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偏转途径案例研究系列
社区响应：响应服务请求，由社区行为健康专业人员（例如危机工作者、临床医生、同行专家等）和/或其他可信的信息传递者（具有生活经验的个人）组成的团队有时与医疗专业人员合作，让个人参与进来，帮助缓和危机，调解低级冲突，或通过提供治疗、服务或案例经理的推荐来解决生活质量问题。
对低...
在这篇综述中，堆的生物无能过程的一般机制，参与过程中涉及的微生物的类型以及每种微生物活动的适当条件，影响过程的优势和缺点的参数以及HEAP生物介绍过程的主要问题和限制。考虑到从矿山中提取的矿石等级的不断下降，以及沉积在加工厂和矿场上的大量低级尾矿，使用传统的Hydrometallurgy和PyromeTallurgy方法来恢复有价值的元素没有技术和经济的理由。另一方面，全球对贵金属的需求每天都在增加，但是宝贵的资源正在减少。因此，实现具有成本效益的方法的努力是不可否认的。使用微生物从上述低级来源溶解和回收有价值的材料是一种合适而重要的方法，这是一种合适而重要的方法，因为低投资，低要求的人力资源和简单的过程，并且在某种程度上没有环境并发症。但是，可以说使用微生物的主要问题是缓慢的动力学和实现所需结果的较长过程。关键字
系统的文献综述和荟萃分析
文献中已经报道了用于胶质瘤自动分割的机器学习算法（MLA）的抽象目标。对不同肿瘤特征的自动分割可能会增加诊断检查和治疗计划的价值。这项研究的目的是提供不同MLA方法的概述和荟萃分析。方法对描述神经胶质瘤分割的合格研究进行了系统的文献综述和荟萃分析。对性能的荟萃分析是对两个汇总结果的骰子相似性系数（DSC）得分进行的，即两个亚组（即高级和低级神经胶质瘤）。这项研究在开始之前在Prospero注册（CRD42020191033）。文献搜索后的结果（n = 734），系统文献综述中包括42项研究。十项研究有资格纳入荟萃分析。总体而言，来自纳入研究的MLA的总体DSC得分为0.84（95％CI：0.82 - 0.86）。此外，分别观察到高级和低级神经胶质瘤的自动胶质瘤分割的DSC得分为0.83（95％CI：0.80 - 0.87）和0.82（95％CI：0.78 - 0.87）。但是，在纳入的研究之间，异质性高得多，并且观察到出版偏见。结论MLA促进神经胶质瘤的自动分割表现出良好的准确性，这对于未来神经放射学方面非常有希望。但是，在实际实施之前，尚未克服一些障碍。在报告MLA时遵循质量准则至关重要，其中包括对外部测试集的验证。关键点•来自纳入研究的MLA的总体DSC得分为0.84（95％CI：0.82 - 0.86），表明表现良好。•在比较高级神经胶质瘤和低级神经胶质瘤的分割结果时，MLA性能是可比的。•对于使用MLA的将来的研究，至关重要的是，在报告MLA时遵循质量指南，其中包括对外部测试集的验证。
基线调查 TORs-1.pdf
直接受益者包括：警官（高级、中级和低级警官，包括行动主任、反恐主任、刑事侦查部主任、区警务指挥官（DPC）、区域警务指挥官（RPC）、区域社区联络官、区域公共关系官、刑事侦查部官员、警察专业标准股官员和警察部队内的低级官员）、监狱官员、治安法官、法官、书记官、检察长办公室官员（国家检察官）、辩护律师、地方政府官员（首席行政官、常驻区专员、区社区发展官员）、青年、人权捍卫者、记者、妇女、土著群体、社区成员，包括老年人、儿童、残疾人、哺乳期母亲及其助手、在社区对话和广播脱口秀节目中使用翻译人员以及广播脱口秀节目主持人和主持人。间接受益者包括项目区外所有拥有收音机并收听该项目广播脱口秀和广播节目的听众，以及订阅和关注乌干达人权中心社交媒体页面（如 Twitter、Face Book 和 You Tube）的听众。
控制...
