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ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
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。
通过对齐已知类表示
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。
MSCI FCA TCFD对齐产品报告
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。
食品和饮料威尔士行业委员会：艾莉森·哈维（Alison Harvey）的更新（2025年2月）|政府wales
我感到非常高兴的是，副第一部长兼内阁秘书气候变化和农村事务，Huw Irranca Davies能够在上次会议上与我们会面，以对他如何希望董事会与威尔士政府合作发表自己的看法。我也对他在董事会上听我们每个人的时间的时间印象深刻，并了解我们每个人对“地区”的挑战。他还讨论了我们如何积极影响这些挑战。重要的是要不批评，而是要进行讨论的解决方案。
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。
ALTCS EDP - DSNP 对齐常见问题解答
A10：ALTCS-EPD 会员仍将获得年度开放注册选择。但是，如果会员拥有 Medicare Advantage 双重特殊需求计划 (D-SNP)，并且有来自同一母公司的 ALTCS-EPD 计划，则会员将注册该 ALTCS-EPD 计划。如果会员拥有 Medicare Advantage 双重特殊需求计划，并且所有 ALTCS-EPD 计划均来自同一母公司，则该会员可以从可用的 ALTCS-EPD 计划中进行选择。如果 ALTCS-EPD 会员没有 Medicare Advantage D-SNP，则他们可以选择可用的 ALTCS-EPD 计划。
NCEA L1 / 11科学标准对齐矩阵< / div>
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
引用Sultana Gnn，Akter F，Israfil SMH，Ray UC，Jahan RA，Ali MS，Din SA，Din SA，Rahman S，Halim R和Alam R和Alam MS（2023）血清CEL
到2020年底，乳腺癌已成为世界上最常见的癌症，有780万妇女在过去的五年中诊断出来（1）。在全球范围内，乳腺癌需要比其他任何恶性肿瘤的妇女生活中的残疾调整年（达利人）。在2020年，乳腺癌在世界大多数国家的发病率和死亡率上排名第一（2）。在孟加拉国，情况是可比的。根据Globocan（全球癌症天文台）2020年的报告，在美国被诊断出13,028例新的乳腺癌病例（19％），其中6,783例屈服于该疾病，使其成为女性中最常见的癌症（3）。诊断时的临床阶段是乳腺癌中最重要的生存预测因子之一。延迟疾病检测的生存率较低（4）。 因此，如果发现该疾病足够早，我们可以最大程度地减少死亡率，因为早期乳腺癌治疗可能是相当有益的。 因此，筛选分子标记物是一种早期发现乳腺癌并治疗疾病的一种方法（5）。 当前，有几种乳腺癌临床诊断的方法。 有些是侵入性的，而另一些则是无创的。 乳房X线摄影是早期发现乳腺癌的最广泛使用的非侵入性技术之一。 然而，由于无法检测到小肿瘤，尤其是在乳房密集的妇女中，其效率和精度一直存在争议（6）。延迟疾病检测的生存率较低（4）。因此，如果发现该疾病足够早，我们可以最大程度地减少死亡率，因为早期乳腺癌治疗可能是相当有益的。因此，筛选分子标记物是一种早期发现乳腺癌并治疗疾病的一种方法（5）。当前，有几种乳腺癌临床诊断的方法。有些是侵入性的，而另一些则是无创的。乳房X线摄影是早期发现乳腺癌的最广泛使用的非侵入性技术之一。然而，由于无法检测到小肿瘤，尤其是在乳房密集的妇女中，其效率和精度一直存在争议（6）。CA 15-3用于评估对侵入性乳腺癌治疗的反应并鉴定疾病复发。因为CA 15-3不是很具体，因此不能用作女性的标准乳腺癌测试（7）。监测转移性阶段4乳腺癌，在极少数情况下，检测患有早期乳腺癌治疗的患者的复发是CA 27.29测试的两种最普遍用途（8）。转移性乳腺癌可以用高水平的CA125表示。由于CA125水平和癌症之间缺乏清晰度，该测试并不能用作筛查工具（9）。癌胚抗原（CEA）测试不是实用的乳腺癌筛查工具；相反，它用于确定癌症的预后，治疗结果和复发。由于其敏感性低和特异性，美国临床肿瘤学会目前建议不要将CEA用于常规的乳腺癌筛查（10）。这表明这些变量在很大程度上用于评估晚期乳腺癌的治疗成功
湖泊生态系统中的砷毒性：腹膜生物转化和中国神秘的蜗牛生物蓄积Monique Rockefeller，Sarah Alaei和Alis
图4。砷矿甲基转移酶（ARSM）基因在鳟鱼湖，钢铁湖和基拉尼湖的周围DNA中检测到了PCR，使用靶向该基因保守区域的退化引物。从三个南部海湾声音湖中收集了植物，砷湖：鳟鱼湖（<1 ppb），钢铁湖（〜2 ppb）和基拉尼湖（〜20 ppb）。DNA以不同的浓度在聚合酶链反应（PCR）中用作模板，以不同的浓度：1 ng/ul，2 ng/ul和4 ng/ul。用两个引物对之一进行 PCR：与16S rRNA或ARSM基因互补。琼脂糖凝胶电泳。该图显示了用荧光染料，分子量（MW）梯子和可变标签可视化的凝胶。16S rRNA引物预计将导致111个碱基对（BP）的PCR产物，并且ARSM引物（MF1和MR2）预计将导致302至346 bp之间的PCR产物。
Mariam Ali Issa
Amrouch H，Genssler P，Imani M，Issa M，Jiao X，Mohammed W，Sepanta G，Wang R，“超越冯·诺伊曼时代：脑启发脑启发到救援的高维度计算”，亚洲和南太平洋设计自动化会议（ASP-DAC），2023.