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![arxiv：2501.07059v1 [hep-ph] 2025年1月13日](/simg/c\c677071b73f8ab5ae91fb38598dd8862aaf4645a.webp)
arxiv：2501.07059v1 [hep-ph] 2025年1月13日
在标准模型中，大多数粒子都是合并的。研究这些合并颗粒的内部结构引起了相当大的兴趣，并且Parton分布函数（PDF）可以在这个方向上有所帮助。PDF表征了pyston在π，k，p等复合粒子中的动量分布。作为所有哈子中最轻的π媒介，是核力量的中介粒子，在结合核子一起起着至关重要的作用，形成各种原子核以及创建Comper-Plex Hadroonic Systems。是基于Pion诱导的Drell-Yan profess进行的广泛理论研究，涵盖了方位角自旋不对称[1，2]，EMC效应[3，4]和PION PDFS [5-12]。在复合颗粒中，由于它们构成原子核，因此对nu cleons的探索也特别突出。核子的Parton分布称为核部分分布函数（NPDFS）。The EMC effect describes the modification of nPDFs in bound nuclei, first observed by the European Muon Collaboration in 1983 [13] in muon-induced deep inelas- tic scattering (DIS) experiments, which found that the per-nucleon cross section for iron, relative to that of the deuteron, is reduced in the region where the Bjorken vari- able lies around 0.3至0.7。这与Intial的期望有所不同，这表明由于能量尺度分离而导致的Nu-Clear结构的分布不会影响核子结构。之后，在不同的nu clei中已经验证了EMC效应[14-17]。尽管已经提出了许多解释来解释EMC效应，但这种效果的机制仍不清楚。最近，重点关注EMC效应与短距离关系对（SRC）之间的关系的研究吸引了显着的关注[18-25]。src暗示核子仅在核子旋转成SRC对时才会暂时进行模拟，这些
深度学习和流量标志的多模式LLM ...
自动驾驶汽车（AVS）需要可靠的交通标志识别和健壮的车道检测功能，以确保在复杂和动态的环境中实现安全的导航。本文介绍了一种综合方法，结合了先进的深度学习技术和多模式大型语言模型（MLLMS），以实现全面的道路。对于交通标志识别，我们系统地评估了Resnet-50，Yolov8和RT-Det，在Resnet-50中以99.8％的状态效果达到99.8％，Yolov8的精度为98.0％，尽管具有较高的计算机复杂性，但在RT-DECT上的精度达到了96.6％的精度。对于车道检测，我们提出了一种基于CNN的分割方法，通过多项式曲线拟合增强了，该方法在有利条件下肝脏高精度。更重要的是，我们引入了一个轻巧的，多模式的，基于LLM的框架，该框架直接进行了调整的指令，以调整您的小而多样化的数据集，从而消除了对Intial预处理的需求。该框架有效地处理了各种车道类型，复杂的交叉点和合并区域，可以通过不利条件下的推理来提高车道检测可靠性。尽管有限制可用的培训资源，但我们的多模式方法表明了高级推理能力，达到了53.87％的所有准确性（FRM），这一问题总体上是82.83％的总体确保（QNS），在清晰的条件下，泳道的检测准确性为99.6％，在夜间和93.0％的情况下为93.0％的雨水，以及8.0％的雨水，以及8.8的范围。道路退化（95.6％）。拟议的综合框架显着增强了AV感知的可观性，从而极大地促进了在各种和充满挑战的道路方案中更安全的自主驾驶。
尿液微生物组对使用益生菌补充的男性良性前列腺增生（BPH）及其管理的作用：叙事评论
