目前,欧盟关于武器出口管制的年度报告落后于许多国家的国家报告。引入可搜索的在线数据库将是提高报告用户友好度的重要一步。本文就可读性、全面性和可比性提出了建议。也许主要的建议是采取措施协调“许可价值”和“实际出口”类别下提供的数据,因为目前整个欧盟对这两个类别的解释并不一致。本文的主要论点是,欧盟应该转向使用数据可视化来补充年度报告中冗长的统计表,从而使其更具可读性。欧盟及其成员国还应探索机会来增强报告中包含的数据,以包括额外的已识别数据字段、补充统计数据的叙述部分以及有关许可证拒绝的分类数据。在确定可以包含的其他数据字段时,本文还研究了在每种情况下提供数据所涉及的挑战。
等。,2023)。这些模型包括公开可用-042 Able LLM(Touvron等人,2023; Chiang等。,043 2023; Taori等。,2023)带有视觉编码器和044其他可学习参数(Hu等人,2022; 045 Liu等。,2023b; Li等。,2023a)。将LLMS 046适应视频方式,从而提高了他们的能力047解释视觉内容,它们都使用多模式049指令数据进行了Su-048 perved-048 perved-048(SFT)阶段(Luo等人(Luo等)(Luo等),2023; Muham-050 Mad Maaz和Khan,2023年; Li等。,2023b)。051然而,视频052和文本之间的多模式对齐面临着不足053的重大挑战053的体积和多模式指令质量 - 与仅文本数据相比,多模式指令-054调音数据;仅文本的055数据通常很丰富且多样化,而mul-056 timodal数据通常受到数量和057全面性的限制(Wei等人。,2021;刘等。,058
摘要。在人工智能飞速发展的时代,多模态自然语言处理(NLP)已成为一个至关重要的领域。本文探讨了多模态NLP在跨媒体信息理解与生成中的意义和应用。多模态NLP通过整合文本、图像、音频和视频等多种模态,旨在提高语言理解和生成的准确性和全面性。本文讨论了多模态NLP中使用的各种技术和模型,包括深度学习架构和注意力机制。本文还研究了该领域的挑战和未来方向,强调了改进人机交互和智能应用的潜力。通过案例研究和实验结果,本文证明了多模态NLP在图像字幕、视频描述生成和跨模态检索等任务中的有效性。总体而言,多模态 NLP 对于提升人工智能能力以及实现人机之间更自然、更无缝的交互具有巨大潜力。
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SwiFTBeRD 是经合组织科学、技术和创新司的一项举措,旨在根据公司公开披露的数据提供及时的商业研发趋势指标。这一新工具是对经合组织在经合组织研究与发展统计和经合组织主要科学技术指标 (MSTI) 数据库中发布的官方研发统计数据的补充。尽管官方研发数据主要基于统计调查,是提供最可靠、最具国际可比性的变量细分和结构指标的基础,但它们缺乏时效性,这是为确保全面性而定期收集和报告的结果。公司财务账户中报告的研发数据(通常在完成后不久按季度报告)有助于提供更及时的图景,可以补充基于调查的洞察数据。SwiFTBeRD 数据由经合组织从公司财务报表中收集,可直接从其网站访问。SwiFTBeRD 仪表板包括研发支出和总收入数据。
所有心脏外科中心都应该有能力为患者提供 VA-ECMO。然而,医院提供长期 VA-ECMO 的能力以及相关服务的全面性将决定医院提供 A 类、B 类还是 C 类 VA-ECMO 护理。A 类医院根据需要提供短期 VA-ECMO 服务,专门用于其自己的心脏术后患者或现场心源性休克。B 类医院是能够为患者提供长期 VA-ECMO 治疗(超过 48 小时)的心脏外科中心,并且可能从其他中心接收 VA-ECMO 患者。B 类站点管理使用 VA-ECMO 的患者,直到拔管或转移到 C 类合作站点,并且也可能接收来自其他站点的患者。C 类是安大略省的心脏移植中心,因为它们为使用 VA-ECMO 的患者提供最全面的服务和目的地疗法6。C 类站点可以接收来自其他站点的 VA-ECMO 患者,并且通常不会将 VA-ECMO 患者转移到其他地方。
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该项目旨在提高肯尼亚、乌干达和赞比亚极度脆弱和边缘化的妇女和女孩(尤其是 10 至 19 岁失学青春期女孩)享有的健康相关权利。该项目为教育工作者和医疗保健提供者提供了培训和支持,以确保青少年能够接受全面性教育 (CSE),并通过技能和培训包直接为这三个项目国家的青年团体提供全面性教育。该项目正在与当地团体、医疗保健提供者和政府部门合作,在包容和青少年友好的环境中建设能力并改善失学青少年获得高质量、循证全面性与生殖健康 (SRH) 服务的机会。该项目在咨询项目国家的失学和高危青少年后制定了相关方案,并继续与当地组织和政府合作,倡导社会、经济和法律环境的可持续变革,以便青少年,特别是青春期女孩,能够更容易地获得性与生殖健康 (SRH) 服务并行使她们的性与生殖健康权利。
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