以唯一对象标识符(OID)的形式转换为主内存指针(地址)。指针散布技术可以分为两个类:(1)允许在申请程序结束前从缓冲区中更换散布对象的指针,以及(2)那些排除滚动对象的位移的对象。一流的(即采取“预先替换”的“预防措施”的技术)尚未进行彻底的投资。研究了允许对象更换物体的四种不同的指针技术,并将其与不使用指针滚动的对象经理的性能进行了比较。广泛的定性和定量评估(仅在本文中可以介绍),这表明没有一个出色的指针策略所有应用程序概况。因此,设计了一个能够适应的对象基础运行时系统,该系统采用了各种指针策略,具体取决于应用程序配置文件特征,这些特征由例如与采样,用户规格IDICICATIONS和/或程序分析确定,这些特征由例如通过例如组合进行监视。
众所周知,许多小行星都与地球距离较近,其中一些可能蕴藏着宝贵的资源。因此,可以合理地推测,小行星采矿在未来将成为一项商业业务。2016H03,又名 469219 Kamooalewa,就是这样一颗大小为 100 米的小行星。这颗特殊的小行星与地球的距离约为与月球距离的 40 到 100 倍,其轨道使其成为地球的准卫星。这意味着它绕太阳运行的方式与绕地球运行的方式相同。据推测,对该小行星的探索任务已经完成,并发现了大量宝贵的资源。建立采矿作业并将资源运回地球被认为是可行的,而且会有利可图。然而,为了建立自主作业,似乎有必要将人类送上小行星。这是一个挑战,因为从未有载人进行过这样的深空任务。
Mark Abzug,医学博士儿科教授(传染病)教授学术事务副主席,科罗拉多大学医学学院Aurora学院科罗拉多州学院,CO YODIT BELEW,医学博士,医学博士,医学博士,医学博士学位副主任(DAV)抗病毒师(DAV)的治疗局(DAV),新药及其药物治疗办公室(OND),Infectious Disease and Indiatious for Infectious Contriation and Cest)(OND)(OND)(OND),CORIAN和FAMITIAD CONDIAS)(OND)(OOID)(OOID)) (FDA) Silver Spring, MD Tien Bo, PharmD Global Medical Unit Head Transplant and New Programs Takeda Pharmaceuticals Lexington, MA David Byron Head of Research and Development AntiVirus Therapeutics 7 Ardsley Court Princeton Junction, NJ John Concato, MD, MS, MPH Associate Director, Real-World Evidence Analytics Office of Medical Policy, CDER FDA Silver Spring, MD Lindsay DeVries, Au.D.,博士科学审核者产品评估与质量办公室(OPEQ)设备和放射健康中心(CDRH)FDA Silver Spring,MD
diff –git a/.gitattributes b/.gitattributes 索引 74ff35caa337326da11140ff032496408d14b55e..6da329702838fa955455abb287d0336eca8d4a8d 100644 — a/.gitattributes +++ b/.gitattributes @@ -22,3 +22,4 @@ ./twinbert/mainstream/mt_twinbert_tri_letter_weight.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text ./pytorch_model.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text +./clr/pytorch_model.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text diff –git a/clr/config.json b/clr/config.json 新文件模式 100644 索引 00000000000000000000000000000000000000000000..1c098bb6affd60a681ffa71b9e9046fd93e0b056 — /dev/null +++ b/clr/config.json @@ -0,0 +1,18 @@ +{ + “attention_probs_dropout_prob”: 0.1, + “fast_qkv”: false, + “hidden_act”: “gelu”, + “hidden_dropout_prob”: 0.1, + “hidden_size”: 1024, + “initializer_range”:0.02,+“intermediate_size”:4096,+“max_position_embeddings”:512,+“max_rel_pos”:128,+“num_attention_heads”:16,+“num_hidden_layers”:36,+“rel_pos_bins”:32,+“rel_pos_type”:2,+“task_dropout_prob”:0.1,+“type_vocab_size”:2,+“vocab_size”:101220 +} diff –git a/clr/pytorch_model.bin b/clr/pytorch_model.bin 新文件模式 100644 索引00000000000000000000000000000000000000000000000..f7c49e79b6f82c9410f1afc320faefd86685288e — /dev/null +++ b/clr/pytorch_model.bin @@ -0,0 +1,3 @@ +version +oid sha256:ef8f1e309907d0405229eec8c217e3ef5e8d8a25e7d073aa6e0a373d348d1e78 +size 1117689631 diff –git a/clr/vocab.txt b/clr/vocab.txt new fi
