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摘要。本文研究了无源域的自适应基础分段，旨在使用未标记的图像将经过预告片的眼底分割模型调整为目标域。这是一项具有挑战性的任务，因为仅使用未标记数据调整模型是高度风险的。大多数现有方法主要是通过设计技术来仔细生成模型预测的伪标签并使用伪标签来训练模型来解决此任务。在经常获得正适应作用的同时，这些方法与两个主要问题有关。首先，它们往往相当不稳定 - 不正确的伪标签突然出现可能会对模型产生灾难性影响。第二，他们无法考虑前景（例如，杯子）区域通常很小的眼底图像的严重阶级失衡。本文旨在通过提出级别平衡的平均教师（CBMT）模型来解决这两个问题。CBMT通过提出一个弱小的卑鄙的教师学习计划来解决不稳定的问题，在该计划中，只有教师模型才能从弱增强的图像中生成伪标签，以训练学生模型以强烈的增强图像作为输入。教师被更新为训练有素的学生的平均值，这可能很吵。这阻止了教师模型突然受到伪标签的突然影响。对于类不平衡问题，CBMT提出了一种新型的损失校准方法，以根据全球统计数据突出前景类别。实验表明，CBMT很好地解决了这两个问题，并且在多个基准测试中的现有方法优于现有方法。
注意的注意力促进对自我调节的大脑网络动力学的控制，并从现在
注意的关注的特征是将当前的经历视为一种卑鄙的心理事件。正念练习的早期阶段可能需要更大的神经努力才能以稍后的效率。早期的努力可能会自我调节行为并集中在当前，但是这种理解缺乏计算解释。在这里，我们将网络控制理论用作一种模型，说明外部控制输入（运营工作）如何分布在整个白质网络中注意力的关注期间引起的神经活动的变化。我们假设具有更大网络可控性的个体，从而有效地分发了控制输入，从而有效地自我调节行为。我们进一步假设，利用更大控制输入的大脑区域表现出较短的神经活性固有时间尺度。较短的时间尺度是快速停用过去处理的特征，以集中现在。我们在一项随机对照研究中检验了这些假设，该研究使参与者在fMRI期间敏锐地反应或自然地对酒精提示做出反应，并在4周后进行了文本提醒和测量酒精消耗。我们发现具有更大网络可控性的调节酒精消耗的参与者。对酒精提示的正念调节，与自己的自然反应相比，渴望减少，但渴望与基线组没有差异。对酒精提示的正念调节，涉及对认知控制和注意子网之间对神经动力学的更高控制。与基线组相比，正念群体的自然反应持续了这种努力。效果更高的神经状态的时间尺度较短，而不是少努力的状态，为注意力的关注如何促进存在提供了解释。
微调引导的术后抗癌治疗可以有效延长肝细胞癌患者的存活率
摘要背景下部分肝切除术后肝细胞癌（HCC）的复发率仍然很高。如何在术后早期选择最合适的抗肿瘤药物对于改善患者的预后至关重要。最近，MiniPDX已被广泛用作一种可预测抗肿瘤药物敏感性的新的可靠的临床前研究模型。方法选择了28例HCC患者使用MinIPDX模型从五组药物方案中筛选最敏感的抗肿瘤药物，用于部分肝切除后进行预防性治疗，另外42例HCC患者被选择在对照组的同一时期与Sorafenib进行治疗。分析了这两组的无肿瘤存活率和总体存活率。还分析了药物敏感性与与HCC相关的生物标志物之间的关系。结果Kaplan-卑鄙的生存曲线分析表明，MiniPDX组患者的无肿瘤存活率（DFS）明显长于对照组（中位数DFS：25.8个月，vs. 18.2个月，P = 0.022，HR 2.19，95％CI 1.17-17-4.12）。MiniPDX组患者的总生存期（OS）也比对照组（中位OS：29.4个月vs. 23.8个月，P = 0.039，HR 2.37，95％CI 1.12-5.00）长。最长的随访期是36个月。五种药物的疗效（雷莫非尼，雷莫非尼，兰氏替尼，吉西他滨，5-FU + Oxaliptin）与AFP，KI-67，VEGFR，VEGFR，FGFR，FGFR，P53和NRF2之间分析的关系显示出不同的相关性。结论使用MiniPDX模型选择药物在部分肝切除术后指导抗肿瘤治疗可以有效地延长HCC患者的存活。
