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角色扮演游戏中的个性化任务和对话生成：基于知识图谱和语言模型的方法
视频游戏中的程序化内容生成 (PCG) 为定制和用户参与提供了前所未有的机会。在角色扮演游戏 (RPG) 的专业背景下，我们引入了一个新颖的任务和对话生成框架，将玩家置于生成过程的核心。我们的方法基于手工制作的知识库，将生成的内容与游戏内背景相结合，同时采用大规模语言模型来创建流畅、独特、伴随的对话。通过人工评估，我们确认使用此方法生成的任务在流畅性、连贯性、新颖性和创造性方面可以接近手工制作的任务的表现；展示更大的动态性对玩家体验的增强；并为任务和对话之间的相关性提供一种新颖的自动化指标。我们认为我们的贡献是朝着动态、共同创造的叙事框架迈出的关键一步，在这个框架中，人类和人工智能系统共同合作，创造独特且用户特定的可玩体验。
人员配置计划样本
RGS 1：制定书面人员配备计划*，确保护理的连续性（包括替代人员情况计划）、适当的成人与儿童比例、适当的小组规模，并确保儿童从主要看护者那里受益。建议使用此表格：主管/所有者可以保留此表格的副本，其中包含当前人员和人员分配。每个教室/场所都可以保留一份此文件的“工作”每日副本，以便根据需要更改/修订时间和人员。例如，Jane Doe 今天生病了。John Doe 在她的教室担任 PCG。主管将在 11:00 和 1:00 代替 John Doe 休息。在下面的例子中，您可以看到从 7:30 到 5:30 有适当的人员替代，并且始终有主要看护者在场。您还可以看到始终满足适当的比例。代课教师是指该教师/职位的代课教师，以及该教师/职位所需的休息时间。教室数量：1 服务儿童年龄：3-5 岁 托管时间：7:30-5:30 pm
在心脏杂音特征上探索填充的音频-LLM
大型语言模型（LLMS）在认可和分析人类言论，音乐和环境声音方面表现出色。然而，尽管有很大的科学兴趣，但他们理解其他类型的声音，尤其是生物医学声音的潜力仍然很大程度上。在这项研究中，我们专注于使用Phonocardiongons，即心脏声音诊断心血管疾病。大多数现有的深神经网络（DNN）范式仅限于心脏杂音分类（健康与不健康），并且不预测杂音的其他声学特征，例如时间，时间安排，评分，苛刻，音高和质量，这对于帮助医生可以帮助医生诊断出底层心脏状况很重要。我们建议在Physionet Circor digiscope Phonocardiogram（PCG）数据集上对Audio llm（Qwen2-audio）进行验证，并评估其在对11个专家标记的杂音特征进行分类时的性能。从事方面的目标，我们旨在通过使用音频表示模型Ssamba探索预处理细分算法来实现更多的噪声和可推广系统。我们的结果表明，基于LLM的模型在11个功能中的8个中优于最先进的方法，其余3个。更重要的是，LLM成功地将长尾杂音功能分类为有限的培训数据，这是所有以前的方法都无法分类的任务。这些发现强调了Audio LLM作为人类心脏病专家在增强心脏病诊断方面的助手的潜力。
IR融合：静态红外滴分析的融合框架结合数值解决方案和机器学习
摘要 - 片上功率电网（PG）的摘要分析至关重要，但由于综合电路（IC）量表的迅速增长，在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析，已经引入了各种机器学习（ML）方法来解决数值方法的效率低下。但是，可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中，我们提出了IR融合，该IR融合旨在将数值方法与ML相结合，以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言，数值方法用于获得粗糙的解决方案，并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中，应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后，基于数值解决方案，采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合，并设计了Inpection unet u-net模型，旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性，将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明，其准确性明显优于以前的基于ML的方法，同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性，与数值方法相比。
可穿戴技术.pdf
