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DCC-CR /Coastpredict联合研讨会 - 面对气候变化，赋予沿海弹性的ECOPS_V0502255.DOCX < /div < /div < /div < /div < /div
Abe Woo 1，Alessandro Gibertin 2，Joseph Ansong 3，Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心，加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代（UTC+1））Abe Woo 1，Alessandro Gibertin 2，Joseph Ansong 3，Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心，加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代（UTC+1）
视觉问题的跨模式关系推理网络回答
视觉问题回答（VQA）是一项具有挑战性的任务，需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解，从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距，以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐，而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对，而无需考虑关系一致性，这是模型的性能。在本文中，为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性，我们提出了一个跨模式的关系构建网络（CRRN），以掩盖不一致的注意力图，并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说，我们提出了两个相关性掩码，用于模式间和模式内突出显示，从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后，我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM，并具有明确的超级视觉，以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效，以达到61.74％。
白皮书 - 人工智能赋能研究
[1] 人工智能已成为主流——让我们创新和规范吧 https://www.scmagazine.com/perspective/emerging-technology/ai-has-gone-mainstrea m-so-lets-innovate-and-regulate [2] Chubb, J.、Cowling, P. 和 Reed, D. (2022)。加快步伐以跟上：探索人工智能在研究过程中的应用。人工智能与社会，37(4)，1439-1457。DOI：10.1007/s00146-021-01259-0 [3] Morris, MR (2023)。科学家对生成式人工智能在其领域潜力的看法。arXiv 预印本 arXiv:2304.01420。[4] Guice, J. 和 Duffy, R. (2000)。互联网在科学领域的未来 [5] Kitchenham, B.、Brereton, OP、Budgen, D.、Turner, M.、Bailey, J. 和 Linkman, S. (2009)。软件工程中的系统文献综述——系统文献综述。信息与软件技术，51(1)，7-15。[6] Marshall, C.、Brereton, P. 和 Kitchenham, B. (2014 年 5 月)。支持软件工程系统综述的工具：特征分析。第 18 届软件工程评估与评定国际会议论文集（第 1-10 页）。[7] Steyerberg, EW (2008)。预测模型的验证。临床预测模型，299-311。 doi:10.1007/978-0-387-77244-8_17 [8] Majid, MAA、Othman, M.、Mohamad, SF、Lim, SAH 和 Yusof, A. (2017)。定性研究中的访谈试点：操作化和经验教训。国际商业与社会科学学术研究杂志，7(4)，1073-1080。[9] 转录一小时的音频或视频需要多长时间？https://www.rev.com/blog/resources/how-long-does-it-take-to-transcribe-audio-video [10] 转录一次采访需要多长时间？ https://www.amberscript.com/en/blog/how-long-does-it-take-to-transcribe-1-hour-of-a udio/ [11] WIDODO，Handoyo Puji。访谈数据转录的方法论考虑。国际英语语言教学与研究创新杂志，第 3 卷，第 1 期，第 101-107 页，2014 年。 [12] REIS，Sofia；ABREU，Rui；PASAREANU，Corina。安全提交消息是否具有信息量？