和心血管疾病。HDP 会增加未来冠状动脉疾病和慢性肾脏疾病的风险。GDM 和 HDP 都是妊娠期最常见的并发症。近年来,GDM 和 HDP 的患病率迅速上升。同时患有这两种疾病的孕妇对临床管理提出了巨大的挑战。先前的研究表明 GDM 和 HDP 密切相关,患有 GDM 的女性患高血压和先兆子痫的风险显著增加(4)。GDM 和 HDP 共病可能会进一步增加不良出生结局的风险。然而,先前的研究大多调查了只有其中一种疾病对不良结局的影响。关于 GDM 和 HDP 共病的研究很少,它们之间的相互作用尚不清楚。单一疾病的 GDM 或 HDP 与不良结局之间的关系已经得到充分证实。 GDM 与巨大儿、先兆子痫、低体重出生儿、产伤(肩难产)、呼吸窘迫、剖宫产、新生儿重症监护病房(NICU)和胎儿死亡等不良结局相关(5,6)。HDP 增加早产、死产、小于胎龄儿(SGA)和低体重出生儿的风险(3,7)。PE 显著增加胎盘早剥的风险(8)。研究表明,对于 GDM 合并 PE 的孕妇,妊娠期体重增加过多(GWG)会更明显地增加早产和大于胎龄儿(LGA)的风险(9),并且其 PE 严重程度与 SGA 呈正相关(10),这表明 GDM HDP 的共病可能会对不良出生结局产生显著影响。另一项研究表明糖尿病合并高血压显著增加早产发生率,但该研究中的是慢性糖尿病而非妊娠期糖尿病(11)。英国的一项研究表明妊娠期糖尿病合并妊娠期高血压显著增加LGA和剖宫产的发生率
糖尿病是一种代谢紊乱,以血液中葡萄糖水平持续升高而闻名。它是影响全球个人的代谢紊乱之一 ( 1 )。当胰腺 β 细胞因体内胰岛素不敏感而无法分泌任何或极少的胰岛素时,可能会发生糖尿病。众所周知,糖尿病有三种类型,即 1 型糖尿病、2 型糖尿病和妊娠期糖尿病。除了这三种类型外,还有另外两种罕见的糖尿病类型:继发性糖尿病和单基因糖尿病 ( 2 )。1 型糖尿病通常是由于遗传性疾病、自身免疫功能障碍或毒素和病毒感染等环境因素引起的。它在儿童和年轻人中发病率很高,但它可能发生在任何年龄。最常见的糖尿病类型是 2 型。90% 的糖尿病患者患有这种疾病 ( 3 , 4 )。根据国际糖尿病基金会 (IDF) 的数据,全世界有 81% 的人未确诊患有糖尿病,而发展中国家的糖尿病负担更大,这些国家的糖尿病人口占总人口的 75% ( 5 )。由于多种医学影响和相关问题,糖尿病患者的生活水平较低 ( 6 )。这些人的睡眠条件更差,这并不出人意料。由于生理失衡和相关睡眠问题,糖尿病患者可能难以入睡和保持清醒 ( 7 )。睡眠是身心自然的习惯状态。睡眠与意识污染、感觉活动改变或减少、肌肉运动减弱、所有随意肌沉默以及与周围环境互动减少有关。地球上所有生物,包括动物、昆虫、人类等,都表现出睡眠这种共同行为 ( 8 , 9 )。全世界大约有 15% 到 20% 的人患有慢性失眠症,表现为失眠持续 1 个月以上,除此之外,另有三分之一的人口患有短暂性失眠症 (10)。睡眠困难和睡眠质量差会加重糖尿病症状。多项研究发现,糖尿病患者睡眠质量差与失眠发作的时间长短有直接关系 (11)。镁是人体内含量第四丰富的阳离子,也是细胞内含量第二丰富的阳离子。镁能够诱导深度睡眠,也能起到肌肉松弛剂的作用。生活方式导致昼夜节律不规律,从而导致镁从体内排出,造成镁缺乏 (12)。2 型糖尿病患者通常会出现镁状态改变。研究表明,2 型糖尿病患者缺镁的几率更高,尤其是那些血糖控制不佳的患者,患病时间较长,并存在慢性微血管和大血管问题(13)。钾是细胞内最丰富的阳离子,在神经和肌肉组织的细胞功能中起着重要作用。临床实践中经常观察到钾缺乏或运动障碍。电解质异常,尤其是低钾血症和高钾血症,是
主角:Harry Sokol(Inserm/ap-HP),共同领导的Sylvie Claeysen(Inserm)合作伙伴:Celine Versuyft(Biobanques 2030),Yves-Edouard Herpe(BRC国家网络)(BRC国家网络),Christian Morabito(INRAE),AP-HP BARM BRC,INRAE SAMBO BRC SAMI,INRAEB BRC SAMBO SAMI的企业,来自目标
主权气候VAR建立在网络绿色金融系统(NGFS)及其在各种气候变化情况下的利率和通货膨胀方案的框架上建立的(请注意,在利率预测中仅考虑过渡风险)。基于NGFS方案,MSCI引发了对主权债券收益曲线的潜在冲击和盈余通货膨胀曲线,以解释市场从气候 - 现实气候基线期望转向任何其他气候情况时的期望变化。然后使用这些屈服曲线变化来强调局部货币主权键的价值。
