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OFFLU 禽流感疫苗匹配 (AIM) 家禽疫苗：H5Nx 执行摘要
家禽接种高致病性禽流感 (HPAI) 疫苗的有效性取决于根据年龄和宿主物种是否能够获得合适的疫苗以及是否正确使用。新出现的野生毒株的抗原变异可能会降低现有疫苗的效力。对于主要依赖抗体（体液）免疫反应的疫苗（例如，常规灭活疫苗、亚单位疫苗）尤其如此。OFFLU-AIM 项目的目标是提供有关循环 HPAI 病毒中病毒表面蛋白多样性（抗原多样性）的信息，这些多样性可能会影响现有疫苗的有效性。该项目重点关注鹅/广东/1/96 谱系 A(H5Nx) 病毒（Gd/Gd），这些病毒自出现以来就已发生遗传多样化。必须强调的是，抗原和遗传进化并不总是一致的（Kok 等人，2024 年），因此，本报告中的信息来自多个来源，包括在粮农组织和 WOAH 参考实验室进行的抗原测试。持续监测和全面表征病毒，包括抗体监测，特别是在使用疫苗接种的国家，至关重要。
理想的组件匹配
遵守GAIA-X原则：新成员需要加入Euprogigant生态系统并遵守Deltadao设置的Pontus-X的要求。这些涉及所有参与者使用自我主张身份（SSI），作为与GAIA-X Trust框架的合法人，具有对官方注册的经过验证的合法人。此外，在入职时也需要满足。这些包括遵守GAIA-X信任框架。此外，为了识别目的，有必要使用有效的欧洲唯一标识符（EUID），经济运营注册和标识号（EORI），增值税识别号（VATID）或唯一的LEI编号。此外，入职过程要求总部的物理位置与法律人员的有记录的法律注册相匹配。此外，还需要创建新的参与者凭证，或者在此过程中支持以前存在的GAIA-X参与者凭证。最后，操作成员需要一个可识别的唯一公共网络，该公共网络由专用密钥控制，可以在参与者注册表中添加。入门过程中的所有这些措施确保所有参与者都与安全和主权数据交换的总体目标保持一致。
胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损预测糖尿病：在全国范围
背景：评估胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损是否是使用全国人群代表数据来增强数据隐私的Koreans中糖尿病的有用预测。方法：本研究分析了韩国国家健康与营养检查调查（KNHANES）2007- 2010年和2015年没有糖尿病> 40岁的人的数据，以及2015年的国家健康保险服务国家健康筛查队列（NHIS-HEALS）。由于隐私问题，这些数据库无法使用直接标识符链接。因此，我们将10个合成数据集发电，然后与NHI-Heals进行统计匹配。胰岛素分解（HOMA-IR）和稳态模型的稳态模型评估分别用作胰岛素抵抗和胰岛素分泌功能的指标，以及在NHIS-HEALS中捕获的糖尿病分泌功能。结果：在统计匹配10个合成knhanes和NHIS-Heals数据集后，分析中包括了4,580（范围为4,463至4,761）的中位数（范围为4,463至4,761）。在5。8年的平均随访期间，中位数为4.7％（范围为4.3％至5.0％）的参与者患有糖尿病。与参考低– HOMA-HOMA/HOMA-HOMA-β组相比，高– Homa-ir/Low-– HOMA-β组具有糖尿病的风险最高，其次是高– Homa-ir/High-Homa-homa-β组和低HOMA-HOMA-HOMA-HOMA-HOMA/LOW-HOMA/LOW-HOMA-β组（中位调节危险比[中位数危险率[ranges]：3.36至3.36至1.86至1.86至1.86至1.86至1.86 [1.05] [1.86] 3.22]和1.68 [0.93至3.04]。结论：胰岛素抵抗和胰岛素分泌受损是韩国人口中糖尿病的强大预测指标。通过统计匹配结合横截面合成和基于纵向索赔的队列数据而构建的反重新组件可能是研究糖尿病自然历史的可靠资源。
匹配对称谓词的上界...
在本文中，我们重点研究形式为 f ◦ G = f ( G ( X 1 , Y 1 ), . . . , G ( X n , Y n )) 的函数的量子通信复杂度，其中 f : { 0 , 1 } n →{ 0 , 1 } 是对称函数，G : { 0 , 1 } j × { 0 , 1 } k →{ 0 , 1 } 是任意函数，并且给定 Alice (或 Bob) ( X i ) i ∈ [ n ] (或 ( Y i ) i ∈ [ n ])。最近，Chakraborty 等人。 [STACS 2022] 证明，当允许双方使用共享纠缠时，f ◦ G 的量子通信复杂度为 O ( Q ( f )QCC E ( G ))，其中 Q ( f ) 是 f 的查询复杂度，QCC E ( G ) 是 G 的精确通信复杂度。在本文中，我们首先证明相同的陈述在没有共享纠缠和共享随机性的情况下成立，这推广了他们的结果。基于改进的结果，我们接下来在两个模型中证明任何对称函数 f (其中 AND 2 : { 0 , 1 } × { 0 , 1 } →{ 0 , 1 } 表示 2 位 AND 函数) 的 f ◦ AND 2 的严格上界：具有共享纠缠和不具有共享纠缠。这与 Razborov [Izv. Math. 67(1) 145, 2003]当允许共享纠缠时，我们改进了Razborov的界限，当不允许共享纠缠时。
1 泰国投资促进会推出新配套...
