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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。
flautim：使用K8和Flower的联合学习平台
联合学习（FL）是人工智能中的最先进技术，可在降低计算和通信成本的同时，保留数据隐私和安全性。它改变了传统的集中机器学习和深度学习方法，以实现无需数据交换的分散模型培训。这项工作介绍了FLAUTIM，这是基于Kubernetes（K8S）和Flower Framework的巴西和拉丁美洲的FL平台的首次实施。FLAUTIM专为学术使用而设计，使没有技术背景的研究人员可以轻松地在该平台上进行FL实验。此外，该平台允许开发涉及从连接车辆收集的数据的应用程序。因此，本研究旨在介绍这个新的FL平台，从而提供其架构的全面细节。
双歧杆菌的2-五链霉素代谢促进共培养的乳酸菌生长
摘要：母乳喂养被认为是婴儿营养中的黄金标准，这不仅是因为母乳的内在营养益处，而且还因为不同生物活性组合（例如2-氟二氟霉素（2'FL））在母亲的牛奶中的含量高。它促进了其两个主要消费者Bi Fibacterium longum SSP的增长。iftantis和双杆菌双胞胎，但对婴儿微生物群的其他肠道微生物的影响仍未完全理解。pH无控制的粪便培养物，鉴定为“快速2'FL-degrader”微生物型表型，用于分离2'FL相关的微生物。使用特异性选择剂的使用允许B.b。IPLA20048和Gasseri IPLA2L20136成功隔离。2'FL消耗及其部分的特征表明，当两种微生物一起生长时，在2'FL消耗后的生长，pH下降和乳酸产生更为明显。结果表明，BIFUM IPLA20048和L. gasseri IPLA2L20136之间的关联，其中L. gasseri能够通过B. bifium B. bifium水解2'FL后从乳糖部分中使用半乳糖。在与乳酸杆菌共同培养中，对两组两组双杆菌（n = 38）的额外筛选（n = 38），快速降低了2'FL的降级器，基于从双杆菌2'FL BREAKEND中释放的降解产物的潜在交叉喂养机制。我们的工作表明，这种现象在婴儿肠道中可能广泛存在于乳酸杆菌和双杆菌中。需要进行更多的研究，以破译如何降解2'FL和其他人乳寡糖的能力如何影响新生儿中的微生物群建立以及成人生活中微生物群的演变。
科利尔县咨询
1714 Evans Ave., Fort Myers, FL 33901 1404 Del Prado Blvd. S., Suite 155, Cape Coral, FL 33990 TLS Consulting, Inc. - (239) 997-7770 13971 North Cleveland Ave., Suite 9, Fort Myers, FL 33903 受害者影响小组 (SW FL MADD) - (239) 791-7560 Lee County Justice Center (1 楼) 1700 Monroe Street, Fort Myers, FL 33901www.madd.org/southwest/vip 重要背景 - (941) 676-8181 6315 Presidential Ct. Ste# 100, Fort Myers, FL. 33919 请注意，列出的机构都是本地的、成熟的提供商。可以通过儿童和家庭部找到其他机构，但这些机构必须与目前使用的服务/计划相当，并且必须得到指定官员的批准，才能满足任何法院命令条件。请联系各个机构了解具体营业时间、价格和提供的全套服务。
数字双胞胎辅助联合学习服务通过移动边缘网络
摘要 - 养育学习（FL）提供了没有数据曝光而没有数据的协作学习，但是由于资源和动态条件有限，移动边缘网络（MEC）环境中会出现挑战。本文提供了用于MEC网络的数字双（DT）辅助FL平台，并引发了一种新颖的多FL服务框架，以解决资源动态和移动用户。我们利用DT模型来选择设备调度和MEC资源分配，旨在最大化跨FL服务的实用程序。我们的工作包括用于多-FL服务方案的启发式近似算法，我们还研究了通过动态带宽和移动客户端条件的在线设置。为了适应不断变化的网络条件，我们利用了DTS中的历史带宽数据，并实施了深入的强化学习算法，RA_DDPG，用于自动带宽分配。评估结果表明，与基准算法相比，系统效用的49.8％增加了49.8％，展示了我们方法的有效性。
授权可信赖的客户选择在边缘联盟学习利用强化学习
联合学习（FL）是一种在不共享原始本地数据的情况下培训Edge Computing（EC）中多个客户端的AI模型的有前途的方法。通过启用本地培训并将更新汇总到全球模型中，FL在促进协作学习的同时保持隐私。从未有过，FL遇到了一些挑战，包括您的客户参与，由于患有恶意或不准确的模型而导致的客户效率低下的模型聚合。在本文中，我们提出了一种可信赖的FL方法，该方法结合了Q学习，信任和声誉机制，增强了模型的认可和公平性。此方法促进客户参与，减轻恶意攻击的影响并确保公平的模型分布。受强化学习的启发，Q学习算法使用Bellman方程优化了客户选择，从而使服务器能够平衡探索和开发，以改善系统性能。更重要的是，我们探索了点对点fl设置的优势。广泛的实验证明了我们提出的可信赖的FL方法在实现高学习准确性方面的有效性，同时确保客户之间的公平性并保持有效的客户选择。我们的结果揭示了模型性能，收敛速度和概括方面的显着改善。
青少年的脑认知发展（...
先进的心理健康诊所13780 SW 26 TH ST，SUITE 107 MIAMI，FL 33175电话：305-480-7839提供服务：滥用药物（门诊计划）6900 SW 80 TH ST，MIAMI，FL，FL，33143，33143，33143，电话：786-662-8118 HTTER ////////////baptis in/hterfoinsy/hunf。迈阿密院/成瘾 - 治疗恢复 - 中心/页面/默认性。迈阿密。小儿眼保健，免疫和耳部检查。
保护我们的佛罗里达价值观贡献
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CDA 技术学院 Walter Joslyn、Michael Parkinson 97 Trout River Drive 杰克逊维尔，FL 32208 +1-904.766.7736 水瓶座礁石基地 Roger Garcia，CHT，DMT 佛罗里达国际大学 85932 Overseas Highways 伊斯拉莫拉，FL 33036 +1-305.664.2916 garcirog@fiu.edu https://aquarius.fiu.edu/courses/ Trilogy International Mike Massaro，EMT-P，DMT 4501 E Columbus Drive 坦帕，FL 33605 +1-813.567.1099 training@ trilogyhse.com 路易斯安那州
加速人工智能：联合学习如何保护隐私、促进协作和改善结果
摘要 跨机构合作受到数据共享挑战的限制。这些挑战阻碍了创新，特别是在人工智能领域，模型需要多样化的数据来确保强大的性能。联邦学习 (FL) 解决了数据共享挑战。在典型的协作中，数据被发送到中央存储库，在那里训练模型。使用 FL，模型被发送到参与站点，在本地进行训练，并聚合模型权重以创建具有改进性能的主模型。在 2021 年北美放射学会 (RSNA) 会议上，进行了一个名为“加速人工智能：联邦学习如何保护隐私、促进协作和改善结果”的小组讨论。“两个小组分享了见解：来自 EXAM 研究 (EMC CXR AI 模型) 的研究人员和美国国家癌症研究所早期检测研究网络 (EDRN) 胰腺癌工作组的成员。EXAM 汇集了 20 家机构，创建了一个模型来预测急诊科出现 COVID-19 症状的患者的氧气需求。EDRN 合作的重点是通过早期检测改善胰腺癌患者的预后。本文介绍了小组的主要见解，包括直接引用。小组成员描述了 FL 的动力、FL 的长期潜在愿景、FL 面临的挑战以及 FL 的直接前进道路。