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研讨会系列，Flare-su-in Lee
摘要：近年来可解释的AI（XAI）取得了长足的进步，提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而，这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现，尤其是涉及高维度数据（例如基因表达谱）的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要，需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中，我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战，并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略，以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求，该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展，为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
H.流感疾病计划.docx
○ 对于严重感染（如脑膜炎、会厌炎、菌血症或其他需要住院治疗的呼吸道感染）的患者，使用静脉注射第三代头孢菌素，如头孢曲松或头孢噻肟。○ 头孢菌素的替代方案包括氟喹诺酮类、四环素类和卡巴培南类。治疗时间
通过强化学习学习像人类专家一样的平面图
摘要 - 深处增强学习（RL）已经获得了自动在现代芯片设计中生成位置的人口。但是，这些RL模型产生的平面图的视觉样式与手动布局的样式大不相同，因为RL垫片通常只采用诸如Wirelength和Routing Expestion之类的指标作为增强学习的奖励，而忽略了人类专家的复杂且细腻的布局经验。在本文中，我们提出了一个安置得分手，以评估布局的质量，并将异常检测应用于地板计划。此外，我们将该得分手的输出添加为加强安置过程的奖励的一部分。ISPD 2005基准的实验结果表明，我们提出的放置质量得分手可以根据人类工艺风格有效地评估布局，并且将此得分手添加到增强式学习奖励中，有助于与以前的电路设计相比，用更短的线长度生成较短的线长度。索引术语 - 地板，加固倾斜，异常检测，放置得分手
用于指导建筑设计课程构思的语义 AI 模型 Emmanouil Vermisso 建筑学院 佛罗里达大西洋大学 111 East Las Olas Boulevard 劳德代尔堡，佛罗里达州 33301，美国 evermiss@fau.edu
摘要 本文讨论了可用的人工智能 (AI) 模型的组合，即神经语言模型 (NLM) 与经过训练的 GAN 和人类解释，以促进架构构思。工作流程使用语义提示识别推测设计的概念场景。结果成为视觉参考，以补充修订的语义描述，以指导 VQGAN+CLIP 模型，利用对结果的控制，然后使用降维对结果进行排序，并进一步策划以训练其他模型 (GAN)。NLM 对文本输入的解释增加了跨越更大语义距离的可能性，以实现创造性的视觉结果，而 AI-人类步骤的嵌套工作流程可以自动查询更大的解决方案空间。此外，它还考虑了基于语言 (NLM) 的处理模型 (LeCun, 2021) 导致的视觉数据 (Hadamard, 1945) 的低带宽、还原编码问题，这可能会限制设计机构。
FlameSpec-IR3-HD
认证 ATEX ATEX：II 2 GD Ex db IIC T5 Gb 或 Ex db eb IIC T5 Gb 和 Ex tb IIIC T95°C Db -55°C
支持早期数字流畅性的策略
孩子们不仅应该能够按顺序背诵数字单词，而且还应该能够在提示时说出给定数字之前和之后的数字单词。例如，当被问到 82 之前和之后是什么时，他们应该能够说出 81 和 83。
第一次世界大战中的飞行训练及其遗产
摘要：到第二次世界大战中期，皇家空军采用了一种极其复杂的训练流程，在许多方面，它为当今现代空军训练机组人员提供了全球模式。这一流程并非一夜之间发展起来的，而是源于第一次世界大战期间开发的训练方法。尽管许多作者谴责了这些早期的训练方法，但必须记住，训练是与战术的演变、飞机性能的快速提高以及对航空学和空中力量应用的普遍理解同步发展的。与航空业本身一样，第一次世界大战期间的训练发展迅速，并出现了新的创新发展，例如建立正规的训练结构、专门设计的训练飞机以及使用海外训练地点来应对恶劣天气和国内机场不足的问题。也许更重要的是，第一次世界大战的经验表明，培养满足工业化战争要求的机组人员需要大量资源和专注。很明显，“训练管道”是一个动态概念，需要大量资源才能确保其成功运作。
佛罗伦萨-2：推进各种视觉任务的统一代表
我们介绍了Florence-2，这是一个新型视觉基础模型，具有统一的，及时的代表，用于量级计算机视觉和视觉语言任务。在转移学习方面表现出色时，他们努力通过简单的说明执行各种任务，这意味着处理各种空间层次结构和语义粒度的复杂性。Florence-2旨在将文本推出作为任务说明，并以文本形式产生理想的结果，无论是限制，对象检测，接地还是分割。这种多任务学习设置需要大规模的高质量注释数据。为此，我们使用自动化图像注释和改进的迭代策略，共同开发了1.26亿张图像的FLD-5B。我们采用了一个序列结构，以训练佛罗伦萨-2，以执行多功能和全面的视觉任务。对众多任务的广泛评估表明，佛罗伦萨-2是具有未曾预性零击和微调功能的强大愿景基础模型竞争者。
阿斯彭 - 佛罗里达州卫生保健管理局
59A-3.078综合应急管理计划。（2）应与第395.1055（1）（1）（C），F.S.，以及“医院的紧急管理计划标准”，应与当地社区内的其他机构和医疗保健服务提供者一起制定紧急管理计划。该表格可从卫生保健管理局，2727 Mahan Drive，Mail Stop＃31，Tallahassee，Florida 32308。该计划应包括：（a）内部和外部灾难和紧急情况的规定； （b）描述医院在社区广泛的紧急管理计划中的作用； （c）有关医院计划如何实施医院应急管理计划中概述的特定程序的信息； （d）医院采取的预防措施，包括自愿停止住院，以准备和应对恶劣天气的警告或其他潜在的紧急情况； （e）治疗患者的规定，包括撤离所有符合出院要求的患者，撤离令，在医院管理员的方向上，或者当机构确定设施或其支持服务的状况足以使其对