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屏幕用户界面(UIS)和信息图表,分享类似的视觉语言和设计原则,在人类通信和人机互动中起重要作用。我们介绍了Screenai,这是一个专门研究UI和信息图表理解的视觉语言模型。我们的模型通过Pix2-Struct的浮雕修补策略改进了Pali体系结构,并通过数据集的独特混合物进行了培训。该混合物的核心是一项新颖的屏幕注释任务,模型必须在其中识别UI元素的类型和位置。我们使用这些文本注释将抄写屏幕屏幕截止到大型语言模型,并通过大规模生成问题索问题(QA),UI导航和摘要培训数据集。我们进行消融研究,以证明这些设计选择的影响。在仅5b个选项中,Screenai在基于UI的和信息图表的任务(乘法DOCVQA,WebSRC和Motif)以及与Simi-lar尺寸的模型相比,在其他基于UI-和信息图表的任务(乘法DOCVQA,WebSRC和Motif)方面取得了新的最先进的结果。最后,我们发布了三个新数据集:一个专注于屏幕注释任务,而两个专注于问题回答的others。
早期临床试验已经显示出潜力,但也报道了某些心脏毒性和抗药性突变的发展。尽管面临这些挑战,但即使在经过大量预先治疗的患者中,梅宁抑制剂也表现出令人鼓舞的结果。这一进展为R/R AML和特定遗传变化的患者提供了改善治疗结果的希望。正在进行的试验旨在确定最佳剂量,并进一步确保这些新的Menin抑制剂的安全性。
te mana ora。(2023)。Waitaha Canterbury的气候变化和健康:范围范围和分析报告,以告知健康影响评估。ōtautahiChristchurch:Te Whatu Ora,Te Mana Ora,国家公共卫生服务www.cph.cph.co.nz/wp-content/uploads/climatechangehealthhealthwaitahacanterbury.pdf
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BOIN 试验设计提供了一种简单且统计稳健的方法来确定最大耐受剂量 (MTD) 或最佳生物剂量 (OBD)。它们是编纂的设计,需要操作敏锐度,并提供比基于规则的设计(即 3+3)更优质的数据。它们是一种经监管部门批准的、适合用途的剂量递增方法,可在 1 期肿瘤学试验中产生有效、可靠的结果。
一种经过培训的AI类型,可以在数据中找到数据模式(例如,图像,文本,音乐),没有明确的说明。它使用复杂的算法来生成可能从创新和令人惊讶到不准确和误导的材料。示例:chatgpt。