那些退休老人无休止地抱怨着,他们努力靠社会保障度日,这让我感到恶心。世界上几乎每棵树的树枝上都挂着两张账单,而这些老家伙却懒得伸手去捡。然后有数百万人“失业”并且找不到工作。如果你找不到工作,请弄清楚。前几天,有个人来拜访我,说他失业了。他能做什么呢?好吧,我们正处于经济衰退之中。看起来,这将是一个漫长的衰退,因为政府或国会尚未解决造成衰退的因素——他们真的能做些什么吗?好吧,一个人的灾难是另一个人的富矿。当汉普蒂倒下时,你会忙着做煎蛋卷,而不是坐在那里绞着手,看着硫化氢不断产生。
a b s t r a c t我们通过进行轴心对称辐射 - 磁性水力动力学模拟了70 M⊙星的重力崩溃,该轴向辐射 - 磁性水力动力学模拟了70 M⊙恒星具有两分矩的多矩中准中性相关性,从而,在完全相对于一般性相关的情况下,通过进行70 M⊙星的重力崩溃,从而对黑洞(BH)形成及其随后的爆炸性活性的影响进行了研究,从而对黑洞(BH)形成(BH)形成及其随后的爆炸活性的影响。由于其密集的恒星结构,即使强烈磁化模型在BH形成之前经历了所谓的磁爆炸,所有模型也无法成为最终的BH形成。在强磁模型中观察到的一个有趣的现象是在BH后形成中形成了相对论的射流。相对论射流是强力磁场和低密度材料与BH相结合的结果。射流进一步增强了爆炸能量,超过了10 52 ERG,在冲击之前,它远远超过了重力O V ER侧面。我们的自以为是的超新星模型表明,在超新星祖细胞的高质量端旋转磁化的巨大恒星可能是Hypernova和长伽马射线爆发祖细胞的潜在候选者。
摘要近年来,深度学习模型在计算生物学中的使用大大增加,预计它将继续随着自然语言诸如Rocessing等领域的当前进步。t hese模型虽然能够在输入和目标之间进行x关系,但也倾向于学习与de v elopment在其de v Elopment中使用的数据池的嘈杂偏差。为了评估他们在看不见的数据(其概括能力)上的性能,通常将A V ailable数据随机分为De V Elopment(Train / V Alidation)和测试集。该程序虽然标准表明,但由于所使用的数据库中的样本之间的现有相似性,因此已显示出对概括的可疑评估。在此w ork中,现在Spanseq,一种用于机器学习的数据库分区方法,可以扩展到大多数生物序列(基因,蛋白质和基因组),以便在集合之间进行V OID数据泄漏。我们还探讨了不限制相似之处的效果,从而重现了两种最先进模型对生物信息学上的de v elopment,不仅证实了随机分裂数据库对模型评估的后果,而且还扩大了这些对模型de V v epropment的影响。spanseq是https:// github.com/ genomicepidemiology/ spanseq。
近年来,视觉语言预训练框架在自然语言过程和计算机视觉方面取得了重大进展,从而在各种下游任务上取得了显着的绩效提高。但是,当扩展到点云数据时,现有的作品主要集中在构建特定于任务的模型上,并且无法提取概括良好的Univer-Sal 3D视觉嵌入。我们仔细研究了语义3D场景理解中的三个常见任务,并获得了对训练模型的开发的关键见解。以这些观察的启发,我们提出了一个视觉语言的预训练框架 - 工作3DVLP(3D视觉语言预训练对象对比度学习),它可以灵活地对3D视觉 - 语言下游任务转移。3DVLP将视觉接地作为代理任务,并引入了对象级别引导检测(OID)损失,以在场景中获得高质量的建议。此外,我们设计对象级交叉对比度对齐(OCC)任务和对象级别的自我对比度学习(OSC)任务,以将对象与示例对齐并显然区分场景中的不同对象。广泛的实验验证了三个3D视觉任务上3DVLP的出色表现,反映了其在语义3D场景理解中的优势。代码可在https://github.com/iridescentttt/3dvlp上找到。
类器官研究已成为生物医学中的一个变革性领域,重点是模仿人体器官的三维(3D)结构的体外发展。从各种类型的干细胞中得出,类器官紧密复制了人体器官结构和功能,比二维细胞培养物和动物模型具有显着优势,主要用于药物开发,组织工程和精度医学。最近的创新,包括生物制造技术的整合,已经显着提高了器官的结构复杂性和成熟度,从而扩大了其生物医学应用。器官培养的关键因素是利用细胞外基质(ECM),特别是脱细胞ECM水凝胶。这些水凝胶在器官生长和发育中有用,有效地模拟了体内环境,并支持各种器官系统的器官功能。将3D生物打印技术的集成到器官研究中标志着一种变革性的转变,这使得能够创建复杂的和CUS的结构。这篇综述表明,这些技术创新不仅彻底改变了组织工程和再生医学,而且还为药理学,疾病建模和个性化的医疗干预措施提供了巨大的影响。这些技术的综合整合为医学研究提供了一个有希望的未来,为疾病建模,药物发现和患者特异性治疗的发展铺平了道路,并标志着我们进入Preci Sion医学的新时代和个性化的医疗保健解决方案。
气候变化的健康含义是深远的,在全球范围内加剧了不平等现象和弱势群体。Heavie r rainfal l and risin g temperature s undermin e acces s t o cle an wate r, amplifyi ng t he spre ad of waterbo rne disea ses l ike chole ra, diarrho ea, and typh oid, w hile also dri vin g an incr eas e in vector- borne di sease su ch as de ngue.cl imate ch ange对食品系统的破坏增强了其形式的营养脂肪腐烂离子,在最严重的情况下,以强迫流离失所[1]。clipat e ch ange and Biod cors loss也威胁了医疗素的质量,这些疾病在全球初级保健系统中都发挥了作用,并且在全球初级卫生保健系统中发挥了作用。Heatwaves,现在以Grea ter频率和Int Ensi Ty的形式出现,遇到中风和心血管疾病的风险,尤其是在Frastru ctur E的绿色有限的城市地区[2]。对身体健康的影响,气候变化对精神上的风险构成风险,尤其是在年轻人中。攀登变化与高度的气候焦虑,抑郁症和p ost-trau matic应力障碍(PTSD)相关联。