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开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
菲律宾：农业生物技术中的挑战，机遇和约束
菲律宾于1980年在菲律宾菲律宾大学（UPLB）的国家分子生物学和生物技术学院（Biotech）正式创建其生物技术研究。在1995年，菲律宾系统中建立了其他三个生物技术学院。他们位于UP Diliman校园中，专注于工业生物技术，UP Manila专注于人类健康生物技术，以及UP Visayas专注于海洋生物技术。UPLosBaños的生物技术研究所继续在农业，林业，工业和环境生物技术学方面提供领导地位。UPLB的其他研究机构也正在进行生物技术研究。包括植物育种研究所，生物科学研究所，动物科学研究所，食品科学技术知名人士以及林业与自然资源学院。外部UPLB，其他研究机构和中心，例如菲律宾稻米研究所，菲律宾椰子管理局，棉花研发研究所，工厂内工业局，动物行业局和
IMCI-PRE-Service-...
为期三天的培训汇集了来自该地区5个国家的15名参与者（埃及，伊朗伊斯兰共和国，摩洛哥，巴基斯坦和苏丹），包括来自7所大学的儿科高级教授，卫生部的工作人员和国家办公室。根据区域办公室开发的IMCI职前教育的评估指南，其目的是在评估IMCI服务前教育方面在该地区建立能力。多年来，该地区将IMCI引入其教学计划的教学机构数量一直在增加，这增加了评估教学过程和学生成果的需求
定量分析师 - 工作创造力
部门/部门的精算报告，负责无需直接报告角色概述，以自动化手动流程（主要是目前基于电子表格的流程），并在要求时为其他团队自动化手动流程。创建财务模型来评估潜在变化对定价，流程或业务环境的影响。提供数据分析的支持，以使各种业务问题清晰起见，从而为高级管理层提供新的见解。其他职责将与执行精算估值过程以及协助经验分析和模型改进有关。有机会与来自业务不同领域的经验丰富的同事一起工作。关键责任领域
乳酸乳杆菌乳腺癌益生菌菌株在治疗铬酸盐诱导的皮炎
铬酸盐诱导的皮炎是一个重大的职业健康问题。铬酸盐（CR）抗乳糖酶鼠李糖菌株是从商业益生菌prepro和Hiflora中分离出来的。在13个耐CR的细菌分离株中，根据500 ug/ml的高铬酸盐耐药性选择了6种。选定的分离株进行生化和分子表征以及体内分析。DPC测定，以确定分离细菌的降低潜力。选定的分离株被鉴定为L. rhamnosus -L1（Pp493917），L。rhamnosus -L2（Pp493918），L。Rhamnosus-L3（PP493921）L。 Rhamnosus -L12（PP493923）。乳酸乳杆菌L1SHOSUS l1展示了对CR（VI）的最高耐药性，降低了潜在的56％。进行了体内实验，以评估分离的细菌菌株对小鼠皮肤的愈合作用，并用苏木精和曙红（H＆E）染色，用于鉴定皮肤组织中严重的皮炎并评估益生菌菌株的治疗作用。使用生物信息学工具进行了鼠李乳杆菌的黄素还原酶蛋白的结构测定。这些工具预测了细菌CR（VI） - 氧化系统中黄素还原酶蛋白的基于结构的功能同源。由于其较高的铬酸盐耐药性和降低潜力，可有效地用于铬酸盐诱导的皮炎，可有效地用于乳酸酶乳酸乳酸酶乳酸乳腺乳酸乳酸乳酸酶。
用户采用电动动力总成
摘要：本研究通过使用规定的选择调查表在2023年在四个欧洲国家中收集的大型数据集进行了离散选择实验，从而确定了影响汽车选择决策的主要因素。选择集包括六个当前和流行的汽车动力总成，其因素，用户特征和特定的地理环境有关，这可能会影响带有电动动力总成的车辆的采用。首先提出了一种易于适用的多项式logit模型，以探索所选属性的影响以及该模型具有不同激励策略，地理环境和能源价格的重现用户偏好的能力。引入了混合logit模型和分段的多项式logit模型，以考虑样本的异质性。第一个捕获了与激励措施和运营成本有关的受访者之间的偏好分散体。第二个专门根据汽车市场细分对用户进行了分类，显示出与购买成本和电池范围相关的因素的变化更大。模型估计了九个因素的重量，从而为有针对性的政策建议提供了支持。与成本相关的因素证实了其在选择中的相关性，分析表明，想要将其车辆范围提高1公里的用户愿意支付约80欧元。
用超子约束状态的中子星程...
异国情调的自由度，例如超子，暗物质和脱糊状的夸克物质，在紧凑型物体（如中子恒星）的理论模型中引起了显着的关注，如中子恒星，这些恒星具有极高的密集核心。我们的目标是在高密度环境中探索这些颗粒的形成，同时保持中子恒星的稳定性并满足中子恒星的观察性约束。我们采用相对论密度的功能方法，用于辐射阶段，并结合了超子和玻色子暗物质，通过相过渡到非本地nambu - jona-lasinio模型与颜色超导性描述。我们评估了模型与观察数据的兼容性，并使用贝叶斯分析来限制其参数。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
研究人员培训AI，以96.57 ...
这项研究由孟加拉国联合国际大学的研究人员与CDU研究人员Asif Karim博士，Sami Azam博士，Sami Azam博士，Kheng Cher Yeo博士，Friso de Boer教授和副教授Niusha Shafiabady，他也是ACU的研究人员。
先天免疫训练加剧了实验模型中的炎症性骨质流失
先前的方法主要集中在适应性免疫系统上，即免疫系统的分支“记住”以前的威胁，并在再次遇到时发动了特定的攻击。人体还具有先天的免疫分支，长期以来，该分支被认为是免疫系统的一线通用攻击部门，没有能力记住事先袭击或在重新收录时做出不同的反应。