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统一通信经理版本15
加密模块。3。所有适用的基础加密算法都支持每个服务的密钥推导功能。该信已根据密码模块验证程序（CMVP）（https://csrc.nist.gov/projects/cryptographic-module-validation-program/validated-modules）生成。通常，除非对本信中指出的加密模块进行了更改，否则不会为后续软件发行而生成一封信。CMVP尚未独立审查此分析，测试或结果。有关这些陈述的任何问题都可以通过电子邮件向Cisco Global认证团队（GCT）引向certteam@cisco.com。真诚，
基于对比度学习的基于跨度的统一命名实体识别框架
传统命名实体识别（NER）模型通常是为特定于域的数据集而设计的，并且仅限于固定的预定义类型，这是难以推广到新域的困难。最近，基于及时的生成方法可以通过在不同的数据集上共同培训模式，并通过及时说明提取指定的实体，以减轻这种约束。但是，由于自回旋结构，这些方法无法直接建模实体跨度，并且会遭受缓慢的分解。为了解决这些问题，我们通过对比度学习（SUNER）提出了一个基于新颖的S基础的Unified Ner框架，该框架将文本跨度和实体类型表示在共享的语义空间中保持一致，以并行提取实体。具体来说，我们首先提取跨度，而无需考虑实体类型以更好地概括跨数据集。然后，通过利用构图的学习和精心设计的实体标记结构的力量，我们将候选人跨度及其textual类型描述映射到相同的矢量代表空间中，将其映射到跨多个方面的区分实体。对监督和零/少数拍摄设置进行了广泛的实验表明，与以前的最先进的统一NER模型相比，实现的Suner模型可实现更好的性能和更高的效率。
与扩散先验的统一视觉感知的桥接生成和判别模型
扩散模型的出色实力促使其努力将其应用范围扩展到生成任务之外。然而，缺乏统一的AP批准来将扩散模型应用于具有不同语义颗粒性的视觉对任务的持续挑战。我们的目的是建立一个统一的视觉感知框架，利用生成模型和歧视模型之间的实质协同作用。在本文中，我们提出了一个简单而有效的框架，该框架构成了预先训练的稳定扩散（SD）模型，其中包含丰富的生成性先验，一个能够整合层次代表的头部（U-Head），并且能够整合层次代表，并提供了一个适应性的外观，并提供了不良的犯罪性犯罪性。全面研究揭示了苦艾酒的潜在特征，例如在不同的时间步骤和各种U-NET阶段隐藏在潜在变量中的感知的不同粒度。我们强调，将重量级或活体积的解码器纳入将扩散模型转换为较大的表示学习者没有任何信息。针对定制判别模型的广泛比较评估展示了我们方法对基于零的素描基于素描的图像检索（ZS-SBIR），少数射击分类和开放式播放量和开放式摄影（OV）SETANICE分割任务的效率。有希望的结果证明了扩散模型作为强大的学习者的潜力，并在提供信息丰富且健壮的视觉代码方面确立了重要的能力。
马里斯维尔联合统一学区
我们的每所高中都提供高级安排（AP）课程。参加这些课程的学生仍在高中时处理学校水平的工作。当学生每年五月参加美联社考试时，他们可以赢得大学学分和安排。您不需要成为AP学生的顶级学生，但是您需要为选择的AP课程做好准备。一些AP课程建议您首先参加课程，所有AP课程都要求您愿意尽力而为。在学科中有38个AP课程，例如艺术，英语，历史和社会科学，数学和计算机科学，科学以及世界语言和文化。您应该根据自己热衷的主题以及在哪些课程中选择AP课程。请访问https://apstudents.collegeboard.org/what-is-ap以了解更多信息。
一个统一的批处理层次加固学习框架，用于教学策略诱导，深度分配指标
摘要。智能辅导系统（ITS）利用AI适应个人学生，许多ITS采用教学政策来决定面对替代方案的下一个教学行动。许多研究人员应用了加固学习（RL）和Deep RL（DRL）来诱导有效的教学政策。大部分先前的工作是针对特定的，并且不直接应用于另一个工作。在这项工作中，我们提出了一个询问收入框架，该框架结合了深度BI模拟M eTrics和DRL（名为MTL-BIM），以诱导跨不同领域的两个不同ITS的统一教学政策：逻辑和概率。基于经验课堂结果，我们的统一RL政策的执行效果明显优于专家制作的政策，并在这两个ITS上都独立诱导了DQN政策。
一种用于人类感知和多个视觉任务的统一图像压缩方法
