摘要。我们提出了戴维斯(Davis),这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架,该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题,从而取得了重大进展。但是,他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下,戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音,并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标,戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较,结果表明,戴维斯在分离质量方面胜过其他方法,这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供:https://wikichao.github.io/data/projects/davis/。
摘要成功的作物轮作选择是农民生物的盈利能力和可持续性的关键,并且可能同时对土壤有机碳(SOC)含量产生影响。在这项研究中,我们估计了使用地理空间数据和贝叶斯建模在2009年至2018年之间在2009年至2018年之间如何影响芬兰的SOC平衡。在整个研究期间,指定为多年生型和多种谷物旋转的区域增加了。多年生草地旋转对SOC平衡产生积极影响,而由年度农作物主导的旋转对SOC含量的影响没有差异。在国家规模上,芬兰农作物轮换的变化导致估计在矿物质土壤中估计SOC含量损失的年度减少1336 mg C年-1,并使有机土壤的二氧化碳排放量减少了10,475 mg c c年-1。这两种贡献的综合作用为11,811 mg c年-1,概率为80%的间隔为( - 6600; 30,300)mg c年-1。虽然农作物轮换对SOC的变化的总体影响相对较小,但持续的变化对更多样化和多年生的作物轮作可能具有其他农艺和环境益处,例如关于弹性和生物多样性。
注释歧义由于固有的数据不确定性,例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题,普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释,导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中,而在众多医疗环境中通常无法实现,或者产生不同的结果,或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里,我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标,即遵守多元化和个性化结果。指定,我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架(第一个d iversification,然后是角色lization)。在第I阶段,我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型,并具有约束损失,以证明预测多样性。以这种方式,在第I阶段建造了一个共同的空间,其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后,在第二阶段,我们设计了多个基于注意力的投影头,以适应来自共享潜在空间的相应专家提示,然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集(即LIDC-IDRI)的拟议模型。我们的代码将在https://github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明,我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果,从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
尽管免疫治疗具有明显的优势,但仍存在不可避免的脱靶效应,导致严重的不良免疫反应。近年来,药物递送系统(DDS)的研究和开发日益受到重视。在几十年的发展中,DDS已显示出以精确靶向的方式递送药物以减轻副作用的能力,并具有灵活控制药物释放、改善药代动力学和药物分布的优势。因此,我们认为将癌症免疫治疗与DDS相结合可以增强抗肿瘤能力。在本文中,我们概述了癌症免疫治疗中最新的药物递送策略,并简要介绍了基于纳米载体(脂质体、聚合物纳米胶束、介孔二氧化硅、细胞外囊泡等)和偶联技术(ADC、PDC和靶向蛋白质降解)的DDS的特点。我们的目的是向读者展示不同免疫机制下的各种药物递送平台,并分析它们的优势和局限性,为癌症免疫治疗提供更优越、更准确的靶向策略。
