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重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
模型室内环境质量法规与新规定一致
•第2（66）条中IEQ的新定义，根据该定义，IEQ的最小范围涉及热舒适度和通风/室内空气质量域。•最佳室内环境质量的新原理。在设定最低能源绩效要求时，第5条规定：“这些要求应考虑到最佳的室内环境质量，以避免可能的负面影响，例如通风不足……”。修订了第7条和第8条，针对新建筑物和现有建筑物的新建筑物和重大翻新压力，并指出应解决最佳室内环境质量问题。•第13条呼吁建立国家IEQ要求：“成员国应设定要求建筑物中实施足够的室内环境质量标准的要求，以维持健康的室内气候。”当EPC-S中提供了改进IEQ的建议时，可以转介这些要求，这是第19（5）条中的新规定。•第13条还要求新的非住宅ZEB必须配备IAQ监控和调节设备。•第19条要求能量性能证书包括改进IEQ的建议。
引用Amdur，T.，A。R. Stine和P. Huybers。 2021年。“全球表面温度对11年太阳周期的响应强迫与一般循环一致
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文本驱动的3D一致场景发电
文本驱动的3D场景生成技术近年来取得了迅速的进步。他们的成功主要是为了使用现有的生成模型进行迭代执行图像翘曲和介入以生成3D场景。但是，这些方法在很大程度上依赖于现有模型的外部，从而导致几何和外观中的错误积累，从而阻止模型在各种情况下使用（例如，户外和虚幻的SCE-Narios）。为了解决此限制，我们通常通过查询和聚集全局3D信息来完善新生成的本地视图，然后逐步生成3D场景。具体而言，我们采用基于三平面特征的NERF作为3D场景的统一表示，以限制全局3D的一致性，并提出一个生成的改进网络，通过从2D差异模型以及当前场景的全球3D信息中利用自然图像来综合具有更高质量的新内容。我们的广泛实验表明，与以前的方法相比，我们的方法支持各种各样的场景产生和任意相机传播，并具有提高的视觉质量和3D一致性。
一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
关于心脏杂音的互判和内部人士一致
摘要目的：调查医生和医学生之间的互判和内部人士在音频记录中的心脏声音分类，以及预测与参考分类一致的因素。设计：内部和互确定研究。主题：来自挪威和荷兰的17名GPS和八名心脏病专家，来自挪威的八名医学学生。主要结果指标：与参考分类的协议和KAPPA系数的比例和KAPPA系数的比例。结果：所有评估者的内部杂音一致性比例平均为83％，中位KAPPA为0.64（范围K¼0.09 - 0.86），分别为GPS，心脏病学家和医学生的0.65、0.69和0.61。结果：所有杂音的一致性比例为81％，所有评估者的KAPPA中位数为0.67（范围0.29 - 0.90），GPS，CAR-diologists和医学生的比例分别为0.65、0.69和0.51。结果：独特的杂音，超过五年的临床实践和心脏病专业与该协议最密切相关，ORS为2.41（95％CI 1.63 - 3.58），2.19（1.58 - 3.04）和2.53（1.46 - 4.41）。结论：我们观察到了公平但可变的一致性，并参考了心脏杂音，医师的经验和专业以及杂音强度是与一致性最密切相关的因素。
一致实验室结果的消耗品
无人DNA的不包括人DNA（检测极限：小于2 pg DNA）。如果产品被单个人类细胞（例如皮肤中的细颗粒）污染，则可能导致假阳性结果。 这在诊断和法医医学领域尤其重要。不包括无DNase DNase。 DNase是一种分解DNA的酶。用DNase污染会影响DNA分析。不包括无RNase RNase。 RNase是一种分解RNA的酶，对高压灭菌和辐射具有极大的抗性。 PCR抑制剂（PCR抑制剂）不含它不包含显着损害PCR反应（抑制剂）的物质。重要的是，PCR反应中使用的消耗品不会包含不利影响反应的杂质。 这对于痕量遗传物质的扩增和定量PCR尤为重要。
