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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。
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%）。
德克萨斯州基本知识和技能（TEKS）幼儿园
*我们很自豪地说我们是免费的孩子的屏幕。我们实用的，动手的方法可以吸引儿童并建立技能，而无需技术。但是，调查人员可以选择使用技术来展示他们的学习，例如拍摄视频，拍照或录制音符。
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。
德克萨斯州最高法院
但是，必须区分。官方免疫保护个人；政府免疫保护政府实体。参见Dewitt诉Harris County，904 S.W. 2d 650，654（Tex。1995）。个人被告承担着建立官方免疫要素的负担。Brown＆Gay Eng'g，Inc。诉Olivares，461 S.W. 3d 117，128（Tex。2015）（“ [U] Nlike主权免疫。 。 。 官方免疫是一种肯定的辩护，必须由当事方主张并证明。”）。 但政府免于诉讼的免疫力是原告必须克服的管辖权。 Swanson，590 S.W.3d，第549卷，第550页。 上诉法院错误地指出：“ [b]官方免疫力是肯定的辩护，负担承担着建立该辩护的所有要素的负担。” 654 S.W.3d 772，780（Tex。 app。 2022）。 作为摘要判断的动作者，这座城市承担了负担，因为它选择了主张其判决权的程序工具。 参见Swanson，590 S.W.3d，第551页。2015）（“ [U] Nlike主权免疫。。。官方免疫是一种肯定的辩护，必须由当事方主张并证明。”）。但政府免于诉讼的免疫力是原告必须克服的管辖权。Swanson，590 S.W.3d，第549卷，第550页。上诉法院错误地指出：“ [b]官方免疫力是肯定的辩护，负担承担着建立该辩护的所有要素的负担。” 654 S.W.3d 772，780（Tex。app。2022）。作为摘要判断的动作者，这座城市承担了负担，因为它选择了主张其判决权的程序工具。参见Swanson，590 S.W.3d，第551页。
航空系统：综合航空价值链管理（Springer 商业和经济学文本）
# Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 本作品受版权保护。保留所有权利，无论涉及全部还是部分材料，具体而言是翻译、重印、重新使用插图、朗诵、广播、以缩微胶片或任何其他方式复制以及存储在数据库中的权利。 仅根据 1965 年 9 月 9 日现行版本的德国版权法的规定，才允许复制本出版物或其中的部分内容，并且必须始终获得 Springer 的使用许可。违反者将根据德国版权法受到起诉。 本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标等并不意味着（即使在没有具体声明的情况下）这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以自由使用。
战略管理：文本和案例
Gregory G. Dess是德克萨斯大学达拉斯分校的Andrew R. Cecil管理主席。他的主要研究兴趣是战略管理，组织环境关系和知识管理。他在学术和从业者期刊上发表了许多有关这些主题的文章。他还在各种以从业者为导向和学术期刊的编辑委员会中任职。在2000年8月，他被入选《管理学院名人堂》作为其特许成员之一。DES教授在美国，欧洲，非洲，香港和澳大利亚进行了执行计划。在1994年，他是葡萄牙Oporto的富布赖特学者。2009年，他获得了伯尔尼大学（瑞士）的荣誉博士学位。他获得了华盛顿大学（西雅图）的工商管理博士学位，并获得了佐治亚理工学院的BIE学位。
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。
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。
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