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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。
布局 - 敏捷场景文本图像综合与扩散模型
虽然扩散模型已显着提高了图像生成的质量，但它们在这些图像中准确且相干渲染文本的能力仍然是一个重大挑战。场景文本生成的常规基于扩散的方法通常受到对中间布局输出的依赖的限制。这种依赖性通常会导致文本样式和字体的多样性限制，这是布局生成阶段的确定性质所引起的固有限制。为了应对这些挑战，本文介绍了SceneTeTgen，这是一种基于新颖的扩散模型，专门设计用于规避预定义布局阶段的需求。这样做，场景 - 文本促进了文本的更自然和多样化的代表。SceneTextGen的新颖性在于其三个关键组成部分的整体：一个字符级编码器，用于捕获详细的印刷属性，并与字符级实例分割模型和Word-
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 诊断错误每年影响超过1200万美国人，耗资超过1000亿美元（第5、15页）。- 基于AI的技术提供了诸如较早的疾病检测，更一致的数据分析和改善患者的访问效果（第10、11、12页）。- 几种ML技术有助于诊断癌症，糖尿病性视网膜病，阿尔茨海默氏病，心脏病和Covid -19。这些工具主要使用图像数据（X射线，MRI等），但不像其他数据类型一样（第11、12页）。- 美国大多数主要医疗中心使用了一种心电图监测技术，而另一种Covid -19检测技术仅在少数大学和研究机构中使用（第6页）。- ML诊断技术尚未看到广泛采用（第14页）。- 公司报告采用水平的不同；一种ECG技术被广泛使用，而Covid-19的另一种则仅限于研究（第6、14页）。- 医疗提供者通常会犹豫采用ML技术，直到现实世界的绩效得到很好的表现为止（第6、23页）。- 三种新兴方法是自主，适应性和面向消费者的ML诊断（第17页）。- 自适应ML，使用新的患者数据更新算法，可能会提高准确性，但也可能导致不一致的性能（第17-19页）。- 自主系统可以降低成本，提高能力并提高准确性，但是它们的创造和采用可能很困难（第18-19页）。- 面向消费者的工具提供了增加的患者访问和更广泛的数据收集，但也需要采取其他步骤来确保适当的结果（第21-22页）。- 采用ML的挑战包括在各种临床环境中展示现实世界的表现，确保技术满足实际的医疗需求，并在现有的监管框架中弥合差距（第23-27页）。- 研究表明，在临床部位之间的性能可能会有很大的不同，从而强调了对特定地点验证的需求（第23-24页）。- 关于算法验证和采用技术的监管差距，特别是对于具有适应性能力的人（第26、33页）。- 解决这些挑战的政策选择包括激励对ML技术的评估，扩大对高质量数据的访问以及促进开发人员，提供者和监管机构之间的协作（第28-31页）。
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
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.
德克萨斯州最高法院
22参见Sauls，690 S.W.3d，第69页；圣安东尼奥市诉Riojas，640 S.W. 3d 534，537（Tex。2022）; Tex。dep't of Pub。安全诉Bonilla，481 S.W. 3d 640，642（Tex。2015）;大学。hous。v。Clark，38 S.W. 3d 578，580（Tex。2000）;比佛利山庄诉Guevara，904 S.W. 2d 655，656（Tex。1995）; Dewitt诉Harris County，904 S.W. 2d 650，653（Tex。1995）; K.D.F.v。Rex，878 S.W. 2d 589，597（Tex。1994）;兰开斯特市诉钱伯斯市，883 S.W. 2d 650，658（Tex。1994）;休斯顿市诉基尔本案，849 S.W. 2d 810，812（Tex。1993）。正如我们已经指出的那样，“我们假设立法机关熟悉普通法传统和原则，将法定语言解释为普通法背景。” Marino诉Lenoir，526 S.W. 3d 403，409（Tex。2017）。《侵权索赔法》是在我们认识到“诚实信仰”
从文本到图像模型中检查图像的地理代表性
生成模型的最新进展导致了模型，这些模型既可以为大多数文本输入产生现实和相关的信息。这些模型每天都用于生成数百万张图像，并具有巨大影响诸如生成艺术，数字营销和数据增强等领域。鉴于它们的影响力，重要的是要确保生成的内容反映全球的伪影和周围环境，而不是过分代表世界的某些地区。在本文中，我们使用众包研究的研究衡量了通过dall·e 2产生的普通名词（例如房屋）的地理代表，以及稳定的扩散模型，其中包括27个国家 /地区的540名参与者。为了有意地指定没有国家名称的意见，生成的图像最反映了美国之后是印度的周围，而顶级世代很少反映出所有其他国家的周围环境（平均得分少于5分中的3个）。在输入中指定国家名称的代表性增加了1。平均在5-点李克特（Dall）的李子量表上为44点。75对于稳定的扩散，许多国家的超高分数仍然很低，这突出了将来模型在地理上更具包含的需求。最后，我们研究了量化使用用户研究的产生图像的地理代表性的可行性。1
德克萨斯州最高法院
2真正的利益方是：（1）乍得·韦斯特（Chad West），以他作为达拉斯市议会成员的正式身份，第1区； （2）杰西·莫雷诺（Jesse Moreno），以他作为达拉斯市议会议员的正式身份，第2区； （3）扎林·格雷西（Zarin D. （4）卡罗琳·金·阿诺德（Carolyn King Arnold）以达拉斯市议会成员的正式身份，第4区； （5）Jaime Resendez，以他作为达拉斯市议会议员的正式身份，第5区； （6）奥马尔·纳尔维斯（Omar Narvaez），以达拉斯市议会成员的正式身份，第6区； （7）亚当·巴萨尔多（Adam Bazaldua），以达拉斯市议会成员的正式身份，第7区； （8）特内尔·阿特金斯（Tennell Atkins）以他的正式身份担任达拉斯市议会议员，第8区； （9）宝拉·布莱克蒙（Paula Blackmon），以达拉斯市议会成员的正式身份，第9区； （10）凯西·斯图尔特（Kathy Stewart），以达拉斯市议会成员的正式身份，第10区； （11）杰尼·舒尔茨（Jaynie Schultz）以达拉斯市议会成员的正式身份，第11区； （12）卡拉·孟德尔松（Cara Mendelsohn），她是达拉斯市议会议员第12区的正式身份； （13）盖伊·唐内尔·威利斯（Gay Donnell Willis）以达拉斯市议会成员的正式身份，第13区； （14）保罗·雷德利（Paul E. （15）Billierae Johnson，以她作为达拉斯市秘书的正式身份； （16）埃里克·约翰逊（Eric L. Johnson），以达拉斯市市长的正式身份。
德克萨斯州工业能源消费者
3 Id. 第 26-27 页。83% 包括 AE 对南德克萨斯核电站和 Fayette 发电厂的 100% 投资，这两个投资合计占 AE 总生产厂投资的 79.8% 和 Sand Hill 联合循环涡轮机投资的 3.7%，后者占 AE 总生产厂投资的 9.4%，其中能源部分基于 39% 的容量系数（即 79.8% + (9.4% * 39%) = 83.466%）。
