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2023-2024 CVSL 奖项与表彰
● Ascension Borgess 医院（'23） ● Ascension Genesys 医院（'23） ● Ascension St. John 医院（'23） ● Ascension St. Mary's 医院（'23） ● Ascension Providence 医院 — Novi（'23） ● Ascension Providence 医院 — Southfield（'23）
农场到学校意识日证词
佛蒙特州在2007年将Rozo McLaughlin农场通过了学校计划时，领导了该国，并通过技术援助和赠款提供了支持。从那时起，有200多个赠款进入了学校和ECE计划。我们继续成为农场到学校的国家领导者，因为我们将赠款计划扩展到幼儿期，因为人们认识到我们90％的大脑是由5岁的人开发的，良好的营养对于健康的大脑发育至关重要。幼儿时期也是儿童食物偏好形成的时候。
多模式推理的问题意识视力变压器
视觉语言（VL）模型已获得了显着的重点，从而在多模式推理方面取得了显着进步。这些体系结构通常包括视觉编码器，大型语言模型（LLM）和一个将视觉特征与LLM的代表空间保持一致的投影模块。尽管他们成功了，但仍然存在一个关键的限制：愿景编码过程仍然与用户查询相关，通常是以与图像相关的问题的形式。因此，所得的视觉特征可能无法最佳地调整图像的特定元素。为了解决这个问题，我们介绍了QA-Vit，这是一种问题的多模式原因，这是一种问题，将问题意识直接嵌入到视觉编码器中。此集成导致动态视觉特征，重点是提出问题的相关图像方面。QA-VIT是模型 - 静态的，并且可以有效地将其置于任何VL体系结构中。广泛的经验证明了将我们的方法应用于各种多模式体系结构的有效性，从而导致跨不同任务的一致改进，并展示了其以增强视觉和场景文本理解的能力。
使用深度学习的知识实体感知模型
抽象课程推荐系统可以通过利用用户交互数据来帮助学生识别合适或有吸引力的课程，这显示了用户和课程之间以前的参与。但是，现有课程推荐系统的普遍问题是它们倾向于优先考虑准确性而不是解释性。这些复杂模型的“黑框”性质提出了一个挑战：准确表征和建模用户的偏好，同时还提供明确的，具有预性和可解释的用户配置文件。为了解决这种限制，我们为课程推荐提出了一个新颖的知识实体感知模型，该模型称为KEAM，该模型基于知识图的详细信息支持明确的用户个人资料生成，以增强学生对建议背后的理由的理解。具体来说，我们利用知识图中编码的信息，通过更换隐藏单元来使用神经网络之间建立单位之间的连接。接下来，对模型进行了培训，可以捕获学生的偏好并创建用户配置文件，以提供可解释的建议。在两个现实世界的在线数据集上进行了全面的实验，以评估所提出的模型的有效性和解释。
3D图像分割的拓扑感知焦点损失
分割算法的疗效经常因拓扑错误，连接中断和空隙等拓扑错误而受到损害。为了解决这一问题，我们引入了一种新颖的损失函数，即拓扑 - 意识局灶性损失（TAFL），该功能将基于基于地面真实和预测段蒙版的持久性图表之间的拓扑结构术语与拓扑结构术语结合在一起。通过实施与地面真理相同的拓扑结构，拓扑的约束可以有效地解决拓扑结构，而焦点损失可以解决阶级失衡。我们首先是从地面真理和预测的分割掩模的过滤的立方复合物中构造持久图。随后，我们利用sindhorn-knopp算法来确定两个持久图之间的最佳运输计划。最终的运输计划最小化了将质量从一个分布到另一个分布的运输成本，并在两个持久图中的点之间提供了映射。然后，我们根据该旅行计划计算沃斯堡的距离，以测量地面真相和预测的面具之间的拓扑差异。我们通过训练3D U-NET与MICCAI脑肿瘤分割（BRATS）CHALLENE验证数据集来评估我们的方法，该数据需要准确地分割3D MRI扫描，从而整合各种方式，以精确鉴定和跟踪恶性脑肿瘤。然后，我们证明，通过添加拓扑约束作为惩罚项，通过将焦点损失正规化来提高分段性能的质量。
cgaposenet+gcan：用于几何相机姿势回归的几何克利福德代数网络
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN，它通过使用几何Clifford代数网络（GCAN）增强了CGAPOSENET，这是相机姿势回归的架构。添加GCAN，我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象，即电动机，可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果，而无需调查损失功能或有关场景的其他信息，例如3D点云，这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样，只学会了预测运动系数，并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展，我们从GCAN上修改了CGAPOSENET：从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议，然后通过在G 4，0中使用的一组层来，将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识，具有多活性价值in-
出价和奖项委员会决议第2023-31号
，而2016年修订的RA No.9184除其他外，“在采购过程的任何阶段，BAC的[D] eCission可以通过在收到书面通知或口头通知后的三（3）个日历日内提出重新审议的要求来质疑”；鉴于，通过日期为2023年8月1日的信，1 Lightstream8寻求重新考虑DBM-BAC宣布其提交为“失败”的信。它指出，LightStream8“与投标过程取消了资格，因为本来应该在第一页上的投标表上的签名移至第二页，这是因为我们输入的数据占据了空间并将出价形式的后面移至第二页。因此，第二页包含两个签名。我们认为这已经足够了，因为文档上已经有两个签名。”但是，LightStream8承认其未能签署其提交出价表格的第一页是公司的监督；9184除其他外，“ [i] n案件中的第二个构架中的任何要求都缺失，不完整或明显不足，并且/或如果提交的总投标总价超过ABC，则BAC应将竞标评分为“失败”。因此，使用非差异/失败标准，确定LightStream8未能遵守投标表格中规定的要求和项目的投标文件因此，DBM-BAC否认了重新考虑Lightstream8的要求，并确认其声明将Lightstream8的提交为“失败”；鉴于根据2016年修订的RA No.9184，Lightstream8在2023年8月4日收到DBM-BAC信后或2023年8月11日收到DBM-BAC信后有7（7）个日历日，以抗议DBM-BAC的决定，通过提交验证的位置文件，并伴随着不可扣除的抗议费，然后再进行采购的领先者。鉴于在验证，验证和确定趋势提交的所有陈述和文件之后，使用非差异标准（如招标文件中所述），确定趋势的提交通过了所有资格后的所有标准；而RA No.9184提供，除其他外，如果只有一名出价者提交出价，则应考虑一个计算出的响应式出价，并且发现其出价对竞标要求有响应；而RA No.9184规定：“ [i] n任何案件均不得从本规则暂停或延迟竞标过程中的任何决定中提出任何抗议：但是，前提是，必须首先在作出任何裁决之前先解决抗议活动。” （强调我们的）
Awabakal 词典 – 社区版
包含在条目中的后缀以连字符开头，并且为小写，因此可识别：例如，后缀 - baang 表示后缀（标记第一人称单数），它不能单独出现，也不能出现在句子或话语的第一个部分，而必须附加到另一个单词（参见 Awabakal 语法和形态）。使用 ADCE ，尤其是 IAD ，读者应该能够将中心词条目（词干和不定式动词）和后缀组合起来，形成涵盖相当大范围的表达、描述和指称的词语。如果与 Nupaliyan Palii Awabakalkoba：Teach Yourself Awabakal（即将出版）结合使用，则可以实现相当多种类的会话表达。