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dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
职位标题：糖尿病护理与公共卫生计划部主任：科学与实践 - 匹配核心战略1报告：P
职位标题：糖尿病护理和公共卫生计划部主任：科学与实践 - 匹配核心策略1报告：实践和学习副总裁FLSA状态：全职，豁免监督：公共卫生计划协会上次审查：2024年1月2024年1月基本功能并管理并管理了对主题的开发，实施和评估，以培训（SME）培训（SME）培训2.收件人。糖尿病匹配倡议是一种战略方法，用于促进患有糖尿病风险或有风险的优先人群的健康公平。董事将领导Match Core Strategy 1团队在识别，招聘和吸引中小企业的比赛中，以建立可持续合作伙伴关系网络，以在DP23-0020接收者中建立相关的知识和技能，并促进实施循证糖尿病预防，管理，以及减少优先人口的风险风险的循证方法。中小型企业将具有与国家糖尿病预防计划（DPP），糖尿病自我管理教育和支持（DSMES），健康体重管理，Muti方向电子推荐，创新支付方法，社区健康工作者（CHW）劳动力发展，健康公平和卫生（SODH）和优先人口的社会确定性的技能。主任将与埃默里大学（Emory University）和疾病控制与预防中心（CDC）合作，成为这项为期五年协议的领导团队的重要成员，并将监督核心战略1团队的其他成员。基本职责和责任
Offlu Avian流感匹配（Offlu-aim）...
在法国和荷兰进行的疫苗试验表明，在2021年在这两个地方分离的禽类疾病和禽类的传播侵害了疾病和传播。法国的研究涉及用自我复制的RNA病毒疫苗或亚基疫苗接种的m子鸭子。在荷兰提供保护的疫苗是HVT载体疫苗。这些实验研究可能无法反映其他因素可能影响疫苗有效性的情况，但在实验室条件下确实表现出了良好的保护。在其他地方，分别基于2020年和2018年的菌株，引入了中国2.3.4.4b病毒（例如RE-14）和埃及的疫苗抗原。在火鸡进行了其他研究，但尚未正式报道。对于那些打算接种火鸡的人，我们建议在确定适当的方法和候选产品以考虑进行疫苗接种时与Offlu或其他专家进行讨论。
2 imatch +项目最终摘要
通过绿色电气化实现弹性系统和社会需要跨学科的研究。一方面，这种新兴系统提供了相当大的弹性优势，因为它使用了国内可用的可再生资源，并将具有将有效的大规模基础设施与小规模分散化的结构结合在一起的网络结构。另一方面，这种网络结构发生了新的漏洞（i）主要的能源载体，因为电力，运输，供暖和行业与电力相互联系，因此能源载体的主要能源载体； （ii）跨境电力互连器，随着风和太阳能的可变输出发电的增加，使用较大面积的资产更有效地平衡； （iii）网络攻击，随着系统的高度数据并依赖于系统； （iv）新的能源地缘政治，在其中竞争关键和战略矿物质和金属，进入技术和市场的竞争，以及与商机共存的一般国际秩序。
2024旅游匹配资金
1。Digital Marketing ..................................................................................... 20 2.Social Media ............................................................................................ 21 3.Print .............................................................................................................. 21 4.Radio .................................................................................................... 21 5.Television ................................................................................................ 21 6.出门在外.................................................................................................................................................................................................................................................................网站开发和维护................................................................................. ................................................................................................................................................................................. 25 I.Public Relations ....................................................................................... 25-26 J.Trade & Consumer Outreach ................................................................... 26-27 K. Information Center & Other Consumer Services .......................................... 27 L. Mailing/Distribution Program.......................................................................... 27 M. Telephone Services ....................................................................................... 27
