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2025 现场教员及任务督导员培训.pptx
● 培训将被记录 ● 曼德尔学校信息 ● 实地教育概述 ● 实地教育的重点和意图 ● 角色和职责 ● 定位和安全 ● Tevera ● 实地教育中的课程整合 ● 基于能力的课程 ● 学习协议 ● 评估 ● 监督、指导和学生学习 ● 实地教育资源 ● 总结和评估
课程点提示弱监督的参考图像分割
参考图像分割（RIS）的目的是通过相应的静脉语言表达式精确地分段图像中的对象，但依赖于成本密集的掩码注释。弱监督的RIS因此从图像文本对学习到像素级语义，这是用于分割细粒面罩的挑战。自然而然地提高了分割精度，是用图像分割模型SAM赋予弱监督的RI。尽管如此，我们观察到，简单地整合SAM会产生有限的收益，甚至由于不可避免的噪声而导致性能回归，而过度关注对象部分的挑战和挑战。在本文中，我们提出了一个创新的框架，即P PPT（PPT），与拟议的多源课程学习策略合并，以解决这些挑战。具体来说，PPT的核心是一个点发生器，它不仅可以利用Clip的文本图像对准能力和SAM强大的掩膜生成能力，而且还产生了负点提示，以固有，有效地解决嘈杂和过度的焦点问题。在适当的情况下，我们引入了一种以对象为中心图像的课程学习策略，以帮助PPT逐渐从更简单但精确的语义一致性中学习到更复杂的RIS。实验表明，我们的PPT在MIOU上显着胜过弱监督的技术，分别为11.34％，14.14％和6.97％，分别为6.97％。
来自Superior Healthplan标准银的Ambetter
福利和承保范围（SBC）文件摘要将帮助您选择健康计划。SBC向您展示了您和计划将如何分享涵盖医疗服务的费用。注意：将单独提供有关此计划成本（称为保费）的信息。这只是一个摘要。有关您的覆盖范围的更多信息，或获取完整覆盖条款的副本，请访问https://ambetter.superiorhealthplan.com/2025-brochures.html，或致电1-877-687-1196（verice 1-877-687-1196（Relay Texas/Tty 1-800-735-2989）。有关通用术语的一般定义，例如允许金额，余额计费，共同保险，共付额，可扣除，提供者或其他下划线条款，请参见词汇表。您可以在https://www.healthcare.gov/sbc-glossary上查看词汇表，或致电1-877-687-1196（接力德克萨斯州/TTY 1-800-735-2989）以要求副本。
3 家来雅超市分店、1 家食肆被勒令停业……
在 21 世纪，技术正以前所未有的速度发展，人工智能 (AI) 处于这一变革的最前沿。自 2022 年底推出 ChatGPT 以来，生成式人工智能引起了广泛关注。这项创新技术越来越多地融入各种电子设备中，彻底改变了我们与数字内容交互的方式。本文将探讨提示工程*的原理及其在生成式人工智能 (GAI) 中的应用，特别关注其在学术环境中的使用，并讨论有效提示技术的重要性、合适的人工智能模型的选择，以及将人工智能工具整合到教育中的潜在好处和挑战。
使用 Selene DGXA100 SuperPOD 和 Lustre 并行文件系统存储加速大规模 AI
大规模人工智能的挑战 DGXA100 和 Selene 关于 Selene 存储架构的讨论 合成和真实应用性能 客户端缓存：工作负载性能的新功能？
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
最终301123中国与世界脱碳：中国能源SOES增压可再生投资
首席作者：Xuyang Dong，中国能源政策分析师，CEF Xuyang Dong，CEF的中国能源政策分析师。她专注于解开中国的脱碳轨迹以及中国能源政策与金融流量之间的相互作用，以及腰带和道路计划的绿化（BRI）。她的研究旨在适应澳大利亚和中国以及整个亚太地区之间的能源合作。她在悉尼大学完成了国际关系硕士学位，然后加入了澳大利亚顶级的外交政策智囊团 - 洛伊研究所 - 研究澳大利亚的外交政策，多元文化主义，发展援助和澳大利亚 - 中国关系。后来，她加入了伦敦的非政府组织智囊团影响力，作为分析师，她评估了澳大利亚石油和天然气公司的游说活动和政策参与，并跟踪澳大利亚的气候和能源政策。
重新思考多重对比 MRI 超级扩散模型...
最近，扩散模型 (DM) 已应用于磁共振成像 (MRI) 超分辨率 (SR) 重建，并表现出令人印象深刻的性能，尤其是在细节重建方面。然而，当前基于 DM 的 SR 重建方法仍然面临以下问题：（1）它们需要大量迭代来重建最终图像，效率低下且消耗大量计算资源。（2）这些方法重建的结果通常与真实的高分辨率图像不一致，导致重建的 MRI 图像出现明显失真。为了解决上述问题，我们提出了一种用于多对比 MRI SR 的有效扩散模型，称为 DiffMSR。具体而言，我们在高度紧凑的低维潜在空间中应用 DM 来生成具有高频细节信息的先验知识。高度紧凑的潜在空间确保 DM 只需要几次简单的迭代即可产生准确的先验知识。此外，我们设计了 Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) 作为 DM 的解码器，它可以扩展感受野，同时充分利用 DM 产生的先验知识，以确保重建的 MR 图像保持不失真。在公共和临床数据集上进行的大量实验表明，我们的 DiffMSR 1 优于最先进的方法。