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模因中的多语种性别歧视检测，剪辑
摘要在这项工作中，我们使用尖端的机器学习方法来解决模因中的性别歧视问题。该研究首先要导入和可视化模因数据集，然后使用包括种植，缩放和标准化的技术进行图像进行预处理，以便为它们做好准备进行模型培训。一种称为剪辑的预训练模型用于提取功能，并且数据集分为西班牙语和英语的模因的培训和验证集。收集的功能用于训练和评估各种机器学习模型，例如逻辑回归，SVM，XGBoost，决策树，随机森林，神经网络，Adaboost和SGD。精确得分，分类报告和混乱矩阵用于评估性能。随机森林模型在所有这些模型中都表现出了最好的作用。之后，创建了包含模型预测性别歧视发生在测试数据集中的JSON文件。结果强调了训练有素的模型和复杂的机器学习方法如何在社交媒体上识别危险内容，为未来的研究提供有见地的信息以及有助于创建更安全的在线空间的有用应用。
DreamDiffusion：通过时间掩蔽信号建模和 CLIP 对齐实现高质量 EEG 到图像生成
摘要。本文介绍了 DreamDiffusion，这是一种直接从脑电图 (EEG) 信号生成高质量图像的新方法，无需将想法转化为文本。DreamDiffusion 利用预先训练的文本到图像模型，并采用时间掩蔽信号建模来预训练 EEG 编码器，以获得有效且稳健的 EEG 表示。此外，该方法进一步利用 CLIP 图像编码器提供额外的监督，以更好地将 EEG、文本和图像嵌入与有限的 EEG-图像对对齐。总体而言，所提出的方法克服了使用 EEG 信号进行图像生成的挑战，例如噪声、信息有限和个体差异，并取得了令人鼓舞的结果。定量和定性结果证明了所提方法的有效性，这是朝着便携式和低成本“思想到图像”迈出的重要一步，在神经科学和计算机视觉领域具有潜在的应用。
clearclip：分解剪辑表示密集的视觉语言推理
摘要。尽管大规模预处理的视觉模型（VLM）尤其是在各种开放式播放任务中的剪辑，但它们在语义细分中的应用仍然具有挑战性，从而产生了带有错误分段区域的嘈杂分段图。在本文中，我们仔细地重新调查了剪辑的架构，并将残留连接确定为降低质量质量的噪声的主要来源。通过对剩余连接中统计特性的比较分析和不同训练的模型的注意力输出，我们发现剪辑的图像文本对比训练范式强调了全局特征，以牺牲局部歧视，从而导致嘈杂的分割结果。在响应中，我们提出了一种新型方法，该方法是分解剪辑的表示形式以增强开放式语义语义分割的。我们对最后一层介绍了三个简单的修改：删除剩余连接，实现自我关注并丢弃馈送前进的网络。ClearClip始终生成更清晰，更准确的绘制图，并在多个基准测试中胜过现有的方法，从而确认了我们发现的重要性。
用变异适配器改善夹子的零弹性概括
摘要。预先训练的视觉模型（VLMS）的出色概括能力使下游零镜头任务的微调VLM是流行的选择。尽管在基础类的专业性中取得了令人鼓舞的表现，但大多数现有的微调方法都遭受了新颖类的特征混乱，导致不满意的可转移性。为了解决这个问题，我们提出了一种称为基于及时的变分适配器（PVA）的分裂和争议方法，该方法通过分开基础和新样本来明确减少预测偏差。指定，我们设计了两个具有可学习的文本令牌的变异适配器，以使共享潜在空间中每种模态的潜在表示。一旦受过训练，我们就可以使用潜在特征的相似性度量，即将混乱任务转换为两个独立的样本（一个用于基本类别，另一个用于新颖的类别）。此外，为了提高新颖类的可传递性，我们通过残留连接进一步完善了具有全局特征的学习适配器的输出特征。我们对广义零射门学习和交叉传输的学习进行了广泛的实验，以证明我们的方法的优势，并在四个流行的基准上建立新的最先进的方法。
mblip：多语言视觉-LLMS的有效自举
模块化视觉模型（视觉-LLM）与（冷冻）大语言模型（LLMS）和事后状况LLMS对齐图像编码器，以“理解”图像输入。随着丰富的高质量英语图像文本数据以及强大的单语英文LLM的丰富性，研究重点一直放在英语的视觉上。多语言视觉语言模型仍主要通过昂贵的端到端预审计获得，从而产生了相对较小的模型，该模型接受了培训的多语言图像数据，并补充了仅文本的多语言语料库。我们提出了MBLIP，这是第一个Vision-Llm利用Mul-litsiantual LLM，我们以构成有效的方式在消费者级硬件上获得。为此，我们将先前调整为英文LLM调整为新的多语言LLM的图像编码器仅使用几百万个多语言培训示例，这些训练示例来自视觉和语言任务的组合，我们通过机器转换为95种语言而获得的高质量的英语数据。在Iglue基准和XM3600上，MBLIP产生与最先进的mod-els竞争的重新竞争，它极大地超过了强大的英语 - 仅有llava 1.5的视觉效果。我们在https：//github.com/gregor-ge/mblip上发布了模型，代码和火车数据。
