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粒度事项：病理图形驱动的脑CT报告生成的跨模式比对
自动脑CT报告生成可以提高诊断颅疾病的效率和准确性。但是，当前方法受1）粗粒监督的限制：图像文本格式中的训练数据缺乏识别微妙的异常性的监督，以及2）耦合的交叉模式对齐：视觉文本一致性可能不可避免地以粗糙的方式进行，从而导致鲜明的特征代表性地汇总，以报道的代表。在本文中，我们提出了一种新型的病态图形驱动的跨模式比对（PGCA）模型，以进行准确且健壮的脑CT报告生成。我们的方法可以通过对病理图进行构建以学习精细的视觉提示并与文本单词对齐，从而有效地解开了跨模式的对准。该图包含代表基本病理性贡献的异质淋巴结（即，组织和病变）通过与先前的知识相关的内部和属间边缘。通过精心设计的图形嵌入和更新模块，我们的模型完善了微妙的tiss和病变的视觉特征，并使用对比度学习使它们与文本单词对齐。广泛的实验结果证实了我们方法的生存能力。我们认为，我们的PGCA模型有可能大大增强脑CT报告的自动产生，并最终有助于改善颅骨疾病诊断。
焦点（存储）能量最重要
1简介2评估过程2负载曲线3备用运行时4循环频率4站点限制6环境弹性7安全性9安全性9可回收性9储存系统技术10铅酸12锂离子16锂离子16 Nickel-Zinc 18 Sodium-ion-sodium-ion sodium-ion 19比较技术20对任何给定站点20的最佳ESS应用需要到任何给定的ESS 20的最佳技术21 ABS ABS AS CALENITION 27 ABS ABS AS CARE 2 27估算2 27估算2 26估算值25
福利事宜 - 2023 年 11 月
在管理移民的框架下，将皇家格林威治的税收抵免申请人转移到全民信贷 (UC) 的过程于 2023 年 8 月开始。最初，移民通知仅发给获得税收抵免的申请人 1 人，并且针对单身申请人，但 9 月 27 日的公告确认从 10 月起将其扩展至夫妇。鉴于遗留申请人向 UC 的迁移是 40 年来福利制度的最大变化之一，DWP 关于自扩展到税收抵免申请人以来管理移民进展的 2023 年 11 月统计数据令人担忧。它显示，在 2022 年 7 月至 2023 年 8 月期间收到移民通知的人中，有 16,020 人（几乎七分之一）没有申请 UC，他们的福利支付被停止。现在还不知道该行政区有多少税收抵免申请人受到影响，因为这些信息尚未公开。然而，议会选区（不覆盖整个行政区）提供的数据表明，截至 2023 年 5 月，目前有 33,679 名申请人领取 UC，12,265 名申请人仍在领取遗留福利（其中约 5,000 名是税收抵免申请人）。我们还知道，收到移民通知的税收抵免申请人的数量正在继续增加（甚至还在进一步增加——从每月 30,000 人增加到 80,000 人）。DWP 还开始向少数在管理移民时间表之前领取其他遗留福利的申请人发出移民通知。目的是让他们继续学习，并帮助确保顺利
家庭事务报告2023
在缩小差距的全国协议中的目标12，以减少原住民和托雷斯海峡岛民在户外护理中的过度代表到2031年的45％，这仍然很大。受儿童保护系统影响的原住民和托雷斯海峡岛民儿童的数量正在增加。在2022年，澳大利亚有22,328个原住民和托雷斯海峡岛民的儿童，是有史以来最多的记录。最令人不安的是，原住民和托雷斯海峡岛民的儿童的可能性是非土著儿童在户外护理中的10.5倍，这是有史以来最高代表的最高率。通过家庭事务，我们继续呼吁问责制，以履行《国民协议》中的承诺。所有政府都需要做更多的事情来改变与家庭事务的路线图和优先改革一致的儿童保护系统。
忽视事项策略
