XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLDM
EN 302 637-2 - V1.3.1 - 智能交通系统 (ITS)
API 应用程序编程接口 ASN.1 抽象语法符号 1 BSA 基本应用程序集 BTP 基本传输协议 CA 协作感知 CAM 协作感知消息 CCH 控制通道 DCC 分散拥塞控制 DE 数据元素 DENM 分散环境通知消息 DF 数据帧 FA-SAP 设施/应用服务接入点 GN 地理网络 HF 高频 HMI 人机界面 I2V 基础设施到车辆 ID 标识符 ISO 国际标准组织 ITS 智能交通系统 ITS-G5A ITS 频段 5,875 GHz 至 5,905 GHz 专用于安全相关应用 ITS-S ITS 站 ITS-ST ITS 站时间 LDM 本地动态地图 LF 低频 MF-SAP 管理/设施服务接入点 MIB 管理信息库 MSB 最高有效位 N&T 网络和传输层 NF-SAP 网络和传输/设施服务接入点 OSI 开放系统互连 PCI 协议控制信息 PDU分组数据单元 PER 打包编码规则 POTI 位置和时间管理 RSU 路侧单元 SAE 汽车工程师协会 SAP 服务接入点 SF-SAP 安全设施 - 服务接入点 SHB 单跳广播
交互式潜在扩散模型
（1）问题1：复杂组合中缺少特征（例如，左侧的字符x，使用工具y，右侧的字符z盯着x），尤其是当这些功能在训练集中从未出现在同一图像中时。部分解决方案，例如使用图像来调节新图像生成。但是，LDM不能轻易地“理解”图像足以将其用作起点。例如，一些用户提到：“我注意到肖像画，很多时候，人们出现了看起来不像图片的东西”。（2）第2期：由于培训集中的异常统计数据而引起的偏见：当一个人仅从听众面前公开知道一个人（例如，在培训数据集中，经常受到新闻工作者采访的人）时，很难获得自己做其他事情的图像。或，对于经常在圣经生物旁边描绘的著名歌手，用户报告说，牛和魔鬼之间的混合物。其他用户还报告未能复制一些模因，例如“为什么我不能握住所有这些柠檬”。但是，这种偏见的最著名的例子涉及在河里游泳的萨尔蒙人的要求，因为训练套装中有太多的鲑鱼食品图像，导致鲑鱼片在河里“游泳”，包括间歇泉，就像是鲸鱼一样，或者是熊试图抓住它们。（3）第3期：需要许多重新运行，要么是因为本地诉讼（例如，四臂的人，三眼的人，或者手指过多的人），要么是因为大规模错误（例如，不同角色的不良位置）。
lejweleputswa区市政府
°C Degree Celsius AFF Agriculture, Forestry, and Fisheries AR5 Fifth Assessment Report CABLE CSIRO Atmosphere Biosphere Land Exchange model CCAM Conformal-cubic atmospheric model CDRF Climate and Disaster Resilience Fund CMIP5 Coupled Model Intercomparison Project 5 CoGTA Department of Cooperative Governance and Traditional Affairs CRVA Climate Risk and Vulnerability Assessment CSIR Council for Scientific and Industrial Research CSIRO Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation LDM Lejweleputswa District Municipality DEA Department of Environmental Affairs DM District Municipality DRR Disaster Risk Reduction DWS Department of Water and Sanitation EcVI Economic Vulnerability Index EnVI Environmental Vulnerability Index GCM General circulation model GRiMMS Groundwater Drought Risk Mapping and Management System GVA Gross Value Added GDP Gross Domestic Product IDRC International Development Research Centre IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change km Kilometre l/p/d Litres Per Person Per Day LM Local Municipality MAR Mean Annual Runoff mm Millimetre NDMC National Disaster Management Centre PVI Physical Vulnerability Index RCP Representative Concentration Pathways SCIMAP Sensitive Catchment Integrated Modelling and Prediction SDF Spatial Development Framework SEVI Socio-Economic Vulnerability Index SPI Standardised Precipitation Index SPLUMA空间规划和土地使用管理法案，2013年（法案号2013年16日）温度湿度指数WMAS水管理区域WMO世界气象组织Wrym水资源产量模型
![arxiv：2412.03315v1 [cs.cv] 2024年12月4日](/simg/8\8a22007559c8d24d5220854d990bac95efecaebf.webp)
arxiv：2412.03315v1 [cs.cv] 2024年12月4日
