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Magnasoft™ HSSD 亲水性纺织柔软剂
MATERIALS INC. 及其子公司和附属公司（统称“供应商”）的销售须遵守供应商的标准销售条款，该条款包含在适用分销商或其他销售协议中，印在订单确认书和发票背面，并可根据要求提供。尽管本文所含的任何信息、建议或建议均以诚意提供，但供应商不作任何明示或暗示的保证或担保：(i) 本文所述结果将在最终使用条件下获得，或 (ii) 包含其产品、材料、服务、建议或建议的任何设计的有效性或安全性。除供应商的标准销售条款另有规定外，供应商及其代表在任何情况下均不对因使用本文所述材料、产品或服务而造成的任何损失负责。每位用户应自行决定供应商的材料、服务、建议或意见是否适合其特定用途。每位用户必须确定并执行所有必要的测试和分析，以确保其包含供应商产品、材料或服务的成品部件在最终使用条件下是安全的且适合使用。本文件或任何其他文件中的任何内容，或任何口头建议或意见，均不得视为更改、变更、取代或放弃供应商的标准销售条款或本免责声明的任何规定，除非供应商以书面形式明确同意任何此类修改。本文包含的关于任何材料、产品、服务或设计的可能或建议用途的任何声明均不旨在或不应被解释为授予涵盖此类用途或设计的供应商任何专利或其他知识产权下的许可，或建议在侵犯任何专利或其他知识产权的情况下使用此类材料、产品、服务或设计。
推进和评估文本指导的图像inpainting
文本引导的图像编辑可以在支持创意应用程序方面具有变革性的影响。关键挑战是生成忠于输入文本提示的编辑，同时与输入图像一致。我们提出了Imagen Edor，这是一种构建的级联扩散模型，通过对文本引导的图像插入的微调[36]构建。Imagen ed- Itor的编辑忠实于文本提示，这是通过使用对象探测器在培训期间提出涂料面罩来提出的。此外，成像编辑器在输入图像中通过对原始高分辨率图像进行调节管道来详细信息。为了证明定性和定量评估，我们介绍了EditBench，这是用于文本指导图像插入的系统基准。EditBench评估在Natu-ral和生成的图像上探索对象，属性和场景的图像。Through extensive human evaluation on EditBench, we find that object-masking during training leads to across- the-board improvements in text-image alignment – such that Imagen Editor is preferred over DALL-E 2 [ 31 ] and Stable Diffusion [ 33 ] – and, as a cohort, these models are better at object-rendering than text-rendering, and handle mate- rial/color/size attributes better than count/shape attributes.
2022-23 年德克萨斯州家长参与度调查结果
1993 年，第 103 届美国国会通过了《政府绩效与结果法案》（GPRA），要求联邦机构制定年度绩效计划和项目绩效报告以衡量项目目标的实现情况。2004 年《残疾人教育改进法案》（IDEA）重新授权时，也对州教育机构提出了类似的绩效计划要求。2 特殊教育项目办公室（OSEP）制定了 20 个 B 部分指标，指导各州实施 IDEA 以及如何衡量进展和绩效。2014 年，OSEP 修改了指标体系，合并了一些指标并创建了一个新指标。指标 8 要求各州衡量正在接受特殊教育服务的孩子的父母中报告学校通过促进父母参与来改善残疾儿童的服务和结果的父母所占百分比。
TDA在经济发展中的作用，德克萨斯州农业部在过去的100年中一直从事全州经济发展
LAR杰出项目＃4 - 得克萨斯州农村投资基金继续促进德克萨斯州农村的经济增长，TDA正在提议新的德克萨斯农村投资基金（TRIF）。该提案要求该州资助的计划约为联邦姊妹计划（Texas Capital Fund）的一半，每年500万美元。没有联邦计划的要求，TRIF将具有满足德克萨斯特定需求所需的灵活性，例如创造更高的工资工作以及用于教育和培训的工具，这将使我们的劳动力与我们的劳动力需求相似。双重关注经济发展和劳动力准备就绪，TDA将与得克萨斯州的劳动力委员会协调，以确定劳动力需求。
可控文本到图像合成，适用于多模态 MR 图像
近年来，生成模型取得了重大进展，尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展，但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架，解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明，所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外，该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础，并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。
Jason M. Eisner-约翰·霍普金斯计算机科学可鲁棒分析的神经纹理可变形网格 -
人类的视野比在分布外情景下表现出的鲁棒性更高。它已经通过逐个合成的分析来猜想这种鲁棒性益处。我们的论文通过通过渲染和能力算法在神经特征上进行近似分析，以一致的方式制定三重视觉任务。在这项工作中，我们引入了神经丝线可变形的网格（NTDM），该网格涉及具有变形几何形状的OBJECT模型，该模型允许对摄像机参数和对象几何形状进行优化。可变形的网格被参数化为神经场，并被全表面神经纹理图所覆盖，该图被训练以具有空间歧视性。在推断过程中，我们使用可区分渲染来最大程度地重建目标特征映射，从而提取测试图像的特征图，然后对模型的3D姿势和形状参数进行优化。我们表明，在现实世界图像，甚至在挑战分布外情景（例如闭塞和主要转变）上进行评估时，我们的分析比传统的神经网络更强大。在经常性能测试测试时，我们的算法与标准算法具有竞争力。
人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。
检查服装供应链中的裁剪和缝纫纺织废料
如果没有许多个人和组织的宝贵贡献，这个项目不可能取得成功。我们特别感谢我们的客户 Natalie Banakis 和 Lyndsey Sullivan 的远见和合作。我们还衷心感谢我们的教职顾问 Matthew Potoski 博士和 David Tilman 博士以及我们的外部顾问 Roland Geyer 博士、Diana Rosenberg 和 Jennifer DuBuisson 的指导和专业知识。我们特别感谢 Jaenna Wessling 提供的指导。此外，我们还要感谢 Jaimee Redfern、Gosia Nowinka、Ciara Cates、Cassia Cameron、Kim Drenner、Mel Shank、Bennett Ray、Mitchell Maier、Rob Naughter、Laura Hoch、Luca Bonanomi、Rachel Kanter Kepnes、Wendy Savage、Matt Dwyer、Sam Hamilton、Richard Chen 和 Chau Diep 在整个项目过程中给予我们的额外支持。最后，我们感谢Dipaola基金会的慷慨赞助。
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。