第一单元记录仪器 9 电生理学和生物电位记录 生物电位的起源 – 生物电位电极 – 生物放大器 – ECG – EEG – EMG – PCG – EOG – 导联系统和记录方法 – 典型波形和信号特性。 第二单元测量和分析技术 9 血流测量 – 射线照相 – 指示染料稀释 – 热对流 – 磁血流率 – 超声波血流量计 – 血压计 – 血气分析仪 – 血氧仪 – 自动分析仪 – 电泳 – 比色计 – 分光光度计 – 火焰光度计。第三单元治疗设备和病人安全 9 刺激器 – 除颤器 – 起搏器 – 透热疗法 – 呼吸器 – 血泵呼吸机 – 血液透析机 – 激光在医疗保健中的作用 – 病人安全 – 宏观 – 微观冲击 – 预防措施 – 无地球病人监护。 第四单元医学成像 9 X 射线成像和 CT 扫描 – 应用和 X 射线治疗 – CAT 扫描 – MRI – PET – 超声波物理学 – 超声波成像 – A 扫描和 B 扫描显示 – 多阵列扫描 – M 型扫描 – 超声波扫描热成像系统的优点和缺点。 第五单元医学领域的计算机应用 9 医学中的计算机应用 – 病人监护系统 – 内窥镜装置 – 无线药丸 – 远程医疗和医学信息学。
从单个示例
水平生成是程序内容产生（PCG）的主要重点，但是基于深度学习的方法受到稀缺培训数据的限制，即人为设计的水平。尽管是一个主导的框架，但生成的对抗网络（GAN）在产生的和人为实现的水平之间表现出很大的质量差距，以及培训成本上升，尤其是随着令牌复杂性的提高。在本文中，我们引入了一个基于扩散的生成模型，该模型仅从一个示例中学习。我们的方法涉及两个核心组成部分：1）有效而表达的水平代码，以及2）具有受限接收场的潜在denoing网络。首先，我们的方法利用令牌标签（类似于单词嵌入）来提供密集的表示。这种策略不仅超过了代表较大游戏水平的一式式编码，而且还可以提高稳定性并加速潜在扩散的收敛性。此外，我们将denoising网络体系结构调整为良好的接收领域，以局部数据的局部贴片，以促进单个例子学习。广泛的实验表明，与手动设计的水平相比，我们的模型能够生成风格一致的任意大小样本。它适合与基于GAN的方法更少的伪像的广泛水平结构。源代码可在https://github.com/shiqi-dai/ diffusioncraft上找到。
原始条款BMI-1通过调节骨微环境
摘要：背景：B细胞特异性Moloney MLV插入位点1（BMI-1）属于Polycomb组（PCG）基因，是一种转录抑制器，可在发育过程中维持适当的基因表达模式。研究BMI-1基因是否通过调节骨微环境来对BMI-1/ - 小鼠诱导的骨骼衰老有矫正作用。方法：本研究中使用了窝窝杂合雄性和雌性小鼠（BMI-1 +/-）。在野生型小鼠（10只小鼠，WT组）和BMI-1敲除小鼠（10小鼠，BKO组）中进行了相关的实验，以分析表型，骨骼射线照相，微型造影术，组织学，组织学，免疫组织化学染色，蛋白质印迹分析以及ROS水平的检测。结果：我们的结果表明，BMI-1基因可以按比例拯救受到BMI-1基因缺损诱导的骨老化的小鼠。bmi-1通过多个方面在骨骼中起抗衰老的作用，例如增加成骨细胞骨形成以及减少破骨细胞骨吸收，刺激增殖，减少凋亡，抑制活性氧气（ROS）和延迟DNA损伤。结论：我们的结果表明，BMI-1可能在纠正BKO小鼠的骨骼衰老中起重要作用和重要作用。同时，它可以为BMI-1在骨骼中的抗衰老中的临床应用提供理论基础。
菲律宾海洋战略
AToN 助航设备 CPA 宿务港务局 COLREG 国际海上避碰规则 DA 农业部 DENR 环境与自然资源部 DICT 信息和通信技术部 DOST 科学技术部 DOTr 交通部 DND 国防部 MARINA 海事局 PAGASA 菲律宾大气、地球物理和天文服务管理局 FSI 船旗国实施 GISIS 全球综合航运信息系统 GMDSS 全球海上遇险和安全系统 ICS 国际航运公会 IALA 国际航标与灯塔管理局协会 IHO 国际水文组织 III 规则 IMO 仪器实施规则 IMDG 国际海上危险货物规则 IMO 国际海事组织 IMSAS 国际海事组织成员国审计机制 ISO 国际标准化组织 KPI 关键绩效指标 MAIIF 海事事故调查员国际论坛 MARPOL 国际防止船舶污染公约 MIDP 海事产业发展计划 MSI 海上安全调查 NAMRIA 国家测绘和资源信息机构 NTC 国家电信委员会 PCG 菲律宾海岸警卫队 PN 菲律宾海军 PPA 菲律宾港务局 PSC 港口国管制 PSCO 港口国管制官员 MRCC 海上救援协调中心 MRSC 海上救援分中心 RO 认可组织 SAR 搜救 SBMA 苏比克湾大都会管理局 SOLAS 国际海上人命安全公约 STCW 海员培训、发证和值班标准国际公约 TSS 分道通航制 VTS 船舶交通系统
使用深度学习的风湿性心脏病检测...
