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使用卷积神经
图像字幕（自动生成图像的描述标题的任务）由于其潜力弥合视觉和语言理解之间的差距而引起了极大的关注。随着深度学习的进步，尤其是用于序列产生的特征提取和复发神经网络（RNN）的卷积神经网络（CNN），神经图像标题发生器在产生的字幕的质量和流利程度上都取得了重大进展。本文调查了图像字幕技术的演变，从传统模型到现代深度学习方法，包括使用变压器和多峰模型。我们讨论了关键组件，例如图像表示，字幕生成和注意机制，并检查大规模数据集和评估指标的作用。尽管取得了长足的进步，但在语义理解，上下文相关性和处理偏见等领域仍存在挑战。这项调查以研究目前的研究状态并概述了该领域的潜在方向，包括探索零射击学习，多模式集成以及改善字幕模型的概括。
成像手册 | CAPTIVA 研究 - 佛罗里达大学
IMC 收到的影像数据将接受初步的全面质量评估，以确保遵守协议和技术质量控制（例如，对受保护的健康信息 [PHI] 进行去标识化、评估缺失图像、损坏数据等）。将通过 WebDCU 向站点协调员生成数据澄清请求 (DCR)，以解决此检查期间出现的任何问题。如果站点持续未能满足预先指定的影像标准，则 IMC 将通知赞助商
临床试验和观察固定疗程伊布替尼联合维奈克拉用于慢性淋巴细胞白血病 (CLL) 的一线治疗：CAPTIVATE FD 队列的主要分析
1 彼得麦卡勒姆癌症中心，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚；2 圣文森特医院，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚；3 墨尔本大学，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚；4 威尔康奈尔医学院，纽约，纽约州；5 希望之城国家医学中心，杜阿尔特，加利福尼亚州；6 摩尔斯癌症中心，加州大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州圣地亚哥；7 莱文癌症研究所，北卡罗来纳州夏洛特；8 莫纳什大学，克莱顿，维多利亚州，澳大利亚；9 威尔莫特癌症研究所，罗彻斯特大学医学中心，纽约州罗彻斯特；10 ASST Grande Ospedale Metropolitano Niguarda，意大利米兰；11 帕多瓦大学，意大利帕多瓦；12 罗格斯大学新泽西州癌症研究所，新泽西州新不伦瑞克；13 米德尔摩尔医院，新西兰奥克兰；14 弗林德斯大学与医学中心，南澳大利亚州贝德福德公园，澳大利亚； 15 Hospital de la Santa Creu i Sant Pau，巴塞罗那自治大学，巴塞罗那，西班牙； 16 Pharmacyclos LLC，艾伯维旗下公司，加利福尼亚州桑尼维尔； 17 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心白血病科，德克萨斯州休斯顿； 18 圣拉斐尔生命健康大学，米兰，意大利；和 19 IRCCS Ospedale San Raffaele，意大利米兰
Capti：运输基础设施的气候行动计划
作为加利福尼亚温室气体排放的最大贡献者（占所有排放量的一半以上），运输部门必须做更多的事情来直接解决气候变化。气候危机直接影响所有加利福尼亚人的健康和安全，并不成比例地影响我们的低收入，黑人，土著和有色人种（BIPOC）社区以及其他面临不平等现象的人群。气候变化加剧了自然灾害的频率和严重性 - 从极端热量和干旱到前所未有的风暴和野火 - 我们需要准备和适应我们的运输系统，以承受，响应，响应并迅速从这些极端事件中恢复过来。这些事件不仅具有直接的经济影响，而且对加利福尼亚人的身体，精神和情感健康和福祉造成了重大损失。