摘要:传统上,保护关注高危物种和相对完整的生态系统。随着人口和我们的全球影响力的增长,更多的物种和生态系统处于危险之中,而完整的生态系统仍然存在,城市化是主要的促成因素。城市及其居民将留在这里,城市化的普遍性通常在高保护价值的地区附近,需要重新考虑城市生态系统和城市绿色空间的保护价值。我们的目的是探索此类行动的实际方面。城市生态系统再生将要求将城市生态系统再生策略纳入整体保护政策。在这里提倡的城市生态系统再生的新型范式,最大程度地提高了城市空间支持生物多样性的能力,同时减少了不良结果并增强了人类的福祉。城市加剧生物学入侵,气候变化和其他生态系统降级因素的潜力在制定城市空间保护策略时需要特别关注,这是由于预测的城市在全球范围内进一步传播而至关重要的。
家族的Cyperaceae,也称为Sedge家族,在分布中是国际化的,在血管中是第10个最丰富的物种家族,在单核叶中是第三个家族,在全球范围内有5687种。植物群体发展了许多自适应特征,从而导致他们在从海平面到高山的各种栖息地成功建立。Cyperaceae的成员在对人类的服务方面在生态和经济上在经济上很重要,但由于他们对农业的干扰,因此作为世界上最臭名昭著的杂草而获得的。以下四个氰化物; C. Rotundus,C。Esculentus,C。Difformis和C. Iria被列为世界上最糟糕的33种杂草。从进化的角度来看,它们是最突出的殖民者,从而改善了土壤健康,因此从保护的角度来看,它们应该得到更好的治疗。
➔了解我们在特权和压迫体系中的立场,并不学习保护这些系统的习惯和实践,这对我们所有人来说都是终生工作的,毫无例外的是团结和相互关系的真实关系,这是我们不可能避免或超越这些不平衡的工具的,这些态度始终是避免了那些始终建立的,这些习惯是在建立不平等的,即使他们的工作变得无关紧要,却是构成无价值的工具,即有效地构成了一个不可思议的工具,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,这些习惯是努力的,这些习惯是努力的,这些习惯是构成了一个无效的工具,这些习惯是在努力,而却是有效的。谦卑和问责制➔内部进入沉默,调解,内在的智慧和深厚的喜悦与社会变革的外在工作
。DNA渲染提出了几个吸引人的属性。首先,我们的数据集包含1500多名人类受试者,5000个运动序列和67。5 m帧的数据量。在大规模的收藏中,我们为人类受试者提供了巨大的姿势动作,身体形状,衣服,配饰,发型和物体交集,范围从日常生活到专业场合的几何形状和外观差异。第二,我们为每个主题提供丰富的资产 - 2D/3D人体关键点,前景口罩,SMPLX型号,布/配件材料,多视图图像和视频。这些资产提高了当前方法在下游渲染任务上的准确性。第三,我们构建了一个专业的多视图系统来捕获数据,该系统包含60个具有最大4096×3000分辨率,15 fps速度和船尾摄像头校准步骤的同步摄像机,以确保用于任务培训和评估的高质量资源。
研究还发现,多元化教师参与工作存在重大障碍,包括歧视、在工作场所无法完全被认可的紧张感以及“代表”多元化的额外工作量。该部门的多元化、包容性和归属感战略将努力消除这些障碍,创造一个工作环境,让我们的员工代表我们所服务的社区,并能够充分发挥其潜力。
锚点(Coccinia abyssinica(Lam。)Cogn。)是一种土著根作物,用作埃塞俄比亚的食品和营养安全和社会经济上重要的农作物。尽管该作物具有巨大的潜力,但该国的研究和开发业上给予了较低的关注。事件尽管很少有关于锚定在几个加入的遗传多样性的研究,但本研究包括来自巨大生产领域的更多加入。使用定量性状进行了本研究,以评估埃塞俄比亚锚定400种锚定的遗传多样性。现场试验以三个复制的随机三重晶格设计进行了规定。收集了22个定量性状的数据,并进行了方差和多变量分析的分析。方差分析的结果表明,除了每个水果的位置数量和每个果实的6个位置,所有特征在附属中均显示出显着的变化(p <0.01)。在所有根特征的加入中都展示了宽范围;每植物(1-13),植物根重量(0.02-3.52 kg),总砧木(1.67-293.33 t/ha),根长度(6.4-30.08 cm),根宽度(6.09-33.16 cm)和根干重(12.9-55g/100g)。同样,果实和种子特征也表现出宽阔的范围。在根特征之间产生最高的正相关和显着相关性;总根产量(r = 0.37 **,根直径(r = 0.34 **)。根产量与种子产量(-0.001)负相关,但果实的长度与所有根特征呈正相关。聚类分析表明存在五个不同的群体,在这些群体中,它们的收集区域有多样化和各种不同。主成分分析(PCA)的结果表明,将附件分为七个基于评估的特征,即显着(特征值> 1),并解释了总变异性的55.08%。本实验中表现出的变异可以归因于环境和遗传因素。在埃塞俄比亚的锚固种质之间表现出的变异性将是在未来工作中筛选和选择锚定基因型的出色方法。