孢子丝菌病是一种皮下感染,由孢子丝菌属的二态真菌引起。它主要发生在热带和亚热带地区,被认为是拉丁美洲最常见的皮下真菌病,在那里它是地方病。1,5 它的传播是通过植物、土壤、腐烂植被或受污染的动物(老鼠、犰狳、猫和狗)咬伤和抓伤在皮肤或粘膜上造成的创伤性接种而发生的。里约热内卢大都市区是猫相关孢子丝菌病的高度地方性流行区,主要是由于巴西孢子丝菌。2,4 临床表现包括固定皮肤形式,具有单个病变,淋巴皮肤形式,涉及淋巴途径,通过多次接种或血源性播散在多个皮肤节段中传播。大多数人畜共患孢子丝菌病病例通常表现为众所周知的固定或淋巴皮肤病变。然而,在高度流行地区报告了非典型表现,通常导致更糟糕的预后。10 值得注意的非典型表现包括粘膜受累、超敏反应 (HR)、骨关节炎和肺或脑膜受累。在孢子丝菌属中,S. brasiliensis 与腐殖质种 S. schenckii 和 S. globosa 相比,更常与非典型临床表现相关。6,7,11 孢子丝菌病的严重非典型表现通常与合并症有关,例如艾滋病、酗酒、慢性阻塞性肺病或糖尿病。12 诊断以直接检查为金标准,并采用组织学、血清学和分子检测。6,7 首选治疗是伊曲康唑,也可选择特比萘芬、两性霉素 B 和碘化钾溶液。8,9
梁搜索是一种广泛使用的近似算法,可根据此类分布找到最高的概率字符串。它一直是在许多生成任务中解码概率模型的首选工具,例如机器翻译,抽象性摘要和约束解码。有时,它在产出质量,计算不足和缺乏多样性方面表现出显着的差异。本文首先旨在更好地了解Beam Search的成功。我们确定了光束搜索中固有的归纳偏差,导致我们提出成功是由于其隐含的统一信息密度执行(一种与心理语言理论相关的属性)在生成的文本中。然后,我们解决了标准光束搜索的三个局限性:它的不具体率,其产生低多样性的集合的趋势及其确定性。为了解决第一个限制,我们引入了更加有效的光束搜索变体,该变体将算法构架为基于议程的过程,并采用了最优先的优先级;这种方法通过消除不必要的路径探索来降低计算成本。我们接下来要展示如何将光束搜索中的每个一代步骤作为亚次确定的最大化问题,以及该框架如何以原则上的方式优化设置级别特征(例如多样性)。我们进一步开发了光束搜索的随机概括,该概述促进了不同样本的产生,并可以在模型下建立统计上一致的估计器。我们提供了这些新技术在提高光束搜索的效率,多样性和适应性作为NLG任务的解码算法方面的有效性的经验证据。在本文的最后一部分中,我们使用有关有效解码策略的特性的见解来提出一种新的解码算法,该算法旨在产生模仿人类交流中信息内容模式的文本。我们观察到这种算法会导致高质量的文本,从而始终减少退化的重复,即概率语言发生器已知偶尔会在其他解码策略下产生。本文提出的方法为研究人员和从业人员提供了有价值的工具,以创建更好的概率语言发生器。
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房地产行业:我们假设与购买直接相关的房地产行业的佣金,费用和搬家费用或收入约为房价中位数的9%。与购房相关的支出:根据Nahbuture,家具和改建费用在2023年估计约为5,460美元。https://eyeonhousing.org/2022/06/how-a-home-purchase-boosts-consumer-spending- 2/?_ga=2.230040799.2124019150.1680586014-1983402015.1678288982 Multiplier effect: The multiplier effect accounts for the fact that income然后,由于房屋销售而在经济的其他部门赚取的赚取,然后将经济重新流通。新建筑:额外的房屋销售引起了增加的家庭生产。通常,每六个现有房屋销售都会建造一个新房屋。因此,对于每次现有房屋销售,新房屋价值的1/6都会增加到经济中。