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神经内分泌前列腺癌的免疫基因组景观
利益冲突H.B.曾担任Janssen，Astellas，Merck，Pfizer，Foundation Medicine，Blue Earth Diagnostics，Amgen，Amger，Bayer，Oncorus，Loxo，Daicchi Sankyo，Daicchi Sankyo，Sanofi，Sanofi，Curie Therapeutics，Novartis，Novartis，Astra Zeneca; H.B.已获得Janssen，Abbvie/Stemcentrx，Eli Lilly，Astellas，Millennium，Bristol Myers Squibb，Circle Pharma，Daicchi Sankyo，Novartis的研究资金。O.E. 得到Janssen，J＆J，Astra-Zeneca，Volastra和Eli Lilly Research Grants的支持； O.E. 是Freenome，Owkin，Pionyr Immunothapeics，Volastra Therapeutics和一名三个生物技术的科学顾问和股权持有人，也是Champions肿瘤学的付费科学顾问； V.C. 曾担任Janssen，Astellas，Merck，Astrazeneca，Amgen和Bayer的顾问/顾问委员会成员； V.C. 已获得Astellas，Janssen，Ipsen，Bayer和Bristol的演讲者Honoraria或旅行支持。O.E.得到Janssen，J＆J，Astra-Zeneca，Volastra和Eli Lilly Research Grants的支持； O.E.是Freenome，Owkin，Pionyr Immunothapeics，Volastra Therapeutics和一名三个生物技术的科学顾问和股权持有人，也是Champions肿瘤学的付费科学顾问； V.C.曾担任Janssen，Astellas，Merck，Astrazeneca，Amgen和Bayer的顾问/顾问委员会成员； V.C.已获得Astellas，Janssen，Ipsen，Bayer和Bristol的演讲者Honoraria或旅行支持。
全面计划2040未来的土地使用元素
未来的土地使用元素目标A.1 Hilliard应通过实施改善生活质量并维持Hilliard小镇特征的土地利用政策来管理未来的发展。目标A.1.1 Hilliard应通过《土地开发法规》的实施来规范未来的土地使用和发展。政策A.1.1.1 Hilliard镇不得签发建筑许可证或其他开发命令，除非将与开发的影响或基础设施和服务有同时提供所需的公共设施和服务。政策A.1.1.2该镇应维护土地发展法规，其中包含实施全面计划所需的特定和详细规定，包括带有道路和人行道设计规格，排水要求和平台批准程序的细分法规；标牌大小，位置，身高，颜色和材料；土地使用密度，使用类型和缓冲要求。政策A.1.1.3土地发展法规应根据本元素中包含的类别，密度和土地用途的类别，密度和强度，并在未来的土地使用图中描绘。每种土地使用类别中的土地用途应与以下标准一致：
美国人工智能产业：格局概览
随着我们深入研究美国人工智能行业的具体情况，必须考虑技术创新、监管环境、经济影响和道德考量之间的相互作用。该国在人工智能发展方面的轨迹不仅证明了其技术领先地位，还反映了其更广泛的社会价值观和未来愿景。本报告旨在全面概述美国人工智能的现状和未来前景，从广泛的来源汲取见解，以提供对这一复杂且快速发展的领域的细致理解。
OH Funder 景观顾问 RFP
为了评估和制定有效的捐赠和技术援助战略，公平基金正在进行为期 6 个月的评估，重点是了解当前支持俄亥俄州黑人、拉丁裔、亚太裔、移民和多种族工薪阶层社区领导的工作的机会和挑战。这项评估将为我们的工作提供参考，包括与其他慈善合作伙伴的协调和支持，以加强必要的慈善和实地基础设施，以支持对俄亥俄州建设权力和促进气候公平至关重要的组织。
2024-11-08 - CLF NBI RMI UW - 华盛顿州碳排放代码语言建议 - 最终版
我们建议在短期内采用多种合规途径来实施建筑规范，并逐步实施更严格的减排要求。这项建议在环境和经济节约与可行性之间取得平衡，为教育和培训留出更多时间。建议的方法（情景 P.7）将使华盛顿州新建筑的碳排放量比正常情况减少 16%，或在 2025-2050 年期间节省 570 万公吨二氧化碳当量（节省约 7.7 亿美元的社会成本）。这一估计的碳节约量与华盛顿州 2022 年通过的备受赞誉的商业电气化规范估计的 810 万公吨二氧化碳当量节约量处于同一数量级（Kocher & Gruenwald，2022 年）。如果设定的目标比 WBLCA 减少 30% 更严格，那么可以实现比本报告中显示的更大的节约量。
MADTP：多模式对准引导的动态令牌修剪，以加速视力 - 语言变压器
视觉 - 语言变压器（VLT）最近显示出巨大的成功，但同时伴随着大量的计算成本，其中主要原因可以归因于大量的视觉和语言令牌。存在用于压缩VLTS的令牌修剪研究主要遵循基于单模式的方案，但忽略了对齐不同模态来指导令牌修剪过程的关键作用，从而导致重要的代币在另一个模态分支中错误地修剪一个模态。同时，现有的VLT修剪作品也缺乏基于不同输入样本动态压缩每一层的灵活性。为此，我们提出了一个名为M Ultodal的新颖框架，用于加速变化VLT的木质制成d ynamic t ynamic t oken p Runing（MADTP）。具体来说，我们首先引入了精心设计的多模式对齐指导（MAG）模块，该模块可以使相同语义概念的特征与不同的模式相结合，以确保修剪的代币对所有模式都不太重要。我们进一步设计了一种新型的dy-namic令牌修剪（DTP）模块，该模块可以根据不同的输入实例自适应地调节每个层中的令牌压缩比。对各种基准测试的广泛实验表明，MADTP可以显着确定多种模型的计算复杂性，同时保留竞争性能。值得注意的是，当将MADTP应用于NLVR2数据集中的BLIP模型时，可以将GFLOPS降低80％，而性能降低少于4％。该代码可在https://github.com/double125/madtp上找到。
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
Project Plateau是一项由土地，基础设施，运输和旅游部（MLIT）（MLIT）领导的城市数字双胞胎的开放数据计划。
开发用用例，利用高级技术在灾难管理，环境，城市规划，流动性等各种领域等。通过创建和水平部署最佳实践，促进在公共和私营部门各个领域中用例的社会实施。
