XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempresent
人机交互中的用户表征
摘要 光标、头像、虚拟手或工具以及其他渲染的图形对象使用户能够与 PC、游戏机或虚拟现实系统等计算机进行交互。我们从用户的角度在“用户表征”的统一概念下分析这些不同对象的作用。这些表征是虚拟对象，它们人为地延伸了用户的身体，使他们能够通过执行不断映射到其用户表征的运动动作来操纵虚拟环境。在本文中，我们确定了一组与不同用户表征相关的概念，并对用户表征的控制和主观体验背后的多感官和认知因素进行了多学科回顾。这些概念包括视觉外观、多模态反馈、主动感、输入法、近体空间、视觉视角和身体所有权。我们进一步为这些概念提出了研究议程，这可以引导人机交互社区从更广泛的视角了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
特殊表述 - 气候变化和...
但是，我们认为生物多样性保护也必须在角色的标题和职权范围内得到认可。我们的全球气候和生物多样性危机从根本上是相互关联的和相互加强的，尤其是因为地球的天然碳储存（例如湿地和森林）被降解并失去了它们隔离大气碳的能力。在英国，我们的泥炭地的损失已将碳汇变为碳排放量的净来源。全球供暖和生物多样性损失的恶性循环预计会加剧，从而导致新的温室气体排放以及对野生动植物，生态系统以及我们对安全环境的基本人权的更大危害。
recore：正式化对比度表示世界模型
虽然最近的无模型增强学习（RL）方法已经证明了人类水平在游戏环境中的有效性，但它们在视觉导航等日常任务中的成功受到了限制，尤其是在很明显的外观变化下。此限制来自（i）样本效率不佳和（ii）对培训方案的过度效果。为了应对这些挑战，我们提出了一种世界模型，该模型使用（i）对比不受监督的学习和（ii）干预不变的统治者学习不变特征。学习世界动态的明确表示世界模型，提高样本效率，而对比度学习隐含地实施不变特征的学习，从而改善了概括。，随着对比的损失与世界模式的na'整合还不够好，因为基于世界模型的RL方法独立地优化表示表示和代理策略。为了克服这个问题，我们提出了一种干预 - 不变的正规剂，其形式是辅助任务，例如深度预测，图像DeNoising，图像分割等，以明确执行不变性以进行样式的干预。我们的方法优于当前基于最新的模型和不含模型的RL方法，并显着改善了IGIBSON基准测试中评估的分数范围内导航任务。仅使用视觉观察，我们进一步证明了我们的方法超过了最近的语言引导导航基础模型，这对于在计算功能有限的机器人上部署至关重要。最后，我们证明了我们提出的模型在吉布森基准上其感知模块的SIM到真实传输方面表现出色。
免疫检查点抑制剂治疗晚期癌症时诱发突发性1型糖尿病。系列
三名晚期癌症患者正在接受免疫检查点抑制剂 (ICI) 治疗，无糖尿病 (DM) 病史，因多尿、多饮和体重减轻被送入急诊室，并被诊断为糖尿病酮症酸中毒，但无感染的临床证据。他们接受了液体和胰岛素输注治疗，然后改用基础-餐时胰岛素治疗方案，并在出院后继续治疗。糖尿病自身抗体检测呈阴性，他们被诊断为 ICI 诱发的糖尿病，其中两人使用了帕博利珠单抗，另一人使用了纳武单抗。本病例系列的目的是展示接受 PD-1 抑制剂治疗的患者中急性 DM1 的发展。基于这些病例和所审查的文献，我们力求确定临床特征并提出对接受 ICI 治疗的患者的识别、控制、早期治疗和随访的策略，以尽量减少自身免疫功能障碍的影响。关键词：1型糖尿病；糖尿病酮症酸中毒；免疫检查点抑制剂。
H.F. 2509-明尼苏达州众议院
clasett将通过改善基础设施，愿景和问责制提供有效地实现“长期农业生产力提高”的投资。赠款应规定“长期基本资金”，使研究受赠人能够继续研究其实际结论。
美国众议院委员会...
主席 Stauber、排名成员 Ocasio-Cortez 和小组委员会成员，感谢你们邀请我代表巴里克黄金公司出席你们的听证会，并就 HR 2925（2023 年采矿监管清晰度法案）和 HR 6862（修订 FAST 法案）作证。我们很高兴支持这两项法案，它们以不同的方式解决了持续且棘手的许可延迟问题，这些问题阻碍了国内采矿业的发展以满足国家矿产需求。HR 2925 由内华达州众议员 Mark Amodei 提出，并由众议员 Mary Peltola 共同发起，将解决由 2019 年异常法院裁决（称为“Rosemont”裁决）造成的严重许可不确定性和诉讼延迟。国会议员道格·兰伯恩（Doug Lamborn）提出的 HR 6862 号法案将阻止联邦许可改进指导委员会提出的一项考虑不周的提案，该提案旨在阻止采矿作业使用 Fast 41 的快速许可工具。
Synergynet：弥合离散和连续表示之间的差距，以进行精确的医学图像分割
近年来，已经提出了连续的潜在空间（CLS）和DISCRETE潜在空间（DLS）深度学习模型，以改善医学图像分析。但是，这些模型遇到了不同的挑战。cls模型捕获了复杂的细节，但由于其强调低级特征，因此在结构表示和易男性方面通常缺乏解释性。尤其是，DLS模型提供了可解释性，鲁棒性以及由于其结构性潜在空间而捕获粗粒度信息的能力。但是，DLS模型在捕获细粒细节方面的功效有限。为了确定DLS和CLS模型的局限性，我们采用了Synergynet，这是一种新型的瓶颈体系结构，旨在增强现有的编码器 - 核编码器分割框架。Synergynet无缝地将离散和连续的表示形式整合到利用互补信息中，并成功保留了细学的表示的细节。我们对多器官分割和CAR-DIAC数据集进行的实验实验表明，SynergyNet的表现优于包括Transunet：Transunet：DICE评分提高2.16％的其他最新方法，而Hausdorff分别分别提高了11.13％。在评估皮肤病变和脑肿瘤分割数据集时，我们观察到皮肤病变分割的交互分数的1.71％的重新提高，脑肿瘤分割的增长率为8.58％。我们的创新方法为增强医学图像分析关键领域中深度学习模型的整体性能和能力铺平了道路。
商业企业介绍_en_february_2025
安全是我们在空中客车公司业务的基础，涵盖了所有活动，以防止涉及空客产品和服务的事件和事故，以在发生这些事件时管理这些活动，以绘制经验教训并适当地实施更改。