热带疾病的精神科方面G. Allengers'
热带地区精神疾病的性质比对某些环境和文化因素的患者的影响更大，而不是受到热带疾病的任何特定特征。在尚未完全发展医疗保健和健康教育标准的地方，身体发育的异常，尤其是影响大脑皮层发展的人，非常重要。例如，蛋白质能量营养不良可能导致大脑成熟和效率的缺陷，从而降低了大脑管理其行为功能的能力，并可能导致浓度，远见，预见，判断和抑制性控制抑制性控制对强烈经历的情绪的能力受损。此外，在识字前社会中普遍存在的某些文化态度会影响对疾病的次要反应的类型：例如，急性症状往往是鲜花和不受欢迎的，并且经验丰富，经验丰富和外在的情绪，例如hil虫，恐怖，恐怖，愤怒和悲伤是规则，而不是例外。某些热带疾病是严重干扰大脑功能的直接原因，而其他热带疾病仅影响较细的大脑控制，因此通常会控制恐惧，焦虑和其他人格特征。这些特定的脑综合征可能是急性或慢性的，可能是由显然微不足道的物理原因触发的。急性脑综合症在热带国家似乎更为常见，这可能是因为在成年人中，脑皮质储备少于应有的，因为较早的最小脑损伤的患病率。正式的精神病反应当然在热带国家也可以看到，但是例如精神分裂症，卑鄙和躁狂状态的表达，抑郁症是由潜在的个性和患者的文化背景所着的。也许在其他环境中，行为与肉体之间的亲密关系比在热带地区生活的人群中更清晰，这一点重要的是，这些地区的卫生工作者应意识到早期或同时的身体疾病在行为障碍中所起的作用。
提高健康，福祉和生活质量
t aota，我们很高兴能在四月庆祝OT月，我们也希望您也是！您可以通过多种方式来尊重我们的重要职业以及它在客户生活中所带来的卑鄙差异。这里只有几个。向可能不熟悉该行业的朋友或家人解释什么是职业疗法以及它如何使客户受益。通过在社交媒体上分享故事（确保客户机密性）来促进职业治疗专业。从2024年OT月份购买令人兴奋的新产品Cat-Alog（http://www.promoteot.com/），其中包含今年的特殊主题 - 职业疗法：提高健康，福祉和生活质量，并使用骄傲的产品使用或佩戴产品！在本期《 OT实践》中，许多文章强调了该行业的独特价值，并反映了职业治疗从业者（OTP）如何利用他们的热情来帮助人们执行每天需要和想从事的职业。Artemis Sefandonakis和Piper Hansen探索了OTP的10个神经可塑性原理如何提供有效的干预措施并为客户实现最佳结果至关重要（第16页）。Amy Wheadon讨论了新颖的，基于证据的儿科实践计划如何丰富职业治疗方法并提供增强传统干预措施的互补选择（第25页）。Kaainaat Ali，Jacob Baquir和Jry Chu，Jr。解释了他们在Los Angles中的Reha-Bilitation设施如何有效地授权，教育和支持中风幸存者，不仅在受影响的肢体中重新获得感官，还可以返回其许多首选职业（第10页）。Kaainaat Ali，Jacob Baquir和Jry Chu，Jr。解释了他们在Los Angles中的Reha-Bilitation设施如何有效地授权，教育和支持中风幸存者，不仅在受影响的肢体中重新获得感官，还可以返回其许多首选职业（第10页）。希望您喜欢OT月份和促进该职业的机会 - 不仅是本月，而且全年。
四分之一汽车悬架系统的建模和PID控制
是由驱动程序或在微控制器中体现的自适应控制算法选择的。Metered和Elsawaf [1]实现了粒子群优化（PSO）算法，以调整在半活性四分之一CAR模型悬架系统上实现的PID控制器。在MATLAB/SIMULINK环境中模拟了带有MR阻尼器的2DOF车辆模型。将PSO调谐的PID控制器与使用Ziegler-Nicholas方法调整的常规PID控制器，被动悬架系统和不受控制的MR DAMBER进行了比较。颠簸和随机道路输入用于时间和频域测试系统。据观察，POS调谐的PID控制器可提高骑行舒适性和车辆稳定性。Kesarkar和Selvaganesan [2]使用具有目标函数的人工Bee集群算法设计了分数PID控制器，例如积分绝对误差，积分正方形误差和积分时间绝对误差，可用于多模态复杂优化问题。