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天然纤维的预处理及其作为聚合物复合材料增强材料的应用——综述
近年来，天然纤维增强复合材料由于其质量轻、耐磨、可燃、无毒、成本低和可生物降解等特性而受到广泛关注。在各种天然纤维中，亚麻、竹、剑麻、大麻、苎麻、黄麻和木纤维尤其受到关注。世界各地对利用天然纤维作为增强材料来制备各种类型复合材料进行了大量研究。然而，缺乏良好的界面黏附力、熔点低和耐湿性差使得天然纤维增强复合材料的使用不那么有吸引力。天然纤维的预处理可以清洁纤维表面、对表面进行化学改性、停止吸湿过程并增加表面粗糙度。在各种预处理技术中，接枝共聚和等离子处理是天然纤维表面改性的最佳方法。天然纤维与乙烯基单体的接枝共聚物可在基质和纤维之间提供更好的粘合性。本文回顾了预处理天然纤维在聚合物基质复合材料中的应用。还讨论了天然纤维表面改性对纤维和纤维增强聚合物复合材料性能的影响。POLYM. ENG. SCI.，49：1253–1272，2009 年。ª 2009 年塑料工程师协会
讲师指南：利用生成式人工智能在比勒陀利亚大学进行教学和学习增强。docx
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库，大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题，并有说服力地提出论点。
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
无培训预处理的模型合并-CVF Open Access
最近，模型合并技术已浮出水面，作为将多个单元模型组合为单个多泰模型组合的解决方案。但是，该领域的先前努力需要进行其他培训或细调过程，或者要求模型具有相同的预先训练的初始化。在这项工作中，我们在W.R.T.先前的工作中确定了一个缺点。单位相似性在重量空间和激活空间中的不一致性。为了解决这种不一致，我们提出了一个创新的模型合并框架，该模型是在双空间约束（MUDSC）下合并的。具体而言，我们主张探索位于双重空间中统一高相似性的区域中的置换矩阵，而不是仅仅使单个空间的目标最大化，这是通过激活和重量相似性矩阵的线性组合实现的。为了提高可用性，我们还对群体结构进行了对企业的适应，包括多头关注和群体标准化。全面的实验比较表明，MUDSC可以很明显地提高具有各种任务组合和体系结构的合并模型的性能。此外，多任务损失景观中合并模型的可视化表明，MUDSC使合并的模型能够驻留在重叠段中，其中每个任务都有统一的较低损失。我们的代码可在https://github.com/zju-vipa/training_free_model_merging上公开获取。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
tivozanib在经过大量预处理的晚期透明细胞肾细胞癌
摘要背景：基于Tivo-3试验，Tivozanib已被批准为晚期肾细胞癌的第三线或后来的疗法，该试验是在免疫检查点疗法（ICT），Cabozantinib和Lenvatinib/everolimus/Everolimus之前进行的，该试验是在当前的顺序治疗paradigm中纳入了Advanced Cliel Cell Rcc（CCRCCC）。方法：我们对6/2021-7/2023中的MD Anderson癌症中心治疗的晚期CCRCC患者进行了回顾性研究。一名盲放射科医生评估了RECIST V1.1的肿瘤反应。我们评估了总体反应率（ORR），临床益处率（CBR）[所有获得放射学反应或稳定疾病（SD）（SD）的患者的百分比≥6个月]，无进展生存率（PFS），整体存活率（OS）和安全性。结果：在30名分析患者中，23％的性能状态≥2； 47％的人患有国际转移性RCC数据库财团（IMDC）贫困疾病。先前疗法的中位数为4（范围1-8）。