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drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
增强概括并实现与人类用户的互动性。最近的方法可以使VLM通过单轮视觉问题答案（VQA）适应VLM，但人类驾驶员在多个步骤中的决策原因。从关键对象的本地化开始，人类在采取行动之前估计相互作用。关键洞察力是，通过我们提出的任务，图形VQA，我们在其中建模了图形结构的理由，通过感知，预测和计划问题 - 答案对，我们获得了一个合适的代理任务来模仿人类的推理。我们实例化基于Nuscenes和Carla建立的数据集（DRIVELM-DATA），并提出了一种基于VLM的基线方法（Drivelm-Agent），用于共同执行图形VQA和端到端驾驶。实验表明，Graph VQA提供了一个简单的原则性框架，用于推理驾驶场景，而Drivelm-Data为这项任务提供了具有挑战性的基准。与最新的驾驶特定架构相比，我们的Drivelm-Agent基线端到端自动驾驶竞争性驾驶。值得注意的是，当在看不见的传感器配置上评估其零射击时，其好处是明显的。我们的问题上的消融研究表明，绩效增长来自图表结构中对质量检查对质量检查的丰富注释。所有数据，模型和官方评估服务器均可在https://github.com/opendrivelab/drivelm上找到。
drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
增强概括并实现与人类用户的互动性。最近的方法可以使VLM通过单轮视觉问题答案（VQA）适应VLM，但人类驾驶员在多个步骤中的决策原因。从关键对象的本地化开始，人类在采取行动之前估计相互作用。关键洞察力是，通过我们提出的任务，图形VQA，我们在其中建模了图形结构的理由，通过感知，预测和计划问题 - 答案对，我们获得了一个合适的代理任务来模仿人类的推理。我们实例化基于Nuscenes和Carla建立的数据集（DRIVELM-DATA），并提出了一种基于VLM的基线方法（Drivelm-Agent），用于共同执行图形VQA和端到端驾驶。实验表明，Graph VQA提供了一个简单的原则性框架，用于推理驾驶场景，而Drivelm-Data为这项任务提供了具有挑战性的基准。与最新的驾驶特定架构相比，我们的Drivelm-Agent基线端到端自动驾驶竞争性驾驶。值得注意的是，当在看不见的传感器配置上评估其零射击时，其好处是明显的。我们的问题上的消融研究表明，绩效增长来自图表结构中对质量检查对质量检查的丰富注释。所有数据，模型和官方评估服务器均可在https://github.com/opendrivelab/drivelm上找到。
负责任地采用人工智能：董事会领导必须回答的问题
– 公司是否考虑过如何在外部使用人工智能来为其产品提供独特的功能，或在内部使用人工智能来改善设计、服务或效率？» 公司战略中的哪些人工智能将被商品化，哪些将保持持久的差异化？» 公司将如何向客户透明地说明其对人工智能的使用以及其数据的使用方式？» 人工智能的使用将如何促进或改变公司的战略？» 公司将如何衡量成功？
15.4伦理和生物技术工作表的影响回答键
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纽约第1332条豁免申请联邦问题和州的回答是纽约根据要求的其他信息的回答
纽约第1332条豁免申请联邦问题和州的回答是纽约根据美国卫生与公共服务部和财政部对豁免申请的审查期间对其他信息的回应。关于初始应用程序的问题：Q1。联邦问题（5/18/2023）：精算认证中0.5％的发病率调整是否会说明年龄，并且鉴于纽约不进行年龄调整，这是如何工作的？A1。State Response (5/23/2023): Yes, the 0.5% figure referenced on page 26 of the actuarial certification reflects the difference in age/gender factors between the on-exchange QHP market without the 200-250% cohort and the on-exchange QHP market with the 200-250% market, using the Society of Actuaries study referenced in the actuarial certification.