文本对图像(T2I)合成是一项艰巨的任务,该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路,例如语言辅助图像编辑,计算机辅助设计,基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中,我们提出了一个简单的问题:与逼真的图像一起,我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品(例如前景 /背景或多类分割掩码,检测标签,检测标签),这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益?试图回答这个问题,我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标,我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言,提出了一种名为“共裂”启发的GAN(COS-GAN)的新型GAN结构,该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像,并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码,以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍:1)生成的分割掩码可用于专注于前景和背景,以改善生成的图像的质量,2)分段蒙版可以用作其他任务的训练目标,例如访问本地化和分割。在CUB,Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明,Cos-Gan能够改善视觉质量,并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
这项研究旨在研究肝外胆管癌(ECCA)患者的肠道菌群组成,粪便代谢产物和术后预后之间的关系。包括53例可切除的ECCA患者和21名健康志愿者作为对照组。16S rRNA基因测序和代谢组学分析揭示了肠道微生物群落结构的显着差异,并且改变了ECCA患者与健康对照组之间的粪便代谢物。单变量和多变量COX回归分析表明,术前胆红素,间接胆红素和特定代谢物等因素与ECCA后手术后患者的总体存活密切相关。构造的nom图模型进一步证明了这些因素的预测值,达到了0.718的C索引,校准曲线证实了其强大的预测性能。总而言之,肠道菌群组成和粪便代谢产物在ECCA患者的手术预后中起着至关重要的作用,为临床预后评估提供了新的见解。
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是,经常发布的数据集有许多局限性。进行检查,大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性,很难理解影响人类识别的机制,或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中,我们介绍了一个全新的大型数据集,基于视频的情感并影响上下文数据集(VEATIC)中的跟踪,可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影,纪录片和家庭视频中有124个视频片段,并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起,我们采用了一项新的计算机视觉任务,以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外,我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果,表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。
来源:Dorrucci 和 Freier (2023),基于欧盟委员会数据和欧洲中央银行体系公共财政工作组的估计。根据 Coeuré 报告 (2021),法国在 RRF 下的现金支出。注:实线表示德国 (DE)、法国 (FR)、意大利 (IT) 和西班牙 (ES) 在 RRF 期间 (2021-26) 预计吸收的 RRF 资金。虚线表示这四个国家实际吸收的欧盟过去在欧盟多年期财政框架 (MFF) 下提供的资源。吸收率是支付给成员国的金额占该国可获得的欧盟总预算的百分比。第 1 年是相应计划的第一年,即 2007-13 MFF 为 2007 年,2014-20 MFF 为 2014 年,RRF 为 2021 年。第 1 年包括 RRF 下的预融资。2007-13 年 MFF(黑色虚线)的吸收率显示为四个国家的平均值,包括欧洲区域发展基金 (ERDF)、凝聚基金 (CF) 和欧洲社会基金 (ESF),而 2014-20 年 MFF 仅包括 ERDF 和 CF。2014-20 年 MFF 下的数据是 2021 年(图表中的第 8 年)的临时数据
由于地形驱动的动力学在(次)公里(例如Bora风)和复杂的海洋测深的测定法上引起的,其中包括许多通道,凹陷和山脊,在半封闭的Adriatic区域内的大气 - 海洋动力学在可用的环境区域模型中无法很好地复制。因此,特定开发了亚得里亚海和海岸(Adrisc)公里大气层模型,以准确评估历史(1987-2017)和远处(2070-2100)条件下的亚得里亚海气候危害。在这项研究中,我们分析了气候变化对预计的亚得利亚趋势,可变性和极端事件的影响。在大气中,我们的结果主要遵循已经发表的文献:强烈的土地对比,干旱增加和极端的降雨事件以及沿海地区的风速下降。在海洋中,表面和中等温度的强度和恒定升高与盐度降低有关,除非夏季盐度在沿海地区上升的表面。在底部和海洋循环中,我们的结果表现出强烈的对比。在沿海地区,底温度上升,底部盐度的速度降低了,而当前速度的变化可以忽略不计。在亚得里亚海最深的部分,负底温度趋势会导致比表面慢2.5°C慢,而底部盐度增加。此外,洋流在表面和中间层中加速,但在底部减速。这些海洋的结果表明,北部亚得里亚海中茂密的水的形成减少,南部亚得里亚海气旋回旋的强化和收缩,以及在代码深处的最深部分的垂直地层加强可能与亚种式水水和亚法利亚水平的变化相关的垂直地层。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响,这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作,旨在实施政策和适应计划,以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。鉴于这些变化对亚得里亚海沿海社区和海洋生物的潜在影响,这项研究强调了增加亚得里亚海地区正在进行的千年规模建模工作,旨在实施政策和适应计划,以更好地针对该规范区域预测的当地气候变化量身定制。
本文解决了生成法定说明(CES)的挑战,涉及识别和修改最少的必要特征,以使分类器对给定图像的预测进行预测。我们提出的方法是反事实e xplanations(Time)的tept to-i mage m odels,是一种基于蒸馏的黑盒反事实技术。与以前的方法不同,此方法仅需要图像及其预测,从而忽略了分类器的结构,参数或梯度的需求。在生成反事实之前,时间将两个不同的偏见引入了文本嵌入的形式稳定扩散:与图像的结构相关联的上下文偏差和类别偏见,与目标分类器学到的类特异性特征相关。学习了这些偏见后,我们发现了使用类预测的类令牌的最佳潜在代码,并使用目标嵌入作为条件,从而产生了符合性的解释。广泛的经验研究证明,即使在黑色盒子设置中运行时,时间也可以产生可比性的解释。
今天,银行仅根据自己的付款就可以根据自己的付款来制定付款提交的独立决定。许多人使用钝技术(例如,节流),尽管有些银行开始利用更高级,细微的方法,例如付款重新方程。尤其是在银行使用钝技术而无需协调的情况下,这可能会导致有害效果,这些效果被频繁监控和吞吐量指南等工具缓解。4这种新模型可大大改善这种情况,不需要高级功能,例如在RTGS级别排队,仓库或僵局解决方案 - 允许中央银行运营商专注于为中央银行和解帐户提供弹性的核心服务。
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。