摘要。- 良性前列腺增生（BPH）非常普遍，并且对个人的福祉产生重大影响。Intial Management涉及各种药物，但是它们的好处可能会受到副作用的限制，尤其是与年轻人有关。在这种情况下，已经提出了新颖和耐受性的治疗策略，因此包括通过益生菌摄入对肠道微生物组的调节。我们旨在检查将尿液微生物与降低尿路症状（LUTS）联系起来的可用证据，并评估补充益生菌作为LUTS/BPH的新治疗选择的可能有用性。叙事审查设计是为实现我们的目的而进行的。搜索策略包括一系列术语，例如“微生物组”，“微生物群”，“ ur biobiome”，“ urobiome”和/或“药学疗法”和“良性前列腺增生”，“成为前列腺肿大”，“较低的泌尿道症状”。一系列研究旨在投资尿微生物组对BPH的可能影响。肠道和/或尿营养不良可以改变肠道渗透性，并在前列腺中启动/维持肠道和氧化过程，这可能有助于导致BPH的细胞混蛋促进剂。通过补充益生菌对尿液和/或肠道微生物组的调节似乎在BPH的管理中提供了临床有效性的水平。al-尽管已经测试过不同的益生菌，但由于能够调节炎症途径和肠道屏障的渗透率，因此龙舌兰芽孢杆菌和心脏嗜血杆菌的组合似乎特别有前途。肠道和/或尿微生物组营养不良最有可能导致BPH病原体。目前可以使用益生菌补充剂在BPH管理中的潜在有用性的稀缺证据，但可用的研究似乎提供了勇气的结果。进一步的前瞻性试验
气候变化与教育之间的交集
ACE气候赋权的行动CC气候变化CC-EDU气候变化和教育交叉点CC-GE-SRHR气候变化，性别平等，性和性和生殖健康以及CCE气候变化教育教育中心教育研究与创新中心（OECD in Emergencies FCDO Foreign, Commonwealth and Development Office GCA Global Centre on Adaptation GDP Gross Domestic Product GEP Greening Education Partnership GPE Global program on Education IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change IIED International Institute for Environment and Development L&D Loss and Damage MFA Ministry of Foreign Affairs NCG Nordic Consulting Group NDC Nationally Determined Contributions NGO Non-Governmental Organisation Norad Norwegian Agency for Development合作ODA ODA官方发展援助OECD组织经济合作与发展OHCHR办公室联合国高级人权PTSD高级专员创伤后应激障碍后，创伤后应激障碍可持续发展目标SRHR可持续发展目标SRHR性健康和生殖健康和权利STC STC拯救了儿童联合国联合国妇女条款，致力于致力于性别的妇女实体，专门致力于妇女的性别等值和女性的妇女妇女。开发计划署联合国发展计划与联合国灾害风险减少联合国联合国环境计划联合国联合国教育，科学和文化组织UNFCCC联合国气候变革框架联合国人口基金联合国人口基金联合国联合国联合国联合国联合国联合国联合国国际机构的私人官员Inter Intial Interiant for Huntrational Interiant of Huntrational In In Intorich Aroge in Unity Intorial the Arto Co.服务CCRI儿童气候风险指数
使用文本条件预训练的生成AI模型
合成孔径雷达（SAR）图像合成和模拟在传感器设计和辅助处理算法评估中具有不同的应用。传统上，这个领域依靠基于物理的模拟，使用车辆和场景的电磁建模。但是，深度神经网络技术的出现导致努力将这些方法应用于SAR图像的产生。早期网络体系结构主要利用会议网络和生成对抗网络（GAN）框架。这些网络（包括一代和歧视者）的规模受到限制，通常与小图像大小一起工作。它们通常是在成对的图像上操作的，例如光学和SAR图像或同一区域的不同频率SAR图像，旨在将一种图像类型转换为另一种图像类型，类似于样式的Transfer。这种方法需要从头开始培训，提出与模型深度和数据集大小相关的挑战。最近的研究引入了基础模型，由Meta的细分市场（SAM），Llama和Runway的稳定扩散所阐明。这些基于变压器的模型在大型开放数据集，数十亿个参数和出色的概括功能上进行了大量培训，尽管接受了互联网采购的数据培训。与以前的模型相比，基础模型提供了最小化的优势，利用其固有的功能。但是，它们需要强大的GPU，并在较小的数据集上进行仔细调整以防止过度插入。接下来，我们将讨论与我们的域相关的各种调整方法。我们详细介绍了我们的图像在本文中，我们介绍了使用Real Onera Sethi X Band Sar Images进行拟合的结果。我们从第2节开始，简要概述了该模型的体系结构，组件和Intial培训数据。