作者观察到与常规PID方法相比，结果是有希望的。nui [3]已经实施了基于GA的优化方法来调整主动悬架系统的PID参数。绝对误差控制用作调整PID参数的目标函数。GA的优化PID控制器可改善主动悬架系统的动态性能并提高稳定性。Hamid和Hamid [4]分析了一个基于模糊的PID控制器，用于半赛车主动悬架系统。在此分析中，悬架工作空间是观察到的标准。使用模糊逻辑，模糊pid和∞dahRe实现并研究了主动控制系统。与其他控制策略相比，PID控制器的过冲，卑鄙的误差以及改善的舒适性和安全性。Tammam，Aboelela，Moustafa和Seif [5]实施了基于多目标GA的PID控制器，以控制单个区域功率系统的负载频率。可以观察到基于GA的PID控制器易于实现，并有效地改善系统性能。
国会记录 - 众议院H353
繁荣的灯塔演讲者临时。根据演讲者宣布的宣布政策，于2025年1月3日，来自阿里佐纳（S Chweikert先生）的绅士被认可为60分钟，为多数党领袖的指定人。Schweikert先生。议长先生，晚上会有点厚，所以我向所有人道歉，但是我们实际上会尝试一些更广泛的东西。我们将真正扮演经济学家。我将实际尝试浏览三到四个主题，说明为什么我们必须做的事情如此困难，为什么必须绝对发生，以及关于数学的真相。让我们在这里玩一些乐趣。，由于我知道这里的每个人都是天才，我们花了很多时间阅读困难的东西，所以我相信，国会的每个议员都掌握了几天前发表的最新麦肯锡报告，这些报告在美丽的尾巴中逐渐漫步在行业中所发生的事情，因为他们缺乏年轻人。好的。让我们浏览一下。像我这样的白痴一直在麦克风中，几乎是一个麦克风，谈论了利益的道德。我不在乎您是在左还是右，但是拥有一个成长，变得繁荣并变得越来越有效的社会，可以提供更好的事物是道德的，但是，为什么这么困难呢？看，这是由我们自己的CBO完成的，从人口普查局的数据中获取最新情况。在8年内，美国的死亡人数多于出生。去年，我们有17个州的死亡人数超过了出生。好的。有很多疯狂的讨论。如果会员阅读，该术语现在已成为“年轻人的缺席”。有整本书。我的货架上有所有这些有关纳塔尔主义政策，以及有多少国家试图鼓励高生育率，并且都失败了。在整个世界上确实没有成功。他们已经能够提高一些生育率，然后回到卑鄙的地方。这是财富的本质。这是现代社会的本质，但随后我的同事来找我说：大卫，您在方式和手段上担任联合经济委员会主席，因此所有这些经济学家
最佳BET甲烷消除饲料对埃塞俄比亚本地Menz Breed绵羊的饲料摄入量，消化率，活体重变化和甲烷排放的影响
这项研究继续对埃塞俄比亚的最佳营养成分和低甲烷（CH 4）生产进行本地可用的反刍动物饲料的体外筛查。在体外研究中获得的最好的BET饲料（以下称为测试饲料）包括尼罗拉（Acacia nilotica），Ziiphus spina-christi和Brewery Evener Green Grains（BSG）的干燥叶片。该研究涉及四种治疗方法：对照，相思，BSG和Ziiphus；每种治疗都提供了相同的粗蛋白，并使用建模和激光CH 4检测器（LMD）估计肠肠排放。该实验被设计为一个随机完整的块，使用初始重量作为21岁cast割的Menz绵羊的阻滞因子。这项研究跨越了90天，在喂养试验一个月后进行了消化率试验。对照组与具有较高摄入量的测试饲料组相比，干物质摄入量（p <0.001）显着（p <0.001），尤其是在Ziiziphus组中。然而，Ziiphus组的CP消化率显着（P <0.01），比其他组低。测试饮食还显着增加了体重增加（p <0.001）。值得注意的是，Ziiphus组在体重变化（BWC），最终体重（FBW）和平均每日增益（ADG）方面表现出卓越的表现。相似的结果。测试饲料组的CH 4发射强度明显低于对照组。对照组排放了808.7和825.3 g Ch 4，而Ziiphus组分别使用建模和LMD方法分别排放了220和265.3 g Ch 4 ADG。这项研究表明LMD可以为绵羊产生生物学上合理的数据。尽管Ziiphus组的样本量较小是对这项研究的限制，但Ziiphus spina-christi和nilotica的叶子粉富含浓缩的单宁（CTS），它们的体重增加和增强的饲料效率可观，从而使这些叶子成为可爱的饲料和可持续的饲料，以供卑鄙的饲料和可持续的饲料。
