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单眼视频的动态场景的进发弹时间重建
静态馈送场景的最新进展已显示出高质量的新型视图合成中的显着进步。但是，这些模型通常会在各种环境中的普遍性中挣扎，并且无法有效处理动态内容。我们提出了BTIMER（Bullettimer的缩写），这是实时重建和动态场景的新型视图综合的第一个运动感知馈送模型。我们的方法通过从所有上下文框架中汇总信息，以给定目标（“子弹”时间戳）在给定目标的3D高斯分裂表示中重建整个场景。这样的公式允许BTIMER通过掌握静态和动态场景数据集来获得可扩展性和概括性。给定一个随意的单眼视频，BTimer在150ms内重建了子弹时间1场景，同时在静态和动态场景数据集上达到最先进的性能，
食物和饲料的替代蛋白质；程序
德国联邦风险评估研究所（BFR）是德国联邦食品和农业部（BMEL）投资组合中的科学独立机构。它就食品，化学和产品安全性问题建议联邦政府和联邦州（“ laender”）。BFR对与其评估任务密切相关的主题进行了自己的研究。
从偏好中学习的多转弯强化学习人类反馈
从人类反馈中学习（RLHF）已成为使大语言模型（LLM）与人类偏好保持一致的标准方法，从而使LLM可以在各种任务中表现出显着的能力。现有方法通过在单个决策（转弯）级别上模拟偏好，限制其在需要计划或多转交互以实现长期目标的设置中的功能。在本文中，我们通过开发新的增强学习方法（RL）来解决这个问题，从两次完整的多转交谈之间的偏好反馈中。在表格设置中，我们为一般多转变的基于多转变的RL问题提供了一种新型的基于镜下降的策略优化算法，并证明了其与NASH平衡的收敛。为了评估绩效，我们创建了一个新的环境，教育对话，教师代理人指导学生学习一个随机主题，并证明我们算法的深度RL变体优于RLHF Baselines。最后，我们表明，在具有明确奖励的环境中，我们的算法恢复了与基于奖励的RL基线相同的性能，尽管仅依靠较弱的偏好信号。
通过实验反馈
蛋白质语言模型（PLM）已成为用于蛋白质序列设计的最先进工具。plms并没有固有地设计具有超出自然界的功能的新序列，这表明了与蛋白质工程的未对准，该目标是重新设计具有增强功能的蛋白质序列的蛋白质工程目标。在自然语言处理领域，通过人类反馈（RLHF）的强化学习使大型语言模型Chat-gpt通过监督的微调（SFT）和近端政策优化（PPO）使首选响应一致。我们使用实验数据适应了SFT和PPO来对PLM的功能排列，并使用实验反馈（RLXF）调用此方法增强学习。我们使用RLXF将ESM-2和生成的变分自动编码器对齐，以设计与氧无关的荧光蛋白Creilov的5个突变体变体。我们发现，对齐的ESM-2的设计较大，具有活性，至少与Creilov一样明亮，并带有体内荧光测定。我们将RLXF作为一种多功能方法，用于使用实验数据重新设计实验数据在功能上对齐PLM。
营养进入血液（肠外营养）
这是营养教育材料在线“NEMO”团队营养师/营养学家的共识文件。免责声明：www.health.qld.gov.au/global/disclaimer 开发时间：2024 年 11 月 版权：www.health.qld.gov.au/global/copyright-statement 审核截止时间：2026 年 11 月
长期 2 RFP 常见问题、关键反馈和 IESO 回应
免责声明 本文件及其所含信息仅供参考。IESO 根据目前可用的信息及其相关的合理假设编制了本文件。IESO 对本文件所含的任何声明或信息不提供任何明示或暗示的保证、陈述或担保，并且不承担与此相关的任何责任。IESO 不承担因新信息、未来事件或其他原因而修改或更新本文件中所含任何信息的义务。如果本文件与 IESO 市场规则、任何 IESO 合同、任何法律法规或任何征求建议书或其他采购文件之间存在任何冲突或不一致，则以市场规则或相关合同、法律法规或采购文件（如适用）中的条款为准。
过去 5 年的 AKT 反馈摘要：2024 年 10 月
▪ 抗抑郁药物及其严重相互作用 ▪ 抗菌药物管理* ▪ 控制药物处方 ▪ 抗风湿药物（DMARDs），如监测、抗风湿药物处方的正确格式* ▪ 药物剂量计算 ▪ 药物相互作用 ▪ 药物监测*，如用于治疗精神疾病的药物 ▪ 肾毒性药物 ▪ 质量改进工具和方法 ▪ 血液检测和其他结果的安全解释* ▪ 安全处方*，包括针对老年人的处方 ▪ 用于常见长期疾病管理的药物的副作用* ▪ 使用手持记录的信息，如峰值流量
2025 年膳食指南咨询委员会科学报告：D 部分。第 5 章：儿童期补充喂养和喂养方式与实践
食物接受度：反映儿童对食物的喜好和摄入量；对婴幼儿的研究通常根据儿童尝试或品尝食物的意愿、儿童在喂食过程中的面部反应、照顾者对儿童享受程度的感知、儿童对喜欢食物的口头表示、喂食的速度和持续时间以及食用量来测量食物接受度。
评估用于生成和判断编程反馈
大型语言模型（LLM）的出现已经改变了各种领域的研究和实践。在计算教育研究（CER）领域，LLM引起了极大的关注，尤其是在学习过程中。在CER中，LLM的大部分工作都在应用和评估专有模型方面进行了努力。在本文中，我们评估了开源LLMS在为编程作业生成高质量反馈和判断编程反馈质量的高质量反馈方面的效率，并将结果与专有模型进行了对比。我们对学生的介绍性python编程练习的数据集进行评估表明，最先进的开源LLM与生成和评估编程反馈的过程中与亲密模型几乎相当。此外，我们证明了较小的LLM在这些任务中的效率，并向教育者和从业者突出了可访问的广泛的LLM，即使是免费的。
评估用于生成和判断编程反馈
大型语言模型（LLM）的出现已经改变了各种领域的研究和实践。在计算教育研究（CER）领域，LLM引起了极大的关注，尤其是在学习过程中。在CER中，LLM的大部分工作都在应用和评估专有模型方面进行了努力。在本文中，我们评估了开源LLMS在为编程作业生成高质量反馈和判断编程反馈质量的高质量反馈方面的效率，并将结果与专有模型进行了对比。我们对学生的介绍性python编程练习的数据集进行评估表明，最先进的开源LLM与生成和评估编程反馈的过程中与亲密模型几乎相当。此外，我们证明了较小的LLM在这些任务中的效率，并向教育者和从业者突出了可访问的广泛的LLM，即使是免费的。