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具有广义的全矢量谱元素方法...
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赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
Josef Aschbacher总干事ESA 董事会董事会2024 的空客SE报告 人权政策声明 spainsat ng计划成功地通过了关键设计评论，用于完全重新配置的安全通信西班牙空间 议程ILA柏林2024 空中客车2023 CDP气候变化问卷 空中客车防御和太空有限公司 空中客车对氢的超导研究 -
2016年，约瑟夫·阿什巴赫（Josef Aschbacher）被任命为ESA最大的局长地球观察计划主任，并且被任命为ESRIN的ESA地球观察中心ESRIN负责人。在他的领导下，欧洲制定了世界领先的地球观察计划，其中包括所有哨兵任务，作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分，所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务，侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。 在2020年，共有40个卫星正在开发中，ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。在他的领导下，欧洲制定了世界领先的地球观察计划，其中包括所有哨兵任务，作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分，所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务，侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。在2020年，共有40个卫星正在开发中，ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。
2022 年 DGS 命令第 XX 号 - 航运总局
主题-为参加出海前和出海后能力培训课程的候选人提供性别敏感性培训。 1. 鉴于《1995 年标准培训与发证公约》第 14 号决议（促进妇女参与海事行业），请各国政府：i. 特别考虑确保男女在海事行业所有部门享有平等的机会。ii. 强调妇女在航海职业中的作用，并促进她们更多地参与海事培训和海事行业的各个层面。 2. 鉴于《2006 年海事劳工公约》（MLC）通过了关于促进女海员机会的第 II 号决议，以促进男女机会平等；请理事会在使用资源时优先考虑考试测量员，以进一步促进女海员的职业机会和适当的工作和生活条件。 3. 鉴于 2010 年 STCW 公约第 14 号决议（促进妇女参与海事行业）重申了 1995 年 STCW 公约的早期决议，并进一步邀请各国政府和业界：i. 努力考虑在国际层面上确定和克服现有制约因素的方法，例如培训船上缺乏供妇女使用的设施，以便妇女可以充分、不受阻碍地参与航海活动，从而有效促进实现千年发展目标 (MDG)3（促进性别平等和增强妇女权能）；
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
俄亥俄州总检察长办公室刑事调查调查报告
C。杀死的力量/武器较小4.1.4（请参阅OSP-203.20-001附件，较少的致命武器使用和维护，对于培训，发行，磨损，使用和资格的其他具体指南） - 当降级技术效力不当或不适当时，官员可能会考虑使用较少的抗击者，以控制不可能的个人或行动的个人。一名军官有权使用分区批准的，不太致命的力量技术，并发出致命的武器，以保护军官或其他人免于立即造成身体伤害，以限制或征服正在积极抵抗或逃避逮捕或避免逮捕或避免的个人，或者在安全和有效地控制下，将其带来非法的情况。使用SRT和/或MFF的使用较少致命的设备与人群或对抗议，骚乱或民用骚扰的回应受OSP-204.01对抗议，暴动和民间骚扰的反应约束。该部门采用以下类型的
DNR 幻灯片 - 科罗拉多州议会 |
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