5副教授1计算机科学与工程系，1萨特亚技术与管理研究所，维齐亚纳加兰，安得拉邦，印度安得拉邦摘要：风湿性心脏病（RHD）是对细菌攻击的自身免疫反应，使心脏瓣膜正常功能恶化。瓣膜上的损伤会影响心脏腔内部的正常血液流动，该血液可以通过听诊器记录并通过听觉记录作为声音图。但是，听诊的手动方法很困难，耗时和主观。在这项研究中，基于卷积神经网络的深度学习算法用于执行自动听诊，并将心脏的声音分为正常和风湿性。分类是在未分段的数据上进行的，其中不需要第一个，第二，收缩期和舒张期的提取。CNN网络的体系结构形成为一层层。卷积和批处理标准化层，然后是最大池层以下样品，使用了特征图。在末尾有一个最终的最大池层层，该层将随着时间的流逝汇集输入特征映射，并在末尾包括一个完全连接的层。网络有五个卷积层。目前的工作说明了使用MEL Spectrotoral表示使用深卷积神经网络的使用。在本研究中，从一百七十名受试者中记录了RHD心脏声音数据集，其中一百二十四名被确认为RHD患者。该系统的整体准确度为96.1％，灵敏度为94.0％，特异性为98.1％。索引术语 - 风湿性心力衰竭，深度学习，心脏声音，机器学习，PCG。
第 29 届能源社区电力论坛
• 论坛承认缔约方在电力一体化一揽子计划转换方面所做的努力，包括遇到的挑战和延误。缔约方强调，在转换过程中，能源共同体秘书处等机构提供了支持。他们一致认为，后续实施和计划中的改革需要相关机构（包括各部委）的新专业知识和额外人力资源。要求能源共同体秘书处继续提供支持和法律审查。• 论坛承认更好地利用现有基础设施的重要性，以及开发支持脱碳所需的新基础设施的必要性。论坛注意到目前正在根据 TEN-E 法规制定新的 PECI 清单。可以考虑为缔约方的基础设施项目提供其他财政支持，以支持其从天然气向氢气的过渡。 • 论坛敦促缔约方加快活动，尽快完成转换过程，最迟不晚于 2024 年底。 • 论坛回顾，电力整合一揽子计划的转换和实施是市场耦合的先决条件，而市场耦合是到 2025 年底获得 CBAM 豁免的先决条件。论坛要求所有缔约方制定完成转换和实施的明确时间表，并在 2024 年 7 月 1 日前提交给能源共同体秘书处。能源共同体秘书处应监督时间表的遵守情况，并向市场耦合指导委员会 (MCSC) 报告。 • 所有 NEMO 委员会都强调，能源共同体的市场耦合是一项优先事项，并回顾他们致力于提交 MCO IP 作为市场耦合的必要先决条件。所有 NEMO 委员会回顾说，由于缔约方缺乏合规指定的 NEMO，目前交付 MCO IP 的截止日期 2024 年 6 月 15 日将不得不推迟，最有可能推迟到秋季。论坛敦促缔约方在电力整合一揽子计划转置完成后优先指定 NEMO。所有 NEMO 委员会邀请现有缔约方 NEMO 申请观察员地位。• ECRB 向论坛通报了正在进行的关于 MCO IP 影子意见的工作，并与 ACER 进行协调，以确保向 NEMO 提交一致的意见。• 论坛承认当地实施项目 (LIP) 的建立，并邀请他们向 PCG EnC JET 提名他们的项目。LIP 应该在治理和结构方面模仿欧盟 LIP，论坛欢迎一些 LIP 加入现有的欧盟结构，如 IBWT。• 敦促输电系统运营商加快按照 EnC CACM 建立的 EnC CCR 的运营活动。或者，任何重新配置都必须由所有欧盟输电系统运营商提出，并覆盖三个 EnC CCR 的所有竞标区边界，然后按照 EnC CACM 提交给 ACER。