摘要。端到端图像压缩的最新进展可能会超过传统的编解码器，以超越率延伸性能。但是，当前的方法要么优先考虑人类概念质量，要么仅针对一个或几个预定的下游任务优化，从而忽略了涉及各种不可预见的机器视觉任务的更常见的情况。在本文中，我们提出了一个基于扩散的多任务统一图像压缩框架，旨在通过在开放设定的场景中纳入Hu-Man感知和多个视觉任务来扩展传统图像压缩的边界。我们提出的方法包括多任务协作嵌入模块和基于扩散的不变知识学习模块。以前的模块有助于完成多个任务的协作嵌入，而后一个模块通过将不变知识从可见的视觉任务中提炼出来，从而提高了对不可预见的任务的概括。实验表明，所提出的方法提取了用于Human和Machine Vision协作压缩的紧凑和多功能嵌入，从而带来了出色的性能。Specifically, our method outperforms the state-of-the-art by 52.25%/51.68%/48.87%/48.07%/6.29% BD-rate reduction in terms of mAP/mAP/aAcc/PQ-all/accuracy on the MS-COCO for object de- tection/instance segmentation/semantic segmentation/panoptic segmen- tation and video question answering tasks, 分别。
UMBRAE：统一多模态大脑解码
摘要。我们解决了脑驱动研究中普遍存在的挑战，从文献难以恢复准确的空间信息并且需要特定主题的模型这一观察出发。为了应对这些挑战，我们提出了 UMBRAE，一种统一的多模态脑信号解码。首先，为了从神经信号中提取实例级概念和空间细节，我们引入了一种高效的通用脑编码器进行多模态脑对齐，并从后续的多模态大语言模型 (MLLM) 中恢复多个粒度级别的对象描述。其次，我们引入了一种跨主题训练策略，将特定主题的特征映射到一个共同的特征空间。这使得模型可以在没有额外资源的情况下对多个主题进行训练，甚至比特定主题的模型产生更好的结果。此外，我们证明这支持对新主题的弱监督适应，而只需要总训练数据的一小部分。实验表明，UMBRAE 不仅在新引入的任务中取得了优异的成绩，而且在成熟的任务中也优于方法。为了评估我们的方法，我们构建了一个全面的大脑理解基准 BrainHub 并与社区分享。我们的代码和基准可以在 https://weihaox.github.io/UMBRAE 上找到。
Unitraj：可扩展车辆轨迹预测的统一框架
摘要。车辆轨迹预测越来越依赖于数据驱动的解决方案，但是它们扩展到不同数据域的能力以及较大数据集大小对其概括的影响仍然不足。虽然可以通过使用多个数据集来研究这些问题，但由于几个差异，例如，在数据for-mats，MAP分辨率和语义注释类型中，这是具有挑战性的。为了应对这些挑战，我们介绍了Unitraj，这是一个综合框架，该框架统一了各种数据集，模型和评估标准，为车辆轨迹预测字段提供了新的机会。特别是，使用Unitraj，我们进行了广泛的实验，并发现当转移到其他数据集时，模型的模型显着下降。但是，扩大数据大小和多样性可以大大提高性能，从而导致Nuscenes数据集的最新结果。我们对数据集特征提供了见解，以解释这些发现。代码可以在此处找到：https：//github.com/vita-epfl/unitraj。
针对巴西统一卫生系统的诉讼...
摘要目的是评估司法机构技术支持中心（Núcleode apoioio de apoiotécnicodo do dopodiciário，Nat-jus，葡萄牙语）的技术说明（TNS）（TNS）（tns）（tns）膀胱/输尿管癌，以便更好地建议制定有关肿瘤护理的公共政策。材料和方法对NAT-JUS发出的有关2019年患者针对膀胱或输尿管癌的患者针对SUS的诉讼发出的TNS的横断面研究。结果总共发出了137个TN。大多数原告是男性患者（70.8％），平均年龄为69.1 17.6岁。提起诉讼，试图获得药物（67％），医疗或程序（26％）或其他健康产品（7％）。最常见的药物是免疫肿瘤学（IO）治疗剂，在66例（pembrolizumab，avelumab，avelumab，nivolumab和atezolizumab）中，随后是芽孢杆菌Calmette-Guerin（BCG）疫苗（BCG）疫苗（BCG）疫苗（bcg）疫苗（N¼13），Chemother Enbote and Othermother ins ernum infum in 5 abib in 5 abib in Fertib in Fortif infun abib in Fortif infun abin inf abib infun abib inf abib infun abib inf。在1例中进行vedotin。pembrolizumab是接受膀胱癌或输尿管癌治疗的患者最常要求的药物。在超过5万个TN中，有1,349种对这种药物的要求。膀胱或输尿管癌造成了pembrolizumab所有需求的3.4％。也值得注意的是，诉讼在南部（n¼47）中更为常见，其次是东南部（n¼26），东北（n¼20）和中西部（n¼6）地区。南方的诉讼通常与昂贵的药物有关。在东北和中西部，有更多要求医疗程序的诉讼。巴西联邦政府丢失了诉讼，在评估期间，这些新颖的药物代表了BRL的4210万支出。