文本到图像模型近年来已显示出进展。随着这一进展,从文本中生成向量图也已提出。svg是向量图形的流行效果,SVG代表带有XML文本的场景。因此,大型语言模型可以直接处理SVG代码。考虑到这一点,我们专注于使用LLMS编辑SVG。用于定量评估LLMS编辑SVG的能力,我们提出了SVGeditBench。svgeditBench是评估LLMS编辑SVG代码能力的基准。在提议的基准下进行评估时,我们还显示了GPT-4和GPT-3.5结果。在实验中,GPT-4在定量和质量上都显示出与GPT-3.5的优势。该数据集可在https://github.com/mti-lab/svgeditBench上找到。
这项工作中包含的图形设计师Aryaman的信息是由农业出版物(印度)获得的,从据信是可靠的来源。但是,不仅仅是农业出版物(印度)和作者都保证了本文发布的任何信息的准确性或完整性,也不只是农业出版物(印度),也不应对由于使用此信息而引起的任何错误,遗漏或损害。这项工作的发表是在理解的,即仅农业出版物(印度)及其作者正在提供信息,但并未试图提供工程或其他专业服务。如果需要此类服务,则应需要适当的专业人员的帮助。办公室地址:Just Africulture出版物H8-F,旁遮普大街,Jalandhar联系人号+91-6283921515印刷:jalandhar
抽象的环境卫生性会引起各种疾病,其中一种是一种疾病,是由生活在卫生环境较差的环境中的微生物感染引起的,例如腹泻,斑疹伤寒或皮肤刺激。我们邀请合作进行这项活动的合作伙伴是南雅加达的Bukit Duri Aisyiyah Aisyiyah(PCA)分支机构。此PCA位于人口稠密的环境中,靠近卫生条件不好的区域,因为有一些时间/水通道会闻起来,靠近公共交通基地,这些基地仍然有很多垃圾和气味。这项活动的目的是传达良好的环境卫生性的重要性,对肥皂(CTPS)的洗手意识的重要性,其中一种使用纸皂作为芳香疗法产品之一,我们将使我们更具吸引力,实用,可以随身携带,易于储存,因此毫不犹豫地使用肥皂洗手。Mitra还说,以前没有人在其地区进行类似的活动。此活动由显示帖子结果的预测试和后测试支持 - 与预测试结果相比,所有问题中的测试都更高。这些结果表明,伴侣对卫生知识的见解和我们提供的纸张的创作的增加。这项活动也通过在线大众媒体发表,即在YouTube频道上上传的教育新闻网站和视频实施中。
2018年3月,联邦调查局实验室建立了一个快速的DNA工作组,以研究快速DNA技术在分析法医证据样本中的潜在使用。该工作队分为两个任务组:非codis快速DNA最佳实践/外展和法庭注意事项任务组和快速DNA犯罪现场技术进步任务组(技术进步任务组)。技术进步任务小组由执法部门,地区检察官协会,主要城市酋长协会,NDIS参与实验室的DNA专家,NIST和非NDIS参与活动组成。技术进步任务小组的主要目标是驱动和不断监视快速DNA技术的成熟度,以确保其可靠,负责任和适当的犯罪现场DNA分析和Codis实施。
LuisBouzaGarcía(UAM),ÁlvaroOleart(Ulb),RocíoSánchezdel Vas(UC3M)和Juan Roch(UNED)1。WP 7的目的是分析民主公开辩论的规范概念如何与不同的政策替代方案和政治策略相关联,通过利用政治理论来概念化有关邮政真实性的法规和公共政策的辩论(与WP2合作);分析公共政策努力定义在欧洲一级打击虚假信息的最佳方法,并分析欧盟通过的新兴法规(与WP4合作)2的交流专业人士和新闻实践的影响。本文介绍了WP将用来开发这些目标的分析和方法论设计。本文基于两个理由。第一个是通过促进其余学术界对研究团队决定的透明度和可重复性来满足开放科学的期望。第二个是促进学术界利益相关者社区对数据的使用。目的:解释采用欧盟法规,以应对对民主和欧盟融合的确定威胁
现代生活的几乎所有方面都取决于太空技术。多亏了计算机视频的一般和深度学习技术的巨大进步,几十年来,全世界都见证了将深度学习的发展用于解决太空问题的问题,例如自动驾驶机器人,诸如示踪剂,类似昆虫的机器人,类似昆虫的机器人和SpaceCraft的健康监测。这些只是一些在深度学习的帮助下具有高级空间行业的重要例子。但是,深度学习模型的成功需要大量的培训数据才能具有不错的性能,而另一方面,用于培训深度学习模型的公开空间数据集非常有限。当前没有用于基于太空的对象检测或实例分割的公共数据集,部分原因是手动注释对象分割掩码非常耗时,因为它们需要像素级标签,更不用说从空间获取图像的挑战了。在本文中,我们的目标是通过释放数据集以进行航天器检测,实例分割和零件识别来填补这一差距。这项工作的主要贡献是使用太空设置和卫星的图像开发数据集,并具有丰富的注释,包括绑定的航天器和口罩的框架盒对物体部分的水平,这些盒子是通过自动程序和手动努力的混合而获得的。我们还提供了对象检测和Intance Sementation的最新方法作为数据集的基准。可以在https://github.com/yurushia1998/satellitedataset上找到下载建议数据集的链接。
ISCMS是罕见事件,发生率约为0.1%-2%(1)。 ISCMS(ISCMS-LC)是主要类型,占42.4%-67.21%(1,2),其中小细胞肺癌(SCLC)占39.1%,其次是LUAD(25.1%)和鳞状细胞癌(10.6%)(10.6%)(3)。 大多数ISCM患者具有伴随脑转移(BM),甚至是钩脑脑转移酶,反映出肿瘤细胞可以通过脑脊液(CSF)转移到脑膜(CSF),然后通过脊髓拼写或直接扩散到脊髓骨上或spraciner cortercress cornefer cornecr cornefer cornecter cornecr cornecter cornecter contrectecter(或Chore)。 ISCMS的临床表现与脊柱硬膜外转移酶相似,但具有区别的特征是棕色 - 囊肿综合征(也称为半侧性脊髓损伤综合征综合征)或不对称脊髓性脊髓性脊髓性脊髓性脊髓性疾病,其中一半患有ISCM的患者,但仅在脊髓脊髓磷酸化转移酶的患者中只有3%)。ISCMS是罕见事件,发生率约为0.1%-2%(1)。ISCMS(ISCMS-LC)是主要类型,占42.4%-67.21%(1,2),其中小细胞肺癌(SCLC)占39.1%,其次是LUAD(25.1%)和鳞状细胞癌(10.6%)(10.6%)(3)。大多数ISCM患者具有伴随脑转移(BM),甚至是钩脑脑转移酶,反映出肿瘤细胞可以通过脑脊液(CSF)转移到脑膜(CSF),然后通过脊髓拼写或直接扩散到脊髓骨上或spraciner cortercress cornefer cornecr cornefer cornecter cornecr cornecter cornecter contrectecter(或Chore)。ISCMS的临床表现与脊柱硬膜外转移酶相似,但具有区别的特征是棕色 - 囊肿综合征(也称为半侧性脊髓损伤综合征综合征)或不对称脊髓性脊髓性脊髓性脊髓性脊髓性疾病,其中一半患有ISCM的患者,但仅在脊髓脊髓磷酸化转移酶的患者中只有3%)。
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型(地图上的蓝色国家)○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化,配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf,