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简介 - 放大性别响应 - synergies-across-the- ...
在过去的三十年中，气候变化，生物多样性损失和土地退化的层叠危机加速并加剧了，强调了对一致行动的需求。人类的压力将在未来几年推动一百万种物种灭绝，到2050年，所有物种的30-50％的灾难性风险。上升的温室气体排放量主要是由燃烧化石燃料和不可持续的土地使用产生的，比1990年开始国际气候谈判时高出60％以上。人类的影响力无疑使大气，海洋和土地加热，而气候变化加剧了贫困和不平等，尤其是性别，种族，阶级，种姓，年龄，年龄，土著地位，移民地位和残疾人的贫困和不平等，使所有人类和非人类生命都处于危险之中。
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.
sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。
RFP评估城市的融资模型和资源...
●您的建议如何响应评估标准（请参见下文）； ●您对项目的假设； ●您已经确定并采取适当的缓解措施的风险； ●有关您的费用的信息； ●提出的实施时间表； ●过去工作的例子； ●来自其他类似客户的参考； ●标准C40 CV模板中提议的关键人员的简历●您需要使项目取得成功所需的任何其他支持，包括第三方或C40员工需要的任何输入； ●提出了与C40的合作伙伴关系，包括（适用）项目治理和管理，关键人员，关键角色和责任以及问题的升级程序。
DNA测序方法：从过去到现在
下一代测序（NGS）是用于疾病诊断的高效遗传诊断测试。尽管Sanger方法被用作基因组研究中的传统方法，但随着技术的发展，NGS方法的使用一直在增加。下一代测序的基础是由Allan Maxam-Walter Gilbert和2个诺贝尔奖获得者弗雷德里克·桑格（Frederick Sanger）开发的方法。最初，第一代测序方法在几天内完成了巨大的努力，完成了DNA的某个部分，而在今天的技术中，即使是最复杂的有机体的整个DNA也在1天内测序。第二代和第三代测序方法已开发出，成本，时间和测序准确性的提高。从这些方法获得的数据用生物信息学解释，并有助于下一代测序技术的发展。这些发展提高了人们对下一代测序与DNA或RNA之间关系的研究的兴趣，具体取决于疾病。在本综述中，详细提及了下一代测序技术的过去和现在方法，并审查了这些方法的困难和便利性。
引入了用于光子集成电路设计的新范式 - 最终
● Head Office: Canada, founded in 2006 ● Branch Offices: CBS Japan (2006) & CBS Europe (2020) ● Additionally: We provide specialized tools for opto-mechanical simulation (FRED) and optical measurement systems (opsira) to support the full optical development cycle ● Today's Presenter: Tom Davies, COO
自主无人机赛车：调查
摘要 - 在过去的十年中，使用自动无人机系统进行测量，搜救或最后一英里的交付呈指数增长。随着这些应用的兴起，需要在复杂和不确定的环境中运行无人机的高度稳健，关键算法。此外，快速快速使无人机能够覆盖更多的地面，提高生产率并进一步增强其用例。一个用于开发高速导航中使用的算法的代理是自动无人机赛车的任务，研究人员将无人机计划无人机通过一系列大门，并尽快避免使用板载传感器和有限的计算能力。速度和加速度分别超过80 kph和4 g，在整个感知，计划，控制和国家估计中提出了重大挑战。为了达到最高性能，系统需要实时算法，这些算法对运动模糊，高动态范围，模型不确定性，空气动力学干扰以及通常无法预测的对手。该调查涵盖了自主无人机在基于模型和基于学习的方法中竞争的进展。我们提供了多年来的领域，其发展的概述，并以将来面临的最大挑战和开放性问题得出结论。
比较宏基因组的下一代测序和血液培养以诊断血液感染
结果：使用血液作为MNGS测试样品，宿主DNA的比例为99.9％，只有三种细菌，未检测到真菌。在MNG中使用血浆时，宿主DNA的比例约为97％，检测到84个细菌和两种真菌。值得注意的是，分别在43对血液和血浆样品中检测到16S rRNA NGS。血液培养物检测到49种细菌（23个革兰氏阴茎和26克阳性球菌）和4种真菌，其中14种细菌被临床微生物学家视为污染物。对于所有血液培养物，血浆CFDNA MNG检测到78.26％（19/23）革兰氏阴性杆，17％（2/12）革兰氏阳性球菌，没有真菌。与血液培养物相比，血浆CFDNA MNG的敏感性和特异性检测细菌和真菌分别为62.07％和57.14％。