视觉语言模型（例如剪辑）对零拍或无标签预测的各种下流任务显示出很大的影响。但是，当涉及到低级视觉时，例如图像恢复其性能会由于输入损坏而急剧下降。在本文中，我们提出了一种退化感知的视觉模型（DA-CLIP），以更好地将预验证的视觉模型转移到低级视觉任务中，作为用于图像恢复的多任务框架。更具体地说，DA-CLIP训练一个额外的控制器，该控制器适应固定的剪辑图像编码器以预测高质量的特征嵌入。通过通过交叉注意将床上用品集成到图像恢复网络中，我们能够试行该模型以学习高保真图像重建。控制器本身还将输出与输入的真实损坏相匹配的降级功能，从而为不同的降解类型产生天然分类器。此外，我们将混合降解数据集与合成字幕结构为DA-CLIP训练。我们的方法在特定于降解和统一的图像恢复任务上提高了最先进的性能，显示出具有大规模预处理视觉模型促使图像恢复的有希望的方向。我们的代码可在https://github.com/algolzw/daclip-uir上找到。
对未来框架合成的调查
未来框架合成（FFS）任务的目标是根据历史框架的顺序生成未来框架（Srivastava等，2015）或仅具有单个上下文框架（Xue等，2016），具有或没有其他控制信号。该FFS的学习目标也被认为是建立世界模型的关键（Ha＆Schmidhuber，2018； Hafner等，2023b）。ffs与低级计算机视觉处理技术密切相关，尤其是在近框架附近合成时（Liu等，2017； Wu等，2022b; Hu等，2023b）。但是，FFS通过隐式要求对场景动态和时间连贯性有更复杂的理解，与其他低级任务分歧，这通常是高级视觉任务的特征。挑战在于设计模型可以实现这种余额，使用中等数量的参数来最大程度地减少推理延迟和资源消耗，从而使FFS适用于现实世界中的应用程序。FFS的这种独特位置表明了其在计算机视觉中低水平感知与预测与高级理解和发电之间差距之间的差距中不可或缺的作用。
电解器应用的电力电子设备启用网格服务
- IEEE 1547，UL1741，CA Rule-21，HI Rule-14等。•遵循SunSpec的标准化电解器电源转换器接口到网格和电解仪操作（低级控件）。•将开发用于电网应用的电解器特异性电源转换器，例如太阳能PV智能逆变器。•该项目直接有助于DOE HFTO的“氢射击”，该项目旨在将清洁氢的成本降低到1千克的1千克（“ 1 1 1 1”）。
HOK：Elixir中的高阶GPU内核
GPU（图形处理单元）通常使用CUDA或OPENCL等低级语言进行编程。尽管这些语言允许实现非常优化的软件，但由于其低级性质，它们很难编程，在该软件中，程序员必须将协调代码（即如何创建和分发）与实际的计算代码混合在一起。在本文中，我们介绍了霍克（Hok），这是一种延伸到长生不老药功能性语言的信息，该语言允许促进高阶GPU内核，从而使程序能够明确地将协调与计算分开。HOK系统为编写可以使用计算代码参数化的低级GPU内核提供了DSL（特定领域的语言）。HOK允许在主机代码中创建和引用范围的功能，包括匿名功能，以便在启动内核之前配置它们。我们证明HOK可用于实施高级抽象，例如算法 - 麦克骨骼和数组综合。我们还提出了证明HOK当前实施的可用性的实验，并表明与纯长生不老药相比，可以获得高速加速，特别是在具有大量输入的集体密集型程序中。
pilamim：通过整合像素和潜在的蒙版图像建模
在蒙版的图像建模（MIM）中，存在两个主要方法：像素MIM和潜在MIM，每个方法分别利用不同的重建目标，原始像素和潜在表示。Pixel Mim倾向于捕获低级视觉细节，例如颜色和纹理，而潜在MIM专注于对象的高级语义。但是，每种方法的这些独特的优势可以导致依赖特定视觉特征的任务中的次优性能。为了解决这一限制，我们提出了Pilamim，这是一个统一的框架，结合了像素MIM和潜在MIM以整合其互补优势。我们的方法使用单个编码器以及两个不同的解码器：一个用于预测像素值，另一种用于潜在表示，可确保捕获高级和低级视觉特征。我们将[Cls]令牌进一步集成到重建过程中，以汇总全局上下文，从而使模型能够捕获更多的语义信息。广泛的实验表明，在大多数情况下，Pilamim优于MAE，I-JEPA和BOOTMAE等关键基线，证明了其在提取更丰富的视觉表示方面的有效性。该代码可在https://github.com/joonmy/pilamim.git上找到。
贝叶斯学习算法的概要和大脑中的概括表征
如果没有学习，我们就会局限于一组预先编程的行为。虽然这对苍蝇 1 来说可能是可以接受的，但它并不能为人类熟悉的自适应或智能行为提供基础。因此，学习是大脑运作的重要组成部分之一。然而，学习需要时间。因此，自适应行为的关键是学会系统地概括；也就是说，学会可以灵活地重新组合以理解你面前的任何世界的知识。这篇论文试图在两个问题上取得进展——大脑网络如何学习，以及允许概括的知识表征背后的原理是什么。随着科学的工业化，二十世纪结出了硕果，人们对神经元、突触、神经递质、静息电位、动作电位、网络等的了解越来越详细（1-4）。尽管我们已经对其中许多微观过程有了相当详细的了解，并且由于哲学、实验心理学以及行为和认知神经科学 (5–9) 而对智能有了高层次的理解，但是在这些粒度级别之间仍然存在巨大的理解鸿沟。本论文致力于通过提供可转化为低级过程的高级计算框架来弥合这一差距。任何高级大脑框架的核心都必须是成功的行为，因为这是大脑的作用。类似地，神经元对于低级理解至关重要，因为人们认为大脑功能的基础是通过加权连接介导的神经元之间的信息传递。不同的权重导致不同的功能。因此，学习适当的权重配置是大脑面临的基本问题。这种学习有两个方面 - 第一个是如何，第二个是什么。如何是确定这些突触连接更新的学习算法，而什么是反映世界如何运作的神经表征。在这一脉络中，本论文研究了 1) 生物神经网络中学习的算法实现，以及 2) 任务泛化的神经表征的计算框架。这两个研究方向都与贝叶斯思想紧密相连，并且这两项工作都弥合了高级和低级理解之间以及大脑和机器之间的差距。