地面和卫星跨视图图像合成最近引起了极大的关注，因为它在虚拟现实，仿真，跨视图匹配和数据增强等中的潜在应用。任务是从给定的观点和两个视图之间的相对姿势合成目标视图图像。综合的信息不仅可以在视图之间表现出几何固定的场景结构，而且还保持了对现实世界数据的高视觉保真度。跨视图图像综合是一项非常明显的挑战，并且本质上不可能学习任务。此组合性主要源于急剧的观点变化，这导致图像内容和视觉特征的最小视野（FOV）重叠，severe遮挡和较大的差异。跨视图中的初步作品主要依赖于条件生成的对抗网络[20]。其中一些专注于在给定的卫星贴片上生成圆形的地面视图，采用高级语义或上下文进行监督[19、24、25、42、54]。最近的搜索[14，22，33]进一步证明，将3D几何形状纳入学习过程可以显着提高生成的地面视图图像的质量。但是，所有这些作品都将任务作为确定性的图像到图像翻译，而地面和卫星跨视图合成本质上是一个概率的一对一问题。使用视觉模型的卓越力量，例如剪辑[23]，大多数最近的研究都遵循文本图像生成的道路。扩散模型已成为深层生成模型的强大新家庭，并实现了生成任务的最新结果，尤其是在图像发生[3，7，40]中。最近的潜在扩散模型（LDM）[3]使任何提示中的高质量图像的概率生成，使其成为对地面和卫星交叉综合任务中不确定性进行建模的最佳选择。Zero123 [17]通过将图像剪辑编码和频率嵌入式相机姿势串联来准备带有相机姿势信息的图像条件的方法。然后将其用作调节表示预训练
侵袭性垂体神经内分泌肿瘤和潜在靶向治疗
1 意大利布雷西亚大学医学和外科专业系、放射科学和公共卫生系神经外科分部，布雷西亚 25123； marco.fontanella@unibs.it 2 意大利罗马圣心天主教大学医学与外科学院，20123； ludovico.agostini01@icatt.it（洛杉矶）； federicovaleri97@gmail.com （FV）; flavia.costanza.fc@gmail.com（足球俱乐部）； simona.gaudino@policlinicogemelli.it （新加坡）; marco.gessi@policlinicogemelli.it（MG）; giovanni.schinzari@policlinicogemelli.it（GS）; laura.demarinis@policlinicogemelli.it （LDM）; alfredo.pontecorvi@policlinicogemelli.it（美联社） liverana.lauretti@policlinicogemelli.it （LL）; guido.rindi@policlinicogemelli.it（GR）; alessandro.olivi@policlinicogemelli.it （AO）; antonio.bianchi@policlinicogemelli.it （AB）; francesco.doglietto@unicatt.it (FD) 3 意大利罗马 Agostino Gemelli 大学医院基金会 IRCCS 神经外科部，00168； pierpaolo.mattogno@policlinicogemelli.it 4 布雷西亚大学病理学系，意大利 25123 布雷西亚； alpietra94@gmail.com 5 意大利罗马 A. Gemelli 大学综合医院内分泌与代谢科垂体科，IRCCS，00168； antonella.giampietro@policlinicogemelli.it 6 意大利布雷西亚大学临床和实验科学系解剖学和生理病理学科，25121 布雷西亚； barbara.buffoli@unibs.it 7 意大利罗马大学神经科学系、神经外科部，00185 罗马； amedeo.piazza@uniroma1.it 8 意大利米兰 20132 圣拉斐尔生命健康大学病理学系，IRCCS San Raffaele； poliani.luigi@hsr.it 9 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所神经外科部，邮编 55905； periscelda.maria@mayo.edu 10 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所耳鼻喉科/头颈外科系 55905 11 意大利罗马圣心天主教大学基础生物技术科学系、重症监护和围手术期诊所，20123； federica.iavarone@unicatt.it 12 IRCCS 大学医院基金会“A.意大利罗马 00168 罗马 13 意大利罗马 A. Gemelli 综合医院放射科学系，IRCCS，00168 罗马 14 意大利罗马 A. Gemelli 综合医院神经病理学系，IRCCS，00168 罗马 15 意大利罗马 A. Gemelli 综合医院肿瘤学系，IRCCS，00168 罗马 * 通讯地址：s.serioli002@unibs.it (SS); sabrina.chiloiro@unicatt.it (SC) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
摘要2型糖尿病（T2DM）与并发症的发展有关，尤其是由于
抽象2型糖尿病（T2DM）与并发症的发展引起的发病率和死亡率增加有关，尤其是由于血糖控制不力。镁（MG）是人类健康中的关键因素，其缺乏在脂质异常的发展和糖尿病并发症的启动中起着至关重要的作用。这项研究旨在评估低磁性血症（MG）与脂质谱模式改变的相关性，并研究血糖控制和体重指数（BMI）对T2DM患者镁水平的不良反应。在这项研究中包括男女的年龄在35-60岁之间的年龄在35-60岁之间：90名II型糖尿病患者（40名男性和50名女性）和73个健康个体（34名男性和39位男性和39位女性）在西利比比亚西部的黎波里地区。血糖，HBA1C，镁和脂质谱参数在研究中与BMI的测量一起估算生化。使用SPSS 25版对应用单向方差分析和人员的相关系数测试对所有结果进行了统计分析。与对照组相比，T2DM患者的血清镁水平（1.59±0.47 mg/dL）显着降低（2.21±0.70 mg/dl）（p <0.01）。显着升高了血糖水平（140.6±30.95 mg/dl vs. 89.80±12.62 mg/dl，p <0.01），HbA1c，HbA1c（7.27±2.62％（7.27±2.62％）（7.27±2.62％vs. 5.32±0.65％，p <0.01），胆固醇和ldm cholteroletol，cholterol and cholterol in 2个人。在T2DM患者中低磁性血症，血糖控制和脂质变化之间存在关系。相反，T2DM组的HDL胆固醇水平明显低于对照组（24.44±8.88 mg/dl，而47.06±8.75 mg/dl，p <0.01）。此外，我们的结果表明，在检查的所有生化参数中，BMI增加与不利变化之间存在牢固的关系。引用本文。Alapid A，Ahmed A，Wana M，Shadi M，Ahdiyid A，Alshiref S.在利比亚Janzur医院的2型糖尿病患者中的低镁血症和关系脂质谱。Alq J Med App Sci。2024; 7（4）：973-979。 https://doi.org/10.54361/ajmas.247410简介2型糖尿病（T2DM）是全球健康问题，影响了全球超过4.22亿人。由于涉及失调的葡萄糖和脂质代谢的机制严重发展并发症而导致的发病率和死亡率增加有关（1）。镁（mg）起着重要的细胞内作用