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12040363.pdf - CORE
BEGUIN-VERBRUGGE 女士，安妮特。信息与通信科学大学教授。里尔第三大学 COURBIERES, Caroline 女士。信息与通信科学讲师。图卢兹第三大学 – Paul Sabatier Mme COUZINET，Viviane。信息与通信科学大学教授。图卢兹第三大学 – Paul Sabatier M. JEANNERET，Yves。信息与通信科学大学教授。 CELSA，巴黎大学 4. LAQUIEZE 女士，Brigitte。信息与通信科学高等农艺教育教授、图卢兹国家农艺培训学校 (ENFA) 院长 M. MOLINIER, Pierre。信息与通信科学大学教授。图卢兹第二大学 - Le Mirail
障碍赛马饲养者 - 障碍赛世界
294 M. DOMINIQUE MAES, MME FREDERIQUE MAES, CHAILLY EN BIERE (法国) 313 VANGOG DU MAS GARNIER / VANGOG DU MAS GARNIER 104WE32 2009 种马 SF 短号 QELBOID DEv
新闻稿新德里，5月27日
图1。 在2024年西南季风季节（6月至9月）期间，印度的季节性降雨量的tercile类别的更新预测（低于正常，正常和高于正常）。 该图说明了最可能的类别及其概率。 土地区域内的白色阴影区域代表气候概率。使用由耦合气候模型制备的MME预测来得出了育肥。 （*Tercile类别具有相等的气候概率，分别为33.33％）。图1。在2024年西南季风季节（6月至9月）期间，印度的季节性降雨量的tercile类别的更新预测（低于正常，正常和高于正常）。该图说明了最可能的类别及其概率。土地区域内的白色阴影区域代表气候概率。使用由耦合气候模型制备的MME预测来得出了育肥。（*Tercile类别具有相等的气候概率，分别为33.33％）。
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a）在没有书面疫苗病史的书面痕迹的情况下，必须在零时恢复多价疫苗接种DTP b）必须对3种疾病的病史进行更新，以适用3种疾病c）抗肝炎疫苗B）抗议疫苗接种后，禁止献血3个月
阿片类药物滥用咨询委员会会议
• 指定时间段内的多位提供者事件 • 每日活性吗啡毫克当量 (MME) • 同时开具阿片类药物和苯二氮卓类药物处方 • 目标是告知处于危险中的患者并帮助临床决策以获得最佳的患者护理
是什么使良好的视觉说明？合成视觉说明调整的复杂视觉推理说明
视觉指导调整对于赋予多模式大语言模型（MLLMS）的零弹性概括性capabil至关重要。在本文中，我们旨在投资一个基本问题：“什么使良好的视觉说明造就了”。通过一项综合实证研究，我们发现着重于复杂的视觉推理任务的指导在改善MLLM的性能方面特别有效，结果与指导复杂性有关。基于这种见解，我们开发了一种系统的方法来自动创建高质量的复杂视觉推理指令。我们的方法采用合成完整的改革范式，利用多个阶段来逐步提高说明的复杂性，同时保证质量。基于此AP-PRACH，我们创建了具有32K示例的Comvint数据集，并在其中创建了四个mllms。实验结果始终取消了所有组合MLLM的性能，例如MME感知和MME认知的LLAVA分别提高了27.86％和27.60％。我们的代码和数据可在链接上公开获取：https：//github.com/rucaibox/comvint。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
1。背景印度北部由七个气象细分组成（东北方邦，西北方邦，北方邦，北方邦，哈里亚纳邦，旁遮普邦，喜马al尔邦，查mu＆克什米尔和克什米尔和拉达克），每年1月至3月的年度降雨量约为18％。Jammu＆Kashmir和Ladakh尤其是其年降雨量的31％。冬季降雨对于该地区的狂犬作物至关重要。这对于该地区的水管理也至关重要。由于这些原因，印度气象部（IMD）一直在对印度北部的冬季降雨进行长期预测。imd也不断致力于提高预测模型的技能。预测基于自2021年季风季节以来引入的新开发的多模型集合（MME）技术。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD/MOES MOES MOES季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
1。背景印度北部由七个气象细分组成（东北方邦，西北方邦，北方邦，北方邦，哈里亚纳邦，旁遮普邦，喜马al尔邦，查mu＆克什米尔和克什米尔和拉达克），每年1月至3月的年度降雨量约为18％。Jammu＆Kashmir和Ladakh尤其是其年降雨量的31％。冬季降雨对于该地区的狂犬作物至关重要。这对于该地区的水管理也至关重要。由于这些原因，印度气象部（IMD）一直在对印度北部的冬季降雨进行长期预测。imd也不断致力于提高预测模型的技能。预测基于自2021年季风季节以来引入的新开发的多模型集合（MME）技术。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD的季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。
电子设备制造基础
Parasuraman Swaminathan 教授是印度理工学院马德拉斯分校冶金与材料工程系 (MME) 的教授。他于 2013 年加入该学院。他拥有印度理工学院马德拉斯分校的冶金与材料工程学士和硕士双学位，以及美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的材料科学博士学位。随后，他在约翰霍普金斯大学和美国国家标准与技术研究所 (NIST) 从事微电子器件制造方面的博士后研究。他还在英特尔公司工作了两年，主要在其开发工厂工作。他的研究小组称为电子材料和薄膜小组，他们从事印刷电子和薄膜沉积领域的工作。他的研究页面可在 https://mme.iitm.ac.in/swamnthn 上访问。Parasuraman 博士自 2016 年以来一直提供这门在线课程。他已经出版了一本关于这个主题的教科书。