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免疫疗法Cabrini Health 2024年2月
此列表是为了帮助您在附近找到一个郊区，您可以在家中获得我们的HCF治疗 - 医院替代治疗（HST）以治疗Cabrini Health。请注意，此列表有效期为2024年2月，可能会更改。列表由州和郊区通过邮政编码订购，Cabrini健康联系方式如下提供。
![arxiv：2301.09017v2 [CS.CL] 2023年2月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4004bce371be8904b2f04e7a34f7883c8226e5b6.webp)
arxiv：2301.09017v2 [CS.CL] 2023年2月4日
大型语言模型（LLM）的最新进展引起了人们的关注，因为在大规模数据集中鉴定的学识渊博的嵌入者在各种下游应用程序中表现出强大的ABIL。ever llms学到的知识是否可以转移到未知的临床心脏病学上。在这项工作中，我们的目标是通过将LLM的知识转移到临床心电图（ECG）来弥合这一差距。我们提出了一种用于心脏疾病诊断和自动ECG Di-Agnosis报告生成的方法。我们还通过最佳传输（OT）引入了额外的损失函数，以使ECG和语言嵌入之间的分布对齐。在下游任务上评估了学习的嵌入：（1）自动ECG诊断报告一代，以及（2）零射的心血管疾病检测。我们的方法也能够发电高质量的心脏诊断报告，并且即使与超级相比，也可以实现竞争性的零射击分类性能，这证明了将知识从LLMS转移到Car-diac领域的可行性。
![arxiv：2402.00653v1 [Quant-ph] 2024年2月1日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\dae74df0f23b071dace10984413bd1a300023795.webp)
arxiv：2402.00653v1 [Quant-ph] 2024年2月1日
量子机学习，专注于量子神经网络（QNN），仍然是一个非常未知的研究领域。当前的QNN模型主要在ANSATZ或量子特征图上采用各种电路，通常需要多个纠缠层。这种方法不仅将电路的计算成本提高到了近期量子设备上的实用性，而且鉴于它们与典型的进发神经网络（FFNN）的结构的差异，还将这些模型标记为神经网络。此外，这些模型的电路深度和量子需求随数据功能的数量而缩小较大，从而导致对现实世界机器学习任务的效率挑战。我们引入了一个真正的QNN模型，该模型与传统FFNN的多功能性无缝地与其适应性的中间层和节点的多功能性保持一致，而中间测量不存在，因此我们的整个模型都是相干的。该模型以其减少的电路深度和所需的C-Not门的数量而脱颖而出，以超过盛行的QNN模型。此外，我们的模型中的Qubit计数仍然不受数据特征数量的影响。我们在各种基准测试数据集（例如诊断乳腺癌（威斯康星州）和信用卡欺诈检测数据集）上测试了我们提出的模型。我们将模型的结果与现有的QNN方法进行比较，以展示我们方法的有利功效，即使对量子资源的要求减少了。我们的模型为将量子神经网络应用于真正相关的机器学习问题铺平了道路。
![arxiv：2402.01509v1 [eess.iv] 2024年2月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4b7645e5b3c1864e446046fa02f2107577a4ac14.webp)
arxiv：2402.01509v1 [eess.iv] 2024年2月2日
有许多用于对MRI图像的大脑磁共振自动分析的算法，以帮助临床决策。然而，为脑肿瘤患者进行自动图像处理是一项挑战，因为许多算法旨在分析健康的大脑，并且可能无法有效地处理病变的图像。这种算法的例子包括大脑解剖学解析，组织分割和脑提取。我们提出，通过患病的脑扫描进行健康的脑部扫描可能会解决这一挑战，并且该问题被提出为3D涂上任务[1]。在计算机愿景中的一项基本任务中，多年来一直在进行重要的进步。其主要目标是在2D自然图像中实际填充缺失区域，从而实现各种应用，包括图像恢复，对象删除和图像完成。计算机视觉社区已经开发了许多复杂的算法，这些算法在二维图像的背景下应对挑战，取得了令人印象深刻的结果，并推动了该领域的最新艺术品。尽管在2D介绍中取得了显着的进展，但这些算法对3D领域的适应，尤其是在医学成像的背景下，仍然是一个开放的问题。本文旨在探讨与MRI扫描3D介入相关的挑战，并研究适应的可行性
![arxiv：2502.04210v1 [cs.lg] 2025年2月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e1ea1b3f806283bce4c06a8eedadbb1b6296419a.webp)
arxiv：2502.04210v1 [cs.lg] 2025年2月6日
