本文档中的某些陈述是或可能被认为是前瞻性的。这些代表了对集团业务的期望,涉及已知和未知的风险和不确定性,其中许多超出了该集团的控制。该小组基于这些前瞻性陈述 - 基于当前对小组可用的信息的当前期望和未来事件的预测。本文档中包含的前瞻性陈述包括与财务状况,运营结果,业务,业务,生存能力以及该小组的某些计划和目标有关的陈述。These forward-looking statements include all statements that do not relate only to historical or current facts and may generally, but not always, be identified by the use of words such as ‘will', ‘aims', achieves', ‘anticipates', ‘continue', ‘could', ‘develop', ‘should', ‘expects', ‘is expected to', ‘may', maintain', ‘grow', ‘estimates', ‘ensure', ‘believes', “打算”,“项目”,“维持”,“目标”,其负面的,或类似的未来或条件表达,但它们的缺席并不意味着陈述并不是前瞻性的。
我们介绍了强大的开源视觉语言基础模型COGVLM。不同于流行的浅对齐方法,该方法将图像映射到语言模型的输入空间中,COGVLM通过注意力和FFN层中的可训练的视觉专家模块在冷冻预处理的语言模型和图像编码器之间存在差距。因此,COGVLM可以深入融合视觉语言功能,而无需牺牲NLP任务的任何性能。CogVLM-17B achieves state-of-the-art performance on 15 classic cross- modal benchmarks, including 1) image captioning datasets: NoCaps, Flicker30k, 2) VQA datasets: OKVQA, ScienceQA, 3) LVLM benchmarks: MM-Vet, MMBench, SEED-Bench, LLaVABench, POPE, MMMU, MathVista, 4) visual接地数据集:refcoco,refcoco+,reccocog,visual7w。代码和检查点可在GitHub上找到。
18参见,例如,爱立信,Cloud Ran,https://www.ericsson.com/en/ran/cloud(上次访问2023年1月24日);英特尔,虚拟化无线电访问网络,https://www.intel.com/content/www/us/en/communications/virtualizing-radio-access-network.html(上次访问于2023年1月24日);诺基亚,AirScale Cloud Ran,https://www.nokia.com/networks/solutions/solutions/airscale-cloud-ran/(上次访问,2023年1月24日); Qualcomm的新闻稿,高通公司通过其5G运行平台的取样(2022年9月28日),https://wwwwwwwwwww.qualcomm.com/news/news/releases/2022/2022/09/qualcomm-builds-moments-momentum-for--for--scale-------------------- Press Release, Samsung, Samsung Achieves Industry First: Expands Virtualized RAN Capability to Support C-Band Massive MIMO Radio (June 8, 2021), https://news.samsung.com/us/samsung- achieves-industry-first-expands-virtualized-ran-capability-support-c-band-massive-mimo-radio/ .
我们报告了一种用于开发热稳定口服胰岛素片的新型配方方法。使用冷冻干燥在单步过程中形成热稳定的片剂,我们证明了使用胆汁盐Achieves Intestinal Achoives肠肠吸收和持续的格糖果水平,证明了羟丙基β环糊精(HP-β-CD)封装的胰岛素的亲脂性离子对配合物。使用这种简单方法生产的片剂只有两种赋形剂可保护酶促和胃酸降解并促进胰岛素的吸收,而无需使用专门的药物制造或肠涂层。这种创新配方中的胰岛素是热热剂,即使在30-40°C/65-75%RH的热应力下也能够保持稳定性。胰岛素作为热稳定口服片剂的方便表现提供了一种低成本的可伸缩制造方法,可简化任何情况下的存储,运输和分配的物流,包括冷藏可能有限或不可用的区域。
Abstract: In brain imaging segmentation, precise tumor delineation is crucial for diagnosis and treatment planning. Traditional approaches include convolutional neural networks (CNNs), which struggle with processing sequential data, and transformer models that face limitations in maintaining computational efficiency with large-scale data. This study introduces MambaBTS: a model that synergizes the strengths of CNNs and transformers, is inspired by the Mamba architecture, and integrates cascade residual multi-scale convolutional kernels. The model employs a mixed loss function that blends dice loss with cross-entropy to refine segmentation accuracy effectively. This novel approach reduces computational complexity, enhances the receptive field, and demonstrates superior performance for accurately segmenting brain tumors in MRI images. Experiments on the MICCAI BraTS 2019 dataset show that MambaBTS achieves dice coefficients of 0.8450 for the whole tumor (WT), 0.8606 for the tumor core (TC), and 0.7796 for the enhancing tumor (ET) and outperforms existing models in terms of accuracy, computational efficiency, and parameter efficiency. These results underscore the model's potential to offer a balanced, efficient, and effective segmentation method, overcoming the constraints of existing models and promising significant improvements in clinical diagnostics and planning.
UPS5000-H是华为中型和大规模不间断的电源系统,具有高级100kVa/3U热交换电源模块。系统可实现1 MW,1个机架,有效地节省了足迹和安装时间。系统效率高达97%。智能iPower提高了系统的可靠性,并简化了客户的操作和维护。S-ECO(Super Eco)模式不仅达到99.1%的效率和最佳功率质量,而且还达到了0ms模式的传输。
摘要 — 本文介绍了一种基于 PNP 的温度传感器,它既能实现高能效,又能达到高精度。两个电阻将基于 PNP 的前端产生的 CTAT 和 PTAT 电压转换为两个电流,然后由连续时间 (CT) 16 调制器将其比率数字化。斩波和动态元件匹配 (DEM) 用于减轻元件失配和 1/f 噪声的影响,同时在室温 (RT) 下对 V BE 和两个电阻比率的差异进行数字调整。该传感器采用 0.18 µ m CMOS 工艺制造,面积为 0.12 mm 2 ,电源电压范围为 1.7 至 2.2 V,耗电 9.5 µ A。对同一批次的 40 个样品进行测量表明,在 − 55 ◦ C 至 125 ◦ C 范围内,其误差为 ± 0.1 ◦ C (3 σ ),相应的电源灵敏度仅为 0.01 ◦ C/V。此外,该传感器还具有较高的能效,分辨率品质因数 (FoM) 为 0.85 pJ · K 2 。
离线增强学习(RL)试图使用离线数据学习最佳策略,由于其在在线数据收集不可行或昂贵的关键应用程序中的潜力,因此引起了极大的兴趣。这项工作探讨了联合学习对离线RL的好处,旨在协作利用多个代理商的离线数据集。专注于有限的情节表格马尔可夫决策过程(MDPS),我们设计了FedLCB-Q,这是针对联合离线RL量身定制的流行无模型Q学习算法的变体。FedLCB-Q更新了具有新颖的学习率时间表的代理商的本地Q-功能,并使用重要性平均和精心设计的悲观惩罚项将其在中央服务器上汇总。Our sample complexity analysis reveals that, with appropriately chosen parameters and synchronization schedules, FedLCB-Q achieves linear speedup in terms of the number of agents without requiring high-quality datasets at individual agents, as long as the local datasets collectively cover the state-action space visited by the optimal policy, highlighting the power of collaboration in the federated setting.实际上,样本复杂性几乎与单代理对应物的复杂性匹配,好像所有数据都存储在中心位置,直到地平线长度的多项式因子。此外,fedlcb-Q是通信有效的,其中通信弹的数量仅相对于地平线长度与对数因素有关。