mammo-clip：一种视觉语言基础模型，以提高乳房X线摄影的数据效率和鲁棒性
摘要。缺乏有关乳腺癌检测的计算机辅助诊断（CAD）的大量培训数据一直是阻碍系统采用的问题之一。最近，通过视觉模型（VLM）（例如，剪辑）对大规模图像文本数据集进行预训练，部分解决了计算机视觉（CV）中鲁棒性和数据效率的问题。本文提出了Mammo-CLIP，这是第一个通过大量筛选乳房X线图 - 报告对的VLM，以解决数据集多样性和大小的挑战。我们在两个公共数据集上进行的实验表明，在对乳腺癌检测至关重要的各种乳腺X线学属性时表现出强烈的表现，表明数据效率和鲁棒性与CV中的剪辑相似。我们还提出了一种新型特征归因方法Mammo-Factor，以在乳房X线摄影报告中使用句子级粒度来提供表示表示的空间解释。代码可公开使用：https：//github.com/batmanlab/mammo-clip。
菲律宾国家适应计划
2023-2050 年国家适应计划 (NAP) 是气候变化委员会 (CCC) 与环境与自然资源部 (DENR) 之间一项由国家主导的合作项目。NAP 文件是在气候变化委员会总统官方代表、环境与自然资源部部长 Ma. Antonia Yulo-Loyzaga、气候变化委员会部长 Robert Eric A. Borje 和科学技术部 (DOST) 部长 Renato Solidum, Jr. 的指导下编写的。NAP 强调机构间合作，以制定适合目的、基于科学和证据的战略适应行动，涵盖受气候变化当前和预计影响的各个领域。NAP 进程由气候变化委员会委员 Rachel Anne Herrera 和环境与自然资源部副部长 Analiza Rebuelta-Teh 共同领导。
从瓶颈到通货膨胀：全球供应链破坏对菲律宾通货膨胀的影响
GSC开始在需求和供应重新调整的背面显示恢复的迹象。然而，鉴于诸如Covid-19大流行的独特事件带来的初始冲击的大小，供应链瓶颈的分辨率在很大程度上仍然不确定。正如本研究所暗示的那样，全球供应连锁店的冲击往往会引起对通货膨胀的重要，持久和持续的影响，该通货膨胀率会削减整个食物，可交易和不可交易的通货膨胀段。衡量大流行期间GSC压力对通货膨胀激增的贡献可以提供有关短期通货膨胀前景对新的供应冲击和消散旧旧的敏感性的见解。第二轮影响的程度还突出了保持合理和可信的货币政策的重要性。
降低高血压和心血管疾病的患病率：菲律宾 LIFECARE 公司提供的菲律宾人高血压预测指标
高血压的发病率为每 1,000 人年 38.1 人。在平均四年的随访时间内，高血压的累积发病率为 15.4%。男性、至少 40 岁、有高血压家族史、腹部肥胖以及基线收缩压至少为 130 毫米汞柱或舒张压至少为 80 毫米汞柱的人患高血压的风险更高。在四年的时间内，年龄增长、男性、有高血压家族史、腹部肥胖、低高密度脂蛋白胆固醇和高正常血压与菲律宾人患高血压显著相关。除了年龄、性别和家族史之外，其他因素都是可控的。注意这些可补救的因素可能对降低高血压的患病率以及最终导致心血管疾病及其并发症的发展大有帮助。
2023 Tulalip Utilities水质报告
可以从花园软管中喝水吗？许多软管由PVC制成，PVC是一种使用铅作为稳定剂的材料。当水在这些基于铅的软管中定居时，铅的浓度增加了环境卫生机构设定的允许限制的10至100倍。但是，您可以从当地商店购买免费的铅软管。确保他们陈述，“饮料安全”或“安全饮用水”或“无铅”。这表明它们用镍镀镍而不是铅。*铅中毒会干扰各种身体过程，并且对我们许多器官和组织都非常毒。它会干扰我们的神经系统的发展，因此对我们孩子的持续过程非常有害，因此请务必购买对它们安全的软管，从而从中玩耍并从中喝水。在饮用水中调节多少污染物？美国EPA在饮用水中调节80多种污染物。某些州可能会选择规范其他污染物或设定更严格的标准，但是所有州必须具有至少与美国EPA一样严格的标准。每个井站点都有自己的一套标准和法规，这些标准和法规一年四季都被施加和仔细地涉及。