我们探索因果关系，对称性和压缩之间的关系。我们基于学习和压缩之间的已知连接与因果模型无法识别的设置之间的已知联系。我们提出了一个框架，在该框架中由于多种环境压缩数据而出现因果关系。我们将算法因果关系定义为因果关系的替代定义。我们证明了算法因果关系和对称结构如何从最小化Kolmogorov复杂性上的上限的情况下出现，而无需干预目标。我们假设这些见解还可以提供有关机器学习模型中因果关系（例如大语言模型）的出现的新观点，在这些模型中，因果关系可能无法明确鉴定。关键字：算法因果关系，压缩，对称性，Kolmogorov复杂性
![arxiv：2406.04086v4 [cs.ro] 2025年2月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c175bbfc83e36d472f9eaa37b996ec729bf886d4.webp)
arxiv：2406.04086v4 [cs.ro] 2025年2月4日
体现的机器人可以与环境相互作用，而邻居则被用作发展人工智能的测试案例。这需要对可以跨不同类型的信息（包括文本）操作的多模式机器人控制器。大型语言模型能够处理和生成文本以及视听数据以及最近的机器人动作。语言模型越来越多地应用于机器人系统；这些基于语言的机器人以多种方式利用语言模型的力量。此外，语言的使用还可以在人类机器人团队的成员之间打开多种形式的信息交换。该调查激发了语言模型在机器人技术中的使用，然后根据整体控制流的一部分进行了描述，其中包含了语言。语言可以由人类用来任务机器人，机器人来告知人类，在机器人作为人类沟通媒介之间，并在内部进行机器人的计划和控制。探索了基于语言的机器人的应用，并讨论了许多限制和挑战，以摘要基于语言的机器人技术所需的发展。1。
![arxiv：2502.01008v1 [cond-mat.stat-mech] 2025年2月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\26af5ddfd7c72c8779184f4a42c4c1a42d2663ec.webp)
arxiv：2502.01008v1 [cond-mat.stat-mech] 2025年2月3日
量子退火是解决组合优化问题的有希望的算法。但是，各种硬件限制会大大阻碍其EFFI的表现。降级方法提供了一种解决大规模问题的方法，但经常引入其他挑战。与问题的大小相比，量子退火可以处理的明显硬件限制是量子变量的数量。此外，当采用尺寸减少方法时，ISING模型中的相互作用和局部磁场（用于表示组合优化问题）的局部磁场可能会变得过大，从而使它们在硬件上实现。先前的研究表明能量重新恢复会影响量子退火的性能，但其与尺寸还原方法的相互作用仍未得到探索。本研究检查了固定旋转，有希望的尺寸减小方法和能量重新恢复的E FF之间的关系。在量子退火器上进行的数值模拟和实验表明，固定旋转方法增强了量子退火性能，同时保留了均匀，完全连接的铁磁磁性模型的自旋链嵌入。
![arxiv：2501.19245v2 [cs.ai] 2025年2月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\711899e037503ed2de58fab9945933deb363a3a8.webp)
arxiv：2501.19245v2 [cs.ai] 2025年2月3日
强化学习（RL）提供了一种通用方法，用于建模和培训AI代理，包括人类互动方案。在本文中，我们提出了Sharpie（hared Human-a i r einformention学习p latform for Iteractive e xperiments），以满足对一般框架的需求，以支持RL代理和人类的实验。它的模型设计由用于RL环境和算法库的多功能包装器组成，这是一个面向参与者的Web Interface，Lotogging Utilities，在流行云和参与者招聘平台上的部署。它使研究人员能够研究与人与RL药物之间的反应有关的各种研究问题，包括与交互式奖励规范和学习的研究，从人类的反馈，行动授权，偏好，用户模型，用户模型和人类团队中学习。该平台基于人类RL相互作用的通用界面，旨在标准化人类文本中RL的研究领域。
家庭中心通讯 - 2月24日
‘我们很高兴在本周在Dyson Gardens和Kitts Green举行的家庭中心启动活动中看到225多人。我们提供了许多活动，包括粘土雕刻，讲故事和冰沙制作，人们似乎真的很喜欢。最重要的是，他们必须会见基于枢纽的员工和专业人士，以帮助他们。我们期待在未来几个月内，随着我们建立和发展我们的服务，我们都可以帮助更多的家庭 - 欢迎所有人！”
2024 Kurnell社区更新2月
在2023年底，在库尔内尔社区和其他利益相关者的反馈之后，Ampol提交了范围范围的报告，并要求秘书的环境评估要求（SEARS）。此步骤是规划，住房和基础设施州的重要开发申请流程的一部分。现已发行SEARS - 它们是针对项目的，并确定需要在环境影响声明（EIS）中包含哪些信息。范围范围的报告和SEARS均可在NSW网站上找到：https：//www.planningportal.nsw.gov.au/major-projects/ projects/ projects/kernell-battery-energy-energy-nergy-storage-system