所有患者均接受过先前的ICT，87％的Cabozantinib和60％Lenva tinib±Everolimus。在26名可评估患者中，有2名患者已确认部分反应（ORR 7.7％）； 5例患者的SD≥6个月（CBR 23.3％）。中位PFS为3.8个月（范围0.7-13.9）；中位OS为14.1个月（范围0.3-28.5）。15例患者（50％）患有≥1例与治疗相关的不良事件（TRAE）。有6级≥3级TRAES [高血压，充血性心力衰竭（3），粘膜炎和GI每锻（5级）]。traes与先前发表的报告一致。结论：在经过大量预处理的患者中，Tivozanib在接受ICT，Cabozantinib和Lenvatinib±依依他的少数患者中产生了适度的临床益处。关键词：肾细胞癌； tivozanib;酪氨酸激酶抑制剂； VEGF封锁；测序。
通过大语言模型指导预测学习
强化学习算法通常在没有密集，形状良好的奖励功能的情况下挣扎。本质上动机的利用方法通过奖励访问新颖状态或过渡的代理来解决这一限制，但是这些方法在大多数发现的新颖性与下游任务无关的大环境中提供了有限的好处。我们描述了一种使用文本语料库中背景知识来塑造探索的方法。此方法称为Ellm（e xploring at llm s）奖励代理，以实现由促使代理当前状态描述的语言模型所建议的目标。通过利用大规模的语言模型进行预处理，Ellm指导代理人朝着人类善意而有用的行为来实现，而无需在循环中进行人类。我们在手工游戏环境和管家机器人模拟器中评估ELLM，表明经过训练期间，经过ELLM训练的代理在训练过程中具有更好的覆盖范围，并且通常在一系列下游任务上匹配或提高性能。
早产开发的新生儿护理单元干预
摘要：随着越来越多的儿童过早出生，而神经发育障碍的患病率越来越高。新生儿重症监护病房（NICUS）的早期干预计划对应于这些旨在预防和检测并发症以支持早产儿的发展并检测并发症的单学或多感应征信。本文旨在根据招标类型，单模式或多模式的梯度区分感官干预计划，并根据执行这些干预措施的人的功能。大学的干预措施本质上是基于本体感受，味觉或气味的招标。他们尤其允许减少支持早产儿营养状态的apneas。另一方面，多感官干预措施的好处似乎具有长期影响。其中大多数允许从被动喂养到主动喂养的过渡，体重的增加以及睡眠效果周期的改善。这些招标通常是由照料者实行的，但是父母的干预似乎是最佳的，因为它们是早产儿的主要共同调节者。因此，有必要在这种新生儿护理中共同建设和培训父母。
Cobus Visagie CV Short -Fabi-比勒陀利亚大学
•非凡的高级讲师：南非斯泰伦博斯大学，2018年 - 文献•博士后研究员（与基思·A·塞弗特教授一起）：农业和加拿大农业食品，加拿大渥太华大学，加拿大渥太华大学，2014- 2014- 2017-2017
疼痛行为对非常早产的声学和轻度环境变化
摘要：新生儿重症监护病房（NICU）中的噪声和高光照明被认为是压力源，可以改变脆弱的早产儿的幸福感和发展。这项前瞻性观察性研究评估了NICU中非常早产儿（VPI）的疼痛行为（VPI）和声音峰（SP）和光水平变化（LLV）。，我们在10 h的孵化器中测量了26 VPI的自发发生的SP和LLV。使用“ douleur aigue du nouveau-né”（DAN）量表通过视频录制分析了他们的行为响应。根据刺激的类型，我们比较了环境刺激之前和之后的最大DAN分数和得分≥3的VPI的百分比。总共分析了591个SP和278个LLV。与基线相比，5至15 dBA和LLV的SPS显着提高了DAN分数。两种压力源的DAN评分的发生≥3增加，总共16％的SP和8％的LLV导致了量化疼痛行为。总的来说，这项研究表明VPI对SP和LLV敏感，对SPS的敏感性更高。在VPIS脑发育的背景下，应进一步评估导致噪声和光变化引起的疼痛行为的机制。我们的结果提供了进一步的参数，以优化新生儿单位的NICU感觉环境，并适应VPI的期望和感官能力。