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synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。
调查记者的事实核查技能
摘要 本文的研究证明了记者在日常工作中揭穿错误、虚假和恶意信息的能力。它展示了记者如何使用核心技能和能力来核实信息，并描述了为什么虚假信息能够逃避新闻过滤并被发表。我们结合半结构化访谈和出声思考法，向 20 名爱沙尼亚记者展示了构建的虚假信息片段，然后要求他们对其进行讨论。根据结果，我们认为记者以特定的组合使用传统的事实核查技能，这通常足以验证信息。然而，在时间压力下，记者倾向于相信他们的专业经验并冒险发布未经核实的信息。当消息来源看起来值得信赖并且信息呈现在官方社交媒体平台或记者的个人社交媒体页面上时，或者记者缺乏对特定主题的更深入了解时，这种风险会更高。视频操纵（例如深度伪造）和脱离语境的照片呈现对记者来说是最难核实的，无论记者专注于哪个平台，情况都是类似的。这项研究的结果对于培训新闻专业学生和执业记者如何揭穿虚假信息很有用。
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
兼职技术支持专家冬季2025
您是一个精通技术的问题解决者，喜欢您的工作吗？您是否在每天带来新的挑战和机会来支持充满活力的学习社区的环境中壮成长？Holderness School正在寻求兼职技术支持专家加入我们的团队。这个角色非常适合喜欢技术，喜欢帮助他人并自愿独立工作和作为团队的一部分工作的人。没有两天完全一样 - 您可能会在早上对课堂投影仪进行故障排除，在中午为学生提供笔记本电脑问题，并帮助老师在下午探索一个新的教育应用程序。如果您正在寻找一种引人入胜，灵活且从不无聊的角色，我们很乐意收到您的来信！概述位于新罕布什尔州中部中部湖泊和山脉中，霍尔德尼斯学校是一所传统的男女同校独立的中学，服务于9 - 12年级。Holderness努力在培养思想，身体和精神的资源：通过具有挑战性的大学准备课程来取得平衡；通过户外活动的身体，需要校际运动；以及通过学校和社区服务的精神与主教教堂的隶属关系。持有人仍然是一所小型学校，每个人都扮演着重要角色，学生，教职员工和教职员工保持亲密的个人关系。多样性使命宣言霍尔德尼斯学校致力于成为一个庆祝和支持多样性的社区，因为多种观点和经验对于卓越教育和增强我们的社区至关重要。多样性是指种族，种族，国籍，宗教，性别，性取向，年龄，能力和社会经济地位的人类方面。Holderness致力于为合作创造机会，扩大所有学生的教育经验，并丰富所有社区成员的生活。
生成人工智能增强建筑教育以发展数字素养和整体能力
本研究调查了生成人工智能（Genai）对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具，例如Chatgpt，Midjourney，Bricscad Bim和VR/AR软件，及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法，该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究，使用Midjourney，Bricscad BIM和VR/AR软件，以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力，主动性，自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明，建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具，这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外，这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性，时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解，同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处，强调了它们在培养创造力，有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
土地分割初步规划检查表
附近草图通常以 1 英寸 = 1,000 英尺的比例绘制，但如果没有这种地图，也可以接受 1:24,000 比例的美国地质调查局地图。附近草图应描绘所有相邻分区的地块线和名称、拟议分区地块约半英里范围内街道、公路、天然溪流和湿地的位置；约半英里范围内所有相邻公用设施系统的位置，流经拟议分区的溪流的自然排水路线，并在合理的情况下标明支流区域的边界。根据本小节提交的所有地图都应明确标明包含地图主题土地的区域、乡镇和范围。
HHMR：通过增强图扩散模型的多模式可控性
近年来见证了一代和重建范式深入融合的趋势。在本文中，我们扩展了可控制的生成模块的能力，以实现更全面的手网恢复任务：在单个框架中，手工网格的生成，内部网状，重建，重建和拟合，我们将其命名为H olistic H和MESH R Ecovery（HHMR）。我们的主要观察结果是，具有强大多模式可偿还性的单个生成模型可以实现不同类型的手网恢复任务，并且在这样的框架中，实现不同的任务只需要给出不同的信号作为条件。为了实现这一目标，我们提出了基于图形卷积和整体手工网状恢复的注意力卷积和注意力机制的多合一扩散框架。为了实现强大的控制能力，同时确保多模式控制信号的解耦，我们将不同的模态映射到共享特征空间并应用跨尺度随机
资本主义经济的比较分析 - CEJSH
在大市场经济中，企业主要通过层级结构和竞争性市场安排，在竞争和正式合同的背景下协调其活动。 “为了响应此类市场产生的价格信号，参与者会调整其商品或服务的供应和需求意愿，这通常基于新古典经济学强调的边际计算。” 13 协调机制在协调市场经济中有所不同，企业更多地依赖非市场关系来与其他参与者建立协调并构建其能力。 这些协调模式包括“更广泛的关系或不完全合同、基于网络内部私人信息交换的网络监控，以及更多地依赖合作而非竞争关系来构建企业的能力。” 14
构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