在过去的三十年中,Erdemir 博士已成为材料科学与工程、摩擦学、机械工程、能源、环境和相关学科领域的先驱和杰出科学家。他专注而多学科的研究活动取得了多项重要发现,并因此获得了许多奖项、荣誉和专利。他作为先驱摩擦学家享有国际声誉,于 2017 年当选国际摩擦学理事会 (ITC) 主席,并于 2016 年当选美国摩擦学家和润滑工程师学会主席。他当选为美国国家发明家科学院院士(2022 年)、美国国家工程院院士(2019 年)、欧洲科学与艺术学院院士(2022 年)、世界陶瓷学院院士(2021 年)和土耳其科学院院士(2021 年)。他的研究活动主要针对纳米级设计和大规模制造新材料、涂料和润滑剂,以广泛应用于制造、运输(包括电动汽车)和其他能源转换和利用系统,进一步提高效率、可靠性和环境兼容性是实现可持续未来的主要目标。
罕见病患者委员会主席 Guthrie、排名成员 Eshoo 以及委员会的各位尊敬成员,感谢你们今天给我这个机会就罕见病患者获得治疗的机会作证。我的名字是 Alice Chen。我是一名健康经济学家,南加州大学 (USC) 索尔普莱斯公共政策学院副教授兼研究副院长,以及南加州大学谢弗卫生政策与经济中心高级研究员。就背景而言,我研究医药市场已有十年,我的研究成果已广泛发表在领先的经济学、医学和公共政策期刊上。我今天提供的观点是我个人的观点,不代表南加州大学或南加州大学谢弗中心的观点。美国人希望在罕见病方面有所创新。医疗创新在改善患者健康状况方面发挥着关键作用。从器官移植到心血管手术,从疫苗到抗生素,医学进步改变了患者可以获得的解决方案范围,提高了生活质量,并大幅降低了死亡率。在许多情况下,新的医疗技术已经使曾经患有可怕疾病(如丙型肝炎 1 、艾滋病毒 2 和白血病)的患者恢复了正常或接近正常的生活。3 特别是制药创新在满足未满足的患者医疗需求方面至关重要。对于罕见疾病,治疗选择通常有限,新药开发可以为面临严峻健康状况的患者和家庭带来希望。例如,我们已经看到靶向疗法的发展,这些疗法直接解决毁灭性疾病的潜在遗传原因,包括囊性纤维化、亨廷顿氏病、ALS 和某些癌症。这些创新疗法正在缓解症状并减缓疾病进展。它们从根本上改善了患者的生活。此外,患者非常重视这些治疗。早期的 Schaeffer Center 研究表明,患者通常对自付费用很敏感:即使费用增加 5 美元,也会导致他们减少服用常见慢性病药物。4 然而,患者非常关心针对罕见、复杂疾病的专科药物,并愿意为这些治疗支付更高的价格。5 从经济学角度来看,我们称之为无弹性需求。绝症患者
投资组合相对于基准投资组合的碳足迹[2]。它涉及将投资从较高的碳排放资产转移到较低的碳排放资产。气候解决方案是主题投资和战略,直接有助于减轻气候变化并适应其影响。这些解决方案着重于促进绿色经济的融资技术,项目和实践,例如在太阳能,风能和水力发电上的投资,碳捕获解决方案,可持续基础设施或绿色房地产。为包括气候解决方案,提出了两种构成:对高度暴露于气候变化的部门的最低限度,与欧盟分类法的最小份额(或CAPEX)相符。不幸的是,在CTB和PAB基准的最终版本中,对绿色足迹的参考(例如,绿色收入或资本支出)消失[16]。此外,气候影响部门的最终版本包括大量行业,这使得与包含气候解决方案的标准无关[12]。
开放式对象检测(OSOD)已成为当代研究方向,以解决对未知对象的检测。最近,很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类,在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下,我们提出了一种新的基于语义聚类的方法,以促进语义空间中有意义的群集的对齐,并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数,从而增强了未知对象的检测。此外,我们采用了i)一种评估技术,该技术对低置信度输出进行了惩罚,以减轻对未知对象的错误分类的风险,ii)一种称为HMP的新指标,该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明,所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco&Pascal VOC数据集有显着改进。