揭示了农业转型叙事之间的多样性：坦桑尼亚北部基洛姆贝罗山谷的小农户的见解
当前在政策领域中采用的转型话语给予了人们对各种知识，复数道路和政治的关注。关于非洲景观变化和农业转型的叙述是多种多样的。然而，未能认识到主要食品生产者的叙事之间的多样性（卑鄙的农民）在规划和政策过程中限制了实现仅仅实现农业转型的潜力。在本文中，为了了解各种知识，复数途径和农业转型政治的理解，我们介绍了对未来农场的小农主愿景及其在非洲景观中的农业转型叙事及其对快速生态和生计变化的叙述。我们将转型的小农叙述与国家和私营部门蓝图促进的人一起介绍，并认真地反思转型的社会正义。在坦桑尼亚南部农业增长走廊（Sagcot）的北基洛姆贝罗山谷的九个参与式研讨会中，确定了四个主要的转型叙事：（1）土地所有权，（2）（2）农业活动的扩展，（3）多元化，以及（4）供水以供水。小农提出的转型观似乎与国家蓝图政策和计划不相容。这些具有供水的更大，更多样化的农场的视野不一定与该地区的甘蔗种植的扩展兼容，并且尚未在甘蔗膨胀计划中充分认识，从而产生了加剧不公正现象的潜力。尽管“双赢”了转型的叙述以及萨格科特，国家政府和基洛姆贝罗糖业公司促进的甘蔗种植的扩展的外属计划方法，但我们发现，土地所有权和扩张仍然具有挑战性，对现在的小持有人来说仍然具有挑战性，并代表了对未来的关键愿望，以及对灌溉的多样化和获得量的多样性。鉴于缺乏认可，小农倡导在保护其作为公民的利益方面发挥更强大的作用，以与Sagcot私人公共合作伙伴有关。我们表明，非洲农村景观中的参与者需要更大的努力，以实现并认识到计划和政策中所期望的未来的多样性和背景性，以及
rl-jack：强化学习驱动的黑盒越狱攻击LLMS
现代大型语言模型（LLM）开发人员通常会设置安全一致性，以防止LLM产生不受欢迎或有害内容。这个对齐过程涉及使用人体标记的数据集对模型进行微调，其中包括拒绝回答不道德或有害问题的样本。但是，最近的研究发现，LLM的安全对准可以通过越狱提示绕开。这些提示旨在创建特定的对话方案，并有一个有害的问题。用这样的提示查询LLM可能会误导该模型来回答有害问题。大多数现有的越狱攻击要求模型内部或大量的人类干预才能产生越狱的提示。更先进的技术利用遗传学方法来实现自动化和黑框。然而，遗传方法的随机性和随机性质在很大程度上限制了最先进的（SOTA）越狱攻击的有效性和效率。在本文中，我们提出了RL-Jack，这是一种新颖的Blackbox越狱攻击，该攻击由深度增强学习（DRL）提供支持。我们将越狱提示的产生作为搜索问题，并设计了一种新颖的RL方法来解决它。我们的方法包括一系列定制设计，以在越狱背景下提高RL代理的学习效率。值得注意的是，我们设计了一个llm辅助的动作空间，该空间可以在约束整体搜索空间的同时进行di-verse动作变化。一旦受过培训，我们的经纪人就可以自动针对不同的LLM产生多样化的越狱提示。此外，我们提出了一种新颖的奖励功能，为代理商获得成功越狱的卑鄙的奖励。通过严格的分析，我们发现RL作为确定性搜索策略，比随机搜索方法（例如遗传算法）更有效，并且具有较小的随机性。通过广泛的评估，我们证明了RL-Jack总体上比对六个SOTA LLM的现有越狱攻击更有效，包括大型开源模型（例如Llama2-70B）和商业模型（GPT-3.5）。我们还显示了RL-Jack对三种SOTA防御的弹性及其在不同模型中的可转移性，包括非常大的Llama2-70B。我们通过详细的消融研究进一步证明了RL-Jack的RL代理的必要性以及我们的行动和奖励设计的有效性。最后，我们验证了RL杰克对关键超参数的变化的不敏感性。