3 政策委员会批准的20年国家战略计划如下：（1）泰国人民和社会的福祉：建立国家安全，使人民感到满意。（2）国家竞争力、经济增长和收入分配：提高各种能力，促进经济持续发展。（3）人力资本发展：促进多维度的人力资本发展，培养正直、有技能、高素质的公民。（4）社会平等与公平：拓宽机会，促进社会平等。（5）国家生物多样性、环境质量和自然资源的可持续性：以绿色增长为基础提高生活质量。（6）政府效率和改善公共服务：改革政府管理，关注公众利益。
使用大型语言模型和招聘专业知识来优化多语言工作报价 - 申请人简历匹配
在日益全球化的经济和劳动力市场的背景下，招聘机构面临着处理以各种语言，格式和样式编写的工作和工作申请的挑战。经常，这导致对求职者与工作机会相关的求职者的简历进行次优评估。为了应对这一挑战，我们提出了一个遵循“人类在线”方法的相互作用系统，积极涉及招聘人员参与工作机会 - 申请人简历匹配。该系统使用了一个微调的最先进的分类模型，该模型将求职者简历与欧洲技能，能力，资格和计算分类法的标签保持一致，以提议与候选人的CVS提供初步比赛。这场匹配是通过与招聘人员进行连续的LLM驱动相互作用来完善的，这最终在CV相关性得分和报告中证明它们是合理的。
跨域通过双匹配转换
跨域少数射击语义分割（CD-FSS）旨在训练可以从不同域中分割具有一些标记图像的域类别的广义模型。以前的作品证明了特征转化在顾问CD-FSS中的有效性。但是，他们完全依靠支持图像进行特征转换，并且反复使用每个班级的一些支持图像很容易导致过度拟合并忽略了类内部外观差异。在本文中，我们提出了一个双重匹配的基于转换的网络（DMTNET）来解决上述问题。我们建议自我匹配转换（SMT），而不是完全依靠支持图像，以基于查询图像本身本身构建特定于特定的转换矩阵，以将特定于域特异性的查询特征转换为域。计算特定特定的转换矩阵可以防止过度拟合，尤其是对于元测试阶段，仅将一个或几个图像用作支撑图像来分割数百或数千个图像。获得了域 - 不足的特征后，我们利用了双关联构建（DHC）模块，以与Support图像的前景和背景之间的查询相关之间的超相关性，基于前景和背景图的前景和背景预测映射的产生和超级映射，并具有分为分段，以增强其分段。此外，我们提出了测试时间自我填充（TSF）策略，以更准确地自我调整看不见的域中的查询预测。代码可在https://github.com/chenjiayi68/dmtnet上找到。在四个流行数据集上进行的实验实验表明，DMTNET比最新方法实现了卓越的性能。
时间序列建模的条件流匹配
可以通过使用神经网络近似其矢量场来学习系统的不变动态，这是一种称为神经odes的概念（Chen等人。，2018b; Rubanova等。，2019年； Yildiz等。，2019年）。然而，这些模型的损失景观的复杂性随观察到的轨迹的长度而增加，因此它们的训练也无法收敛于中等长的观察范围（Ribeiro等人。，2020年； Metz等。，2022）。早期溶液将长轨迹分为较小的细分市场，并通过约束确保概率模型的连续性（Hedge等人。，2022; Iakovlev等。，2023）。然而，在没有离散近似值的情况下安装长轨迹仍然是一个空旷的问题。
布局：布局生成的流匹配
摘要。查找合适的布局代表了图形设计中的Di-Verse应用程序的至关重要任务。是由简单，更平滑的采样轨迹促进的，我们探索了流动匹配作为基于当前扩散的布局生成模型的替代方法。具体来说，我们提出了Layoutflow，这是一种有效的基于流量的模型，能够生成高质量的布局。我们的方法不是逐步确定嘈杂布局的元素，而是学会逐渐移动或流动初始样本的元素，直到它达到最终预测为止。此外，我们采用了一种调理方案，使我们能够使用单个模型以不同程度的调理来处理各种生成任务。经验，LayoutFlow在最新模型的同时表现出色，同时要快得多。项目页面（包括我们的代码）可以在https://julianguerreiro.github.io/layoutflow/上找到。