这意味着QHP市场在删除200-250％的队列（或换句话说，仅基于年龄/性别的200-250％的FPL队列）的昂贵约0.5％。，即使纽约没有根据年龄收取不同的保费，但如果一个年轻，更健康的细分市场离开市场，则预计承运人将在市场上提高保费。重要的是要注意，0.5％的值不用于计算豁免的影响或豁免护栏的评估。相反，除了MLR方法论外，还包括该数量作为估计QHP市场保费潜在影响的另一个参考点，该方法用于估计2.2％的估计保费影响。附录中的问题：Q1。16）。2.2％的保费影响是对溢价影响的单独估计，并用于豁免中，因为它对联邦支出会产生更高的影响。联邦问题（8/3/23）：在纽约豁免下，2024年个人市场入学人数将下降23％（损失了70,669人），2028年将下降24％（损失65,972人）（PDFPG。在2024年离开个人市场的70,669个中，有3,020个被添加的货运和67,648被补充，并进行了交换补贴。
SHAYEGH NA, BYER D, GRIFFITHS Y, COLEMAN PW, DEANE LA, TONKIN J. 使用公开的自然语言处理工具 (ChatGPT) 评估人工智能对患者关于可充气阴茎假体的常见问题的回答。Can J Urol 2024;31(3):11880-11885。
简介：人工智能 (AI) 驱动的聊天机器人的兴起极大地影响了医疗保健信息传播格局的演变，为患者提供了可访问且互动的平台，以获取有关医疗程序和病情的知识。在泌尿外科的各种外科手术中，可充气阴茎假体 (IPP) 是治疗男性勃起功能障碍的常见方法。随着患者越来越多地寻求全面的资源来了解此程序需要做什么，基于人工智能的聊天技术（如 ChatGPT）变得越来越突出。本研究旨在评估 ChatGPT 提供准确且易于理解的 IPP 程序常见问题答案的能力。材料和方法：在单独的对话会话中向 ChatGPT 聊天机器人提出了十个关于 IPP 程序的常见问题 (FAQ)，没有后续问题或重复。证据-
预期收益问卷请回答...
b. 已婚/军人与军人 是 否 3. 我有 ______________ 个孩子。姓名：_____________________________ a. 我的孩子参加了 EFM 计划： 是 否 b. 我的孩子在校就读 _________________________ 年级。 4. 我的家人会和我一起旅行。 是 否 5. 我已收到/尚未收到家庭成员的免费护照和签证（如需要）。 6. 我有 _________ 宠物。（猫______ 狗_______ 其他_______） 7. 我正在运送 POV： 是 否 8. 我骑摩托车 是 否 9. 抵达后，我打算住在当地经济基地住房 10. 我正在运送 ____________ 磅家用物品（HHG），我的快递已于：__________________ 发送。 11. 我目前的联系电话是：____________________________________ 12. 我从目前工作地点调任的日期是：____________________________________ 13. 休假/过境期间联系我的合适电话号码或电子邮件地址是： 电话：_______________________ 电子邮件：_________________________________ 14. 我预计于 _______________ 左右抵达 ________________________
21ME652模型回答纸-2效果从2022-
模型回答Paper-1与2021-22的效果（CBCS方案）B.E.第六学期。学位考试主题标题：生物 - 业务管理和企业家时间：3小时最大标记：100注意：回答任何五个完整问题，从每个模块中选择一个完整的问题
每次商业活动需要回答的问题
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融合域适应域的视觉和医学视觉问题的语言模型回答
视觉语言模型在一般领域有效，并且在各种多模式应用中显示出强大的性能，例如视觉提问（VQA）（VQA），但可以在更专业的领域（例如Medical）中维持相同水平的有效水平。我们提出了一个医学视觉语言模型，该模型集成了适合医疗领域的大型视觉和语言模型。该模型使用三个独立的生物基础和放射学多模式视觉和文本数据集经历了参数有效训练的三个阶段。所提出的模型在Slake 1.0 Medical VQA（MEDVQA）数据集上实现了最先进的性能，总体效果为87。5％，并在另一个MEDVQA数据集（VQA-RAD）上表现出强烈的表现，总体准确性为73。2％。