青春期的忽视：与忽视年幼的孩子不同，并且随着年轻人的年龄增长而被忽视。对于青少年来说，忽视和虐待之间的界限通常更有问题：例如，当一个年轻人被迫通过虐待离开家时，发现自己“被忽视”，饥饿和无家可归。未被发现的童年忽视可以在青春期表现出来。研究告诉我们，忽视与有害性行为与儿童性剥削之间存在联系（Howarth和Platt，2019年）。受到忽视影响的年轻人可以在课堂上表现出不良行为或社区中的反社会行为，这可能成为工作的明显强调，而不是将行为与忽视联系起来。我们还应该注意特定被忽视的青少年的群体 - 残疾年轻人，年轻照顾者，来自少数民族的年轻人以及其他可能在社区中被边缘化的青少年。
关注最重要的事情：修复或消除障碍
我正在提升我的 AAA 门槛（头衔、级别和姓名） BBB 是我们的基准绩效 CCC 是我们期望的结果；我们无法作为一个团队或通过与他人/同事合作来实现它 如果您进行 DDD 行动 我们将实现 EEE 结果（理想情况下，它与 CCC 相同。如果不是，请解释原因） 具有 FFF 置信度（您实现 EEE 结果的百分比机会） 如果今天不做出决定，我们将在 GGG 天内重新审视
为什么具有不完整市场的开放经济模型的全球和本地解决方案有所不同，以及为什么它重要
4我们使用Mendoza和Villalvazo（2020）开发的FIPIT算法。该算法修改了欧拉元素方程式的标准迭代方法，以避免求解同时求解非线性方程（如标准时间迭代方法）和不规则的插值（如内源性网格方法）。进行比较，附录B.1.2使用值函数迭代解决了模型。5在De Groot等人的附录B.3.7中。（2019年），我们提出了三阶应用程序（3OA）结果，并发现除非引入随机波动率，否则3OA是不必要的（请参阅De Groot，2016年）。对于QLOBC，我们使用DynareObc算法。div> dynareObc和oxcbin时，当均衡是唯一的时候，可以提供相同的解决方案。dynareObc的优点是它在有限的时间内收敛，并且可以测试平衡多重性。6在De Groot等人中。 （2019年），我们研究了针对的校准设置以匹配NFA的第一阶自相关。 我们发现的定性特征没有变化。6在De Groot等人中。（2019年），我们研究了针对的校准设置以匹配NFA的第一阶自相关。我们发现的定性特征没有变化。
2023 GRGB 领导力讨论 #4 (8 月) 关注最重要的事情并使用经过验证的问题解决方法
要解决难题并取得良好成果，一切都从我们团队的组成开始，今年我们开始讨论通过信任和尊重建立学习型团队。这些类型的团队通常可以使用五个为什么（Mar 的问题解决培训 (PST)）来最好地了解根本原因。随着这种类型的团队得到积极发展，每个人都可以更轻松地采取透明的行动并就标准和目标保持一致，这样每个人都可以在团结一致使事情变得更好时理解为什么。清晰地了解标准和目标对于制定标准工作（May 的 PST）至关重要。一旦实现了这种清晰度，就更容易找到和拥抱红色，对标准或目标是否得到满足保持绝对诚实和冷静的态度。尽早识别红色的方法之一是通过日常和可视化管理（Jul 的 PST）。一旦确定了红色，我们的下一步就是：
工作文件23-041策略很重要：来自全球创业现场研究的证据
创新创业的战略的作用在理论上是模棱两可的，并且在从业者中进行了很多争论。我采访了来自34个国家 /地区的253个规模软件企业的高管，并评分了其市场和组织选择的一致性，以检测他们是否有策略，开发同类产品的第一个数据集。制定策略可以预测非US的创业公司的性能，为此，策略得分的一个标准偏差增加与估值的增加相关。然而，非美国初创公司不太可能制定策略。他们的策略得分比其他标准偏差要低0.3。其他分析表明，由于存在财务，人才和文化差异，因此在非US背景下，错误的成本更高，在没有策略的情况下对那里的企业进行惩罚，从而有助于预期失败的来源。但是，创建策略更加困难，没有从前错误中学习的能力。一起，这项研究表明，在机构背景下，错误更为昂贵，策略更重要，但也很难发展。