还不够！在：第 27 届国际评估与评估会议论文集 [13] RAMTEKE，Jyoti 等人。使用 Twitter 情绪分析预测选举结果。在：2016 年国际发明计算技术会议（ICICT）。IEEE，2016 年，第 1-5 页。 [14] MITE-BAIDAL，Karen 等人。教育领域的情绪分析：系统文献综述。在：技术与创新国际会议。Cham：Springer International Publishing，2018 年，第 285-297 页。[15] ZUNIC，Anastazia；CORCORAN，Padraig；SPASIC，Irena。健康和福祉中的情绪分析：系统综述。JMIR 医学信息学，第 8 卷，第 1 期，第 e16023 页，2020 年。[16] RAMBOCAS，Meena；PACHECO，Barney G. 市场营销研究中的在线情绪分析：综述。互动营销研究杂志，第 12 卷，第 2 期，第 146-163 页，2018 年。[17] WANKHADE，Mayur；RAO，Annavarapu Chandra Sekhara；KULKARNI，Chaitanya。情绪分析方法、应用和挑战调查。《人工智能评论》，第 55 卷，第 7 期，第 5731-5780 页，2022 年。
对非胰岛素降糖药物的不遵守性
抽象背景：需要更好地了解患者不遵守2型糖尿病药物以设计有效的干预措施来解决此问题。目标：（1）估计不遵守糖尿病药物的患病率； （2）检查其对血糖控制和胰岛素启动的影响； （3）开发和验证不遵守的字典模型。方法：我们根据电子健康记录的数据进行了纵向队列研究。我们包括在巴利阿里群岛（西班牙）的卫生服务中注册的成年患者，在2016年1月至2018年12月之间开始了非胰岛素降糖药物的新处方。我们在12个月的随访中计算了不遵守性，被定义为用药比率（MPR）80％。我们拟合了多变量回归模型，以检查不遵守性与血糖控制与胰岛素起始的关联以及不遵守的预测指标。结果：在鉴定出12个月后随访后发现的18,119名患者中，有5,740（31.68％）是非依附者。与非依从性的粘附患者相比，HBA1C水平较低（平均差异¼-0.32％； 95％CI¼-0.38％； -0.27％），启动胰岛素的可能性较小（AOR¼0.77; 95％CI¼0.63; 0.63; 0.94; 0.94; 0.94）。一个预测模型解释了22.3％的变化，并提出了令人满意的性能（AUC¼0.721; Brier得分¼0.177）。不遵守的最重要预测因素是：非西班牙国籍，目前工作，对先前药物的依从性低，吸收了Biguanides，吸烟者和缺乏高血压。结论：大约三分之一的患者不遵守其非胰岛素降糖药物。在考虑其在常规临床实践中实施之前，需要进行更多的研究来优化预测模型的性能。
干净，蓝色能源：通过海洋可再生能源为加拿大的蓝色经济动力
但是，水的潜力 - 地球表面上最大的资源 - 在我们清洁能源未来中发挥作用，继续吸引活动。在过去的十年中，加拿大一直在建立MRE行业。公共部门已经投资了约1.25亿美元，而公共部门又吸引了约2.25亿美元的私营部门投资。这些投资在该国的农村和偏远地区创造了新的就业机会和业务。研究人员和学术机构为增进有关影响部门发展的环境，技术和社会问题的知识做出了贡献。技术已经进行了测试，完善和进步，更接近商业生存能力。加拿大的供应商和研究人员已经出口了从早期项目到国际市场所获得的专业知识。总体而言，加拿大在该领域被广泛认为是全球领导者 - 即使在早期阶段，项目尚未商业或电力系统的主要贡献者。
生物启动IDEATHON：授权思想，不断发展的科学
Bioinnovate Ideathon是一项激动人心的激烈竞争，旨在促进生物科学领域的创新和创造力。此事件邀请来自不同背景的参与者协作和开发尖端的想法，这些想法可能导致各个领域的变革性解决方案。参与者将专注于生物恐怖主义，医疗保健，农业，行业和环境可持续性等主题。
OpenEQA：基础模型时代的具体问题回答
我们提出了一种现代的体现问题答案（EQA），这是理解环境足以以自然语言回答问题的任务。代理可以通过借鉴情节记忆来实现这种理解，就像在移动机器人的情况下一样，由代理商在智能眼镜上示例或积极探索环境。我们使用OpenEQA（用于EQA的第一个开放式基准基准数据集）伴随着我们的配方。OpenEQA包含超过180个现实环境提取的1600多个高质量的人类生成的问题。除了数据集外，我们还提供了一种自动LLM驱动的评估协议，该协议与人类判断具有良好的相关性。使用此数据集和评估协议，
通过创新的 Web 和应用解决方案增强企业能力
我们公司提供全面的服务，包括网站开发和应用程序开发，旨在满足客户的各种需求。通过我们的网站开发服务，我们可以创建动态且响应迅速的网站，以增强用户体验并提高参与度。同样，我们的应用程序开发服务专注于构建创新的移动应用程序，这些应用程序可根据您的业务目标量身定制，确保跨各种平台的无缝功能。通过整合这些服务，我们帮助企业建立强大的数字影响力并高效实现其战略目标。
较长的母乳喂养与某些婴儿肠道细菌的血压降低作用有关
研究人员认为，这些关联可能有几个原因。某些肠道细菌已经进化出了专门的生物学机制，使他们可以将母乳中的原样不可消化的碳水化合物转化为人体可以使用的卡路里和物质。在分解这些碳水化合物并将它们变成可能影响血压和支持心血管健康的短链脂肪酸并将其变成短链脂肪酸方面，包括B. iftantis在内的特定双歧杆菌是超级巨星。