低分辨率面部表达识别的硬样品感知一致性
面部表达识别（FER）在计算机视觉应用中起着关键作用，包括视频不存在和人类计算机的相互作用。尽管FER的进展没有局部进步，但在处理在现实世界情景和数据集中遇到的低分辨率面部图像时，性能仍然会摇摆不定。一致性约束技术引起了人们的关注，以产生强大的卷积神经网络模型，从而通过增强来适应变化，但它们的功效在低分辨率FER的领域中得到了影响。这种性能下降可以归因于网络难以提取表达特征的增强样本。在本文中，我们确定了在考虑各种程度的分辨率时引起过度拟合问题的硬样品，并提出了新颖的硬样品感知一致性（HSAC）损失函数，其中包括组合注意力同意和标签分布学习。通过结合高分辨率和翻转低分辨率图像的激活图，将注意力图与适当的目标注意图与适当的目标注意图与适当的目标注意力图相结合的注意图与适当的目标注意力图的注意力图对齐。我们通过结合原始目标和高分辨率输入的预测来测量低分辨率面部图像的分类难度，并适应标签分布学习。我们的HSAC通过有效管理硬样品来赋予网络能够实现概括。各种FER数据集上的广泛实验证明了我们提出的方法比现有方法的多尺度低分辨率图像的优越性。此外，我们在原始RAF-DB数据集中达到了90.97％的最新性能。
这一切都是关于文本的：对餐厅预订平台上不一致的评论的实验调查
抽象的消费者生成的评论在建立信任和促进数字平台上的交易方面起着决定性的作用。但是，先前的研究表明了各种问题，例如，只有少数提供评论，伪造评论和不确定的评论的消费者。我们在餐厅预订平台的背景下使用一个实验来研究不一致的评论对消费者交易决策期限的影响。在第二个实验中，我们研究了审查不一致的情况下的审查组件的相对重要性。利用双重过程理论和媒体丰富性理论，我们预测不一致的评论会导致消费者交易决策（H1）所需的更长的时间，并导致用户的交易决策主要基于定性组成部分（H2）。尽管我们没有找到不一致的餐厅评论对交易决策的持续时间不一致的一般支持，但我们发现证据表明，对于不一致的餐厅评论，定性组成部分的极性对于交易决策的持续时间和决策本身至关重要。
m e t h o d o l o g y meta-analyses证明在其包括的主要试验中如何处理丢失的数据是不一致的：一种方法学调查
目的：由于缺乏证据，慢性阻塞性肺疾病（COPD）和心房颤动（AF）的共存尚不清楚。这项研究旨在找到β受体阻滞剂和肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统抑制剂（RAASI）对这一特殊人群的影响。患者和方法：我们设计了一项观察性的现实世界研究，其中包括来自全国20家医院的2016名AF患者。从病例报告表中提取了COPD的诊断，并由专家确认。研究终点是全因死亡率。Kaplan-Meier曲线和对数秩检验用于分析不同处理的预后。进行了几种多变量COX回归模型，以识别药物的独立预后价值。结果：大约30％的患者被处方β受体阻滞剂或RAASI。生存曲线表明，β受体阻滞剂不会影响AF患者的AF患者的全因死亡率（P = 0.130）。RAASI患者的预后比没有的预后更好（p = 0.011）。在多变量的COX回归分析调整了人口统计学，其他合并症和治疗方法之后，β受体阻滞剂和血管紧张素II受体阻滞剂（ARB）并未独立影响端点。血管紧张素转化酶抑制剂（ACEI）仍然是AF患者总生存的保护因素（模型1：HR = 0.45，95％CI 0.21-0.98，p = 0.045，P = 0.045;模型2：HR = 0.41，95％CI 0.18-0.18-0.93，p = 0.0.0.93，p = 0.034； 0.16–0.89，p = 0.026）。结论：β受体阻滞剂不会影响AF和COPD患者的总体生存率，而ACEI可能具有保护性。关键词：心房颤动，慢性阻塞性肺部疾病，β受体阻滞剂，肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统