在Web-scale数据集中预先训练的视觉语言模型(VLMS)在用最小数据调整时,在下游任务上表现出了显着的功能。但是,许多VLM依赖于专有数据,而不是开源数据,这限制了使用白色框的使用进行精细调整。因此,我们旨在开发一种黑匣子方法来通过自然语言提示来优化VLM,从而避免需要访问模型参数,功能嵌入甚至输出逻辑。我们采用基于聊天的LLMS来搜索VLM的最佳文本提示。特别是,我们采用了一种自动的“爬山”程序,该程序通过评估当前提示的性能并要求LLMS根据文本反馈来对其进行融合,从而将其融合到有效的提示中,所有这些程序都在没有人类的对话过程中进行了反馈。在具有挑战性的1-Shot图像分类设置中,我们的简单方法平均超过了白色框连续提示方法(COP)1。在包括Imagenet在内的11个数据集中有5%。我们的方法还优于人工工程和LLM生成的提示。我们高出了对话反馈的优势,该反馈既不是正面和负面提示,表明LLM可以在文本反馈中利用隐式“梯度”方向,以进行更有效的搜索。此外,我们发现通过我们的策略生成的文本提示不仅更容易解释,而且还以黑盒方式在不同的VLM架构上良好地转移。最后,我们在最先进的Black-Box VLM(DALL-E 3)上演示了我们的框架,以进行文本对图像优化。
子宫颈的摘要癌是一个全球问题,近距离放射治疗是用于治疗此类癌症患者的主要放射治疗成分之一。随着治疗计划中的科学和技术发展的出现,有必要在近距离放射治疗中进行反相反的优化,并与传统的手动优化方法进行了彻底的比较。在这项工作中,物理参数;分别使用D 98和D 90代表的目标体积的最低剂量为98%和90%,用于评估相对于目标的治疗计划,而2厘米3卷(d 2cm 3)收到的最低剂量用于研究处于风险的器官的并发症。使用的符合性指数硬币用于描述按规定的剂量和每个器官的分数,每个器官处于接收临界剂量的风险量,这可能会导致并发症。还根据无放射生物学参数并发症控制概率P +进行了治疗计划评估。与同源手动图形优化计划进行了比较,与两种近距离抗体抗体计划算法相对应的物理和放射生物学评估。这项研究的主要观察结果是,反相反优化方法的良好调整类解决方案可能与手动图形优化计划产生的剂量体积直方图产生相似的剂量量直方图,并且反向方法有可能避免有风险的机器人,同时为目标提供可接受的剂量。此外,放射生物学索引(例如P +)可以对治疗计划评估中的物理参数有用。Elekta Leksell GammaKnife®单位已成功用于颅内恶性肿瘤的管理已有半个多世纪。根据国家和国际法规的要求,为了保护患者,工人,公众和环境,必须通过电离辐射工具构成的风险有足够的知识。从这个角度来看,斯德哥尔摩大学物理系(斯德哥尔摩,瑞典)的核物理研究小组与Elekta Instrument AB(瑞典斯德哥尔摩,瑞典)合作进行了调查,对使用高纯度德国人(Hpge)gamma刀的辐射场进行了调查。作为正在进行的研究的一部分,本工作的主要目的是改善伽马刀周围的辐射场的建模和表征,以询问国家辐射保护与测量委员会(NCRP)方法论对Leksell Gamma刀具治疗室的结构屏蔽设计和评估的功效。在Gamma刀 - 完美TM领域中获得高分辨率γ射线光谱和环境剂量等效H*(10)发生在萝洛林斯卡大学医院(瑞典)(瑞典)Neurosurgery(肿瘤学系)神经外科(肿瘤学系)。分别利用了P型同轴HPGE检测器和卫星测量表来获取γ射线光谱和H*(10)。在Pegasos Monte Carlo系统上模拟了测得的配置。圆柱表面上的一个相空间用敞开的门封闭了伽马刀,并且组装的幻影被用作辐射的来源。在对应于2·10 12衰变的相空间上收集了约4·10 7γ光子。在打开伽马刀门的情况下,大多数辐射是在向前方向上测量的,相对于Z轴,沿向前的方向至θ= 45 O。蒙特卡洛模拟重现了测得的结果;因此,在响应测量和模拟光谱之间实现了良好的一致性。最近的Gamma刀模型Perfexion TM,Icon TM和Esprit TM
n eupraxia的高级加速器高质量束激光注射器(LPI)[1] IJCLAB [2]:10 Hz 200Mev LPI测试设施的准备技术设计阶段和未来的高梯度加速器R&D R&D
近年来在肝病学上取得了显着进步,但巨大的挑战和未满足的需求仍然存在。1个慢性肝脏疾病施加重大的公共卫生负担,肝细胞癌(HCC)是全球癌症死亡率的第四个主要原因。2种风险评估,筛查,预后和治疗优化的缺陷有助于次优的患者护理。然而,肝病领域随时准备在新兴的研究和新工具上取得成功,从而增强了对肝病机制的理解,卓越的预后准确性以及更量身定制的治疗递送。将这些创新从长凳转换为床边将是改善肝脏疾病患者的临床管理和结果的关键。3最紧迫的肝病需求之一是提高预后精度和HCC的治疗选择。作为最常见的原发性肝癌,HCC占了癌症的大量死亡率。4优化和个性化的HCC疗法需要准确预测治疗反应和整体预后。5研究表明,α-五蛋白(AFP)和成像特征等生物标志物的预后效用,但是结合多种方式可以进一步完善结果预测。一个例子是MAPS-Crafity评分,它吸收了临床变量,AFP水平和CT/MRI发现,以预测高级HCC中的免疫疗法和靶向治疗反应的系统。6-10包括变压器模型在内的机器学习方法还表现出有望解剖复杂数据集,以确定局部区域处理后的HCC预后,例如射频消融(RFA)。