将5G连接的车辆匹配到感知...
5G连接的自动驾驶汽车（CAVS）通过共享感应和驱动信息来帮助增强对车辆驾驶环境和合作的看法，这是一项有希望的技术，旨在避免事故并提高道路使用效率。骑士之间合作的关键问题是将通信车辆与摄像机，LIDAR等传感器捕获的车辆相匹配。不正确的车辆匹配可能会导致严重事故。虽然现在可以适用于自动驾驶汽车的厘米水平定位，但将连接的车辆匹配到感知的车辆（MCSV）仍然具有挑战性，并且很少研究。在本文中，我们有动力研究5G骑士的MCSV问题，提出和评估解决方案以弥合研究差距的解决方案。我们提出了MCSV问题，并提出了两种支持合作驾驶的MCSV方法。第一种方法是基于车辆注册号（VRN），它是识别车辆的独特之处，可以在MCSV的CAVS中共享。vrn在共享之前进行了悬浮，以保护隐私，并将与共享的车辆匹配相提并论。第二种MCSV方法基于车辆外部视图的视觉特征，该视觉特征与其他骑士共享，并将其与从视觉传感器获得以匹配感兴趣的车辆的骑士相比。开发了一个新的MCSV数据集来评估所提出方法的有效性。实验结果表明，两种方法都是可行且有用的，它们的假阳性速率非常低，这对于合作驾驶安全至关重要。
利用人工智能进行工作匹配
2 Depth First Co. Ltd.，泰国曼谷 摘要 过去几年，就业市场呈指数级扩张。由于招聘人员和求职者众多，要将完美的求职者与完美的工作匹配起来并非易事。招聘人员瞄准的是具有职位描述中提到的所需技能的求职者，而求职者则瞄准他们理想的工作。搜索障碍和技能不匹配是长期存在的问题。在本文中，我们建立了一个模型，将公司与具有合适技能的求职者匹配，将员工与合适的公司匹配。我们进一步开发了一种算法来调查人们的招聘历史以获得更好的结果。 关键词 工作匹配，招聘人员，TSIC，TSCO，机器学习 1. 介绍 分类并非易事，但文档/文本分类的复杂性增加了两倍。通常，文本/图像/视频的分类方法包括将训练数据定义为不同的类别或类别进行训练，然后使用训练后的模型将新的未见数据分类到其指定的类别/类中。在过去十年中，数据也在增加，这使得人工分类变得更加困难。就业行业在过去几年中经历了巨大的增长，正如我们目前在 covid 19 中看到的那样，职位发布和职位搜索都只能通过互联网进行。说到职位名称，有时会非常模糊。例如，计算机工程师和 Web 开发人员做同样的工作。Python 程序员和 Python 开发人员做同样的工作，这与 Python 软件工程师非常相似，但一个可能比另一个更快、更强。因此，当招聘人员上传招聘信息时，它希望看到所有具备该职位所需技能的候选人。这同样适用于候选人。此外，许多职位名称的写法不同，但要求相同。由于对职位名称的误解，完美的候选人可能会错过这一点。因此，至关重要的是，我们必须有一个系统，可以根据这些职位的要求对这些职位进行分类，从长远来看，这将使公司和候选人受益。这也将是一个更公平的平台，候选人将完全根据他们的技能组合入围。在泰国，工作/职业根据工作技能和要求分为不同的类别。它们通过泰国标准职业分类 (TSCO) 和泰国标准行业分类 (TSIC) 进行分类。在本文中，我们提出了一个工作匹配分类系统，该系统将使用职位描述以及 TSCO 和 TSIC 将传入的工作分类到其特定类别中。为了进行分类工作，我们使用了
苏格兰橄榄球比赛官方策略
在2020年11月，苏格兰橄榄球和苏格兰橄榄球裁判协会合作组织了一次“提高我们的游戏”会议，以开始讨论在苏格兰主持比赛的未来。这次会议是由史蒂夫·戈姆利（Steve Gormley）（公开竞技场咨询公司）促进的，并确定了对整个比赛的新比赛主持策略的必要性，并且需要关键利益相关者之间的紧密对齐 - 苏格兰橄榄球苏格兰橄榄球，苏格兰橄榄球裁判协会，裁判协会，俱乐部和学校。
评估早期 ctDNA 动态以预测转移性乳腺癌靶向治疗的疗效：plasmaMATCH 试验的结果
plasmaMATCH 由英国癌症研究中心 (CRUK/15/010, C30746/A19505) 资助，并得到了阿斯利康、Puma Biotechnology、Guardant Health 和 Bio-Rad 的额外支持。衷心感谢所有试验参与者及其家人。我们感谢 Breast Cancer Now 为这项工作提供资金，这是对伦敦癌症研究所托比罗宾斯乳腺癌研究中心的计划资助的一部分。还要感谢参与中心的工作人员、ICR-CTSU 试验团队、中央实验室的工作人员以及乳腺癌现在托比罗宾斯研究中心生物信息学核心设施的 Syed Haider 及其团队提供的生物信息学支持。plasmaMATCH 由癌症研究所和皇家马斯登国家医疗服务基金会共同赞助。ICR-CTSU 由英国癌症研究中心核心拨款 (C1491/A25351) 资助。 plasmaMATCH 得到了英国曼彻斯特克里斯蒂医院的国家卫生研究院 (NIHR) 曼彻斯特临床研究中心、英国癌症研究中心剑桥中心、剑桥 NIHR 生物医学研究中心和英国剑桥剑桥实验癌症医学中心的支持。plasmAATCH 在英格兰的参与点得到了 NIHR 临床研究网络的支持，在苏格兰得到了首席科学家办公室的支持，在威尔士得到了威尔士健康与护理研究中心的支持。本研究是由皇家马斯登国家医疗服务基金会 NIHR 生物医学研究中心和英国伦敦癌症研究所支持的独立研究。所表达的观点为作者的观点，不一定代表 NIHR 或卫生与社会保健部的观点。作者还感谢 plasmaMATCH 试验管理小组、独立数据监测委员会和试验指导委员会中对试验进行监督的过去和现在的同事。
一种结合 AI 和 SFM 算法的匹配移动方法，用于历史电影镜头
关键词：物体检测、神经网络、摄像机跟踪、摄影测量、文化遗产、度量质量评估 摘要：寻找适合摄影测量的材料是文化遗产记录的关键部分。摄影测量可用于生成经过度量认证的 3D 模型。当文化遗产丢失时，历史电影镜头档案中包含的材料对于记录特别有用。在本研究中，提出了一种创新的匹配移动方法，旨在利用人工智能和 SfM 算法来识别从电影镜头中提取的出现丢失古迹的帧，这些帧适合用摄影测量处理以进行 3D 重建。首先，通过训练物体检测神经网络对视频中的文化遗产进行识别和跟踪。然后，使用包含古迹的边界框的坐标自动提取检测到的帧。通过仅选择从同一场景的多个角度拍摄的照片并分析边界框位置随时间的变化来识别相机运动。需要进一步检查材料以仅选择序列并消除来自不同历史时期的单帧和图像。在此过程之后，仅自动选择正确的帧并用摄影测量法处理，并评估获得的 3D 模型的质量。本研究中实验的方法代表了文化遗产领域的一种强大工具，因为它可以自动选择适合摄影测量的材料。此外，它提供了可以扩展到其他领域的重要见解。