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cv -inity 职业
[SW3] Rase - http：//github.com/c2-d2/rase-pipeline- python，snakemake，make，r和bash。使用纳米孔测序对实时预测抗生素耐药性实时预测的基因组邻居的概念验证框架。管道，工具，库，两个物种数据库（肺炎链球菌和淋病N. gonorrhoeae），用于新数据库的骨架以及分离株和元基因组的几分钟内诊断的证明。[SW4] prophyle - http：//prophyle.github.io - Python，C和C ++。基于k -mer传播，简单和k -mer使用burrows -wheeler变换，基于k -mer繁殖，简单和k -mer索引的精确，柔软和确定性的元基因组分类器。[2.21m下载] [SW5] SamSift - http://github.com/karel-brinda/samsift - Python。使用Python表达式对SAM/BAM对齐的高级过滤和标记。[445k下载]
![arxiv：2411.15497V2 [CS.CV] 2024年11月26日](/simg/8/811ad24cc1d5902e1721b00a4ab5775467ef340d.webp)
arxiv：2411.15497V2 [CS.CV] 2024年11月26日
遥感图像对象检测（RSIOD）旨在识别和定位卫星或空中图像中的特定对象。但是，当前RSIOD数据集中存在标记数据的稀缺性，这显着限制了当前检测算法的性能。尽管现有技术，例如数据增强和半监督学习，可以在某种程度上减轻这种稀缺性问题，但它们在很大程度上依赖于高质量的标签数据，并且在稀有对象类中的性能差。为了打扮这个问题，本文提出了一个布局控制的扩散生成模型（即燃气。据我们所知，Aerogen是第一个同时支持水平和旋转边界箱状况生成的模型，从而实现了满足特定外部外部和对象类别要求的高质量合成图像的构成。此外，我们提出了一个端到端数据增强框架，该框架集成了多样性条件的发电机和过滤器 -
肺炎球菌缀合物疫苗（PCV）2024-找到招标
通知标识符：2023/S 000-022192采购标识符（OCID）：OCDS-H6VHTK-03A759出版于2023年7月31日，2:41 PM
Cobus Visagie CV Short -Fabi-比勒陀利亚大学
•非凡的高级讲师：南非斯泰伦博斯大学，2018年 - 文献•博士后研究员（与基思·A·塞弗特教授一起）：农业和加拿大农业食品，加拿大渥太华大学，加拿大渥太华大学，2014- 2014- 2017-2017
![arxiv：2502.14892v1 [cs.cv] 2025年2月17日](/simg/b/b495d4ee9dd26d76c8dad02913bbd55ecbbe1439.webp)
arxiv：2502.14892v1 [cs.cv] 2025年2月17日
应开始基于以自我为中心的流媒体视频讲话。具体地，EgoSeak从摄像头佩戴者的第一人称角度进行了演讲启动，从而准确捕获了代理商实时看到的每一刻。与第三人称或固定的摄像机视图不同，以自我为中心的观点尤其与现实世界中的代理人（例如社交机器人）尤其相关，这些机器人必须决定是否说话或保持沉默。通过利用摄像头佩戴者的直接视野（例如，面对另一个人，注意到肢体语言或凝视方向），Egospeak可以更自然地检测出微妙的线索，这些线索可以发出适当的时刻开始讲话。这对于不仅必须实时处理输入，而且在动态，多演讲者的环境中自主响应以使其显然和引人入胜的现实剂量至关重要。
![arxiv：2502.14920v1 [CS.CV] 2025年2月19日](/simg/e/e01126316aa8dc5412766a02a53979e1e19db617.webp)
arxiv：2502.14920v1 [CS.CV] 2025年2月19日
在X射线计算机断层扫描（CT）成像中，重建内核的选择至关重要，因为它显着影响了临床图像的质量。不同的内核会以各种方式影响空间分辨率，图像噪声和对比度。涉及肺成像的临床应用通常需要使用软核和锋利核重建的图像。使用不同内核的图像重建需要原始的曲征数据，并为所有内核存储图像会增加处理时间和存储要求。视野的视野（DFOV）增加了内核合成的复杂性，因为在不同的DFOV上获得的数据表现出不同级别的清晰度和细节。这项工作为基于图像的内核综合使用基于模型的深度学习引入了有效的，DFOV - 敏锐的解决方案。提出的方法将CT内核和DFOV特性集成到正向模型中。对临床数据的实验结果，以及使用电线幻像数据对估计调制函数进行定量分析，清楚地证明了该方法实时的实用性。此外，缺乏正向模型信息的直接学习网络的比较研究表明，所提出的方法对DFOV变化更为强大。
Jordan A. Scher MD课程CV
09/2018“男性不孕症：一种初级保健方法” 03/2019“ #code状态” 03/2020“导航（In）适当的多药：一种基于证据的方法：一种基于证据 06/2022 Inpatient Noon Conference Curriculum 07/2021 - 06/2022 Inpatient House Staff Morbidity & Mortality Conference 07/2021 - 06/2022 Weekly interactive case-based conferences for interns and residents 07/2021 - 06/2022 NYU PGY1 and PGY2 Behavioral OSCE 07/2021 - 06/2022 Internal Medicine Chief Resident Group观察到的结构化教学练习07/2021-06/2022 NYU计划时间研讨会07/2021-06/2022快速响应模拟模拟07/2021-06/2022 NYU初级保健PGY1 ESSECTERS OSCE OSCE 07/2021-06/2022呼叫模拟的第一夜 - NYU内部医学实习生培训12/20211 Settings” - NYU Clerkship Orientation 05/2022 NYU Transition to Residency Program 06/2022 Internal Medicine Chief Resident Group Observed Structured Teaching Exercise 06/2022 “Clinical Pathological Conference - Central Nervous System Aspergillosis” 07/2022 - Present Interdisciplinary Geriatric Outpatient Rapid Response Simulation Exercise 07/2022 - Present Geriatric Considerations in the Primary Care Setting
HCV治疗期间和之后的监视 - 核心概念
治疗丙型肝炎病毒（HCV）应包括预处理基线评估，对药物相互作用的考虑，治疗后治疗反应的评估以及在某些人群中，监测治疗过程中的安全性。与直接作用抗病毒（DAA）治疗相关的诊所就诊的典型时间表将包括在开始治疗之前的基线访问，在治疗的第4周进行后续访问，治疗终结访问和治疗后12周的治疗后访问。根据个人的特定情况，可以通过电话或远程医疗进行后续访问。对于更长的治疗方法，例如16周的治疗课程，大多数临床医生会增加一次或多次治疗访问。接受与DAA相关的重大不良事件或并发症的任何接受治疗的人应根据需要进行额外访问和评估。此外，肝硬化或其他并发状况的人可能需要更频繁的随访。本主题审查介绍了监测治疗过程中的安全性和功效的建议，以及治疗后监测人员的考虑。