摘要 - 本文使用传输矩阵方法对分布式反馈(DFB)腔模型进行了深入研究,以优化光子应用中的光学性能。分析了各种参数,包括有效的折射率,光栅长度和空腔长度,以观察它们对DFB腔的反射率和透射率的影响。数值模拟,以建模光与腔内周期性变化的相互作用。结果显示最佳配置,可以增强DFB腔中的波长选择性。这项研究有助于设计有效的光子设备,特别是在激光器和光学滤镜中。模拟为指导高性能DFB激光器的发展提供了重要的见解。
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俄罗斯的全力罢工深受乌克兰的最初防守而感到沮丧。在乌克兰武装部队重新夺回领土之后,该部队分为两个阶段(春季和夏末/秋季2022年),战斗变成了第一次世界大战期间法国对抗的一场立场战争。冬季进攻(2022/2023),俄罗斯军队犯罪团伙试图扭转局面,显然遭受了巨大的损失。领土收益很小。
1-1简介。1-2光的特性。 1-3折射率。 1-4光路。 1-5的光速。 1-6个阴影。 1-7光的波长。 1-8电磁频谱。 1-9可见区域。 1-10光的双重性质。 1-11 fermat原理2-平面表面的反射和折射2-1灯光射线2-2射线2-2平面表面的反射和折射2-3个临界角度和总内部反射2-4平行平行平板2-5刷新2-6 priST折射2-6最小偏移角度2-7分散2-7分散2-8次彩虹。 3-球形表面上的反射和折射3-1标志3-2符号3-2反射和球形表面的折射3-3镜3-4镜3-4侧面和纵向放大倍率3-5焦点和焦距3-6 3-6虚拟图像3-7高斯公式的虚拟图像3-7衍生。 4-镜头4.1镜头术语4.2薄镜头4.3焦点和焦距4.4偶联点4.5图像跟踪4.6镜头制造商方程4.7薄镜的高斯公式4.8放大倍率4.9镜头的功率4.9镜头4.10镜头4.10复合镜头和等效的厚度厚4.11厚4.11厚4.11。1-2光的特性。1-3折射率。1-4光路。1-5的光速。1-6个阴影。1-7光的波长。1-8电磁频谱。1-9可见区域。1-10光的双重性质。 1-11 fermat原理2-平面表面的反射和折射2-1灯光射线2-2射线2-2平面表面的反射和折射2-3个临界角度和总内部反射2-4平行平行平板2-5刷新2-6 priST折射2-6最小偏移角度2-7分散2-7分散2-8次彩虹。 3-球形表面上的反射和折射3-1标志3-2符号3-2反射和球形表面的折射3-3镜3-4镜3-4侧面和纵向放大倍率3-5焦点和焦距3-6 3-6虚拟图像3-7高斯公式的虚拟图像3-7衍生。 4-镜头4.1镜头术语4.2薄镜头4.3焦点和焦距4.4偶联点4.5图像跟踪4.6镜头制造商方程4.7薄镜的高斯公式4.8放大倍率4.9镜头的功率4.9镜头4.10镜头4.10复合镜头和等效的厚度厚4.11厚4.11厚4.11。1-10光的双重性质。1-11 fermat原理2-平面表面的反射和折射2-1灯光射线2-2射线2-2平面表面的反射和折射2-3个临界角度和总内部反射2-4平行平行平板2-5刷新2-6 priST折射2-6最小偏移角度2-7分散2-7分散2-8次彩虹。3-球形表面上的反射和折射3-1标志3-2符号3-2反射和球形表面的折射3-3镜3-4镜3-4侧面和纵向放大倍率3-5焦点和焦距3-6 3-6虚拟图像3-7高斯公式的虚拟图像3-7衍生。4-镜头4.1镜头术语4.2薄镜头4.3焦点和焦距4.4偶联点4.5图像跟踪4.6镜头制造商方程4.7薄镜的高斯公式4.8放大倍率4.9镜头的功率4.9镜头4.10镜头4.10复合镜头和等效的厚度厚4.11厚4.11厚4.11。
近年来,提高绿色能源的使用率以满足日益增长的能源需求和应对全球变暖已成为各国的重要目标之一。因此,将可再生能源整合为分布式发电变得越来越流行。在本研究中,为土耳其代尼兹利省萨拉伊科伊区一个 100 户家庭的电气化设计了混合可再生能源系统,并使用电力可再生能源混合优化模型程序来优化所需的组件输出,以实现最佳的经济和环境效果。共创建了六种混合可再生能源系统设计,三种并网和三种独立系统,这些系统采用了光伏板、风力涡轮机、柴油发电机、电池储能系统和转换器等不同组件的组合。最经济的设计是仅使用太阳能的并网系统,单位能源成本为 0.0362 美元/千瓦时,而最具成本效益的是包含太阳能、风能和电池的独立系统,成本为 1.61 美元/千瓦时。从环境角度来说,离网系统恰恰相反,排放的二氧化碳较少,而并网系统排放的二氧化碳较多。