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%。
德勤指的是Deloitte Toustomatsu Limited(“ DTTL”),成员农场及其附属实体(总的来说是“ Deloitte Network”)。 DTTL(或“ Deloitte Global”)和每个成员公司和关联公司都是合法独立和独立的实体,并且不对第三方施加或约束彼此的义务。 DTTL和DTTL成员公司和分支机构仅对自己的行为和不进行责任,对其他公司或分支机构的行动和遗漏彼此不承担任何责任。 DTTL不为客户提供服务。有关更多信息,请访问www.deloitte.com/jp/about。 Deloitte Asia Pacific Limited是DTTL的成员公司,是保证有限责任公司。 Members of Deloitte Asia Pacific Limited and their affiliates are legally independent and separate organizations, serving more than 100 cities in Asia Pacific, including Auckland, Bangkok, Beijing, Bengaluru, Hanoi, Hong Kong, Jakarta, Kuala Lumpur, Manila, Melbourne, Munbai, New Delhi, Osaka, Seoul, Shanghai, Singapore, Sydney,台北和东京。
②日本的情况................................................................................................................................................ 9
提案程序 1. UAAT 12 所会员院校现时各担任一学科之召集人。 2. 各学科召集机构向所有 UAAT 机构发出机会公告。 3. 各学科将有独立之提案征集,但总体方法类似。 4. 台大发出单一综合计划征集(新台币 480 万元);其余 11 所学科发出子计划征集(新台币 200 万元)。 5. 实施期间:2024/12/01 至 2025/11/30。 6. 申请时间: • 台大:2024/08/01 至 2024/09/20。 • 其他学科:2024/08/01 至 2024/09/01(各学科子计划各 1 项)。
Isolde-Cern的角相关性。单个结构域的螺旋和定期固定的LNO样品应在30 KEV处植入111m cd探针后的不同退火和温度条件下进行研究。的目标是研究在定期刺激单晶的扰动函数中观察到的异常,并将结果与以下情况相关联:(i)可能对域壁产生局部电导率效应; (ii)第二谐波生成极化参数。与密度功能理论相关的提出的测量值可以深入了解电动LNO域壁中电子传输和电荷捕获的机制,并支持它们在前瞻性纳米电子设备中的使用。请求班次的摘要:目标上的12个质子偏移(分为至少3次通过
摘要。湍流流的直接数值模拟(DNS)需要一个较大的计算域和较长的模拟时间来捕获和发展大规模结构并达到统计固定状态。相比之下,实验测量可以相对容易捕获大规模结构,但努力解决耗散流量尺度。这项研究调查了湍流通道流量的DNS所需的空间范围,以恢复使用实验入口数据时恢复湍流和能量的空间范围,而实验入口数据通常无法捕获向粘性子层捕获的爆发。REτ= 180处的流循环通道流dns的合成实验场被用作具有入口输出边界条件的通道流量DNS的入口。通过除了零傅里叶模式以外的所有壁壁能量和爆发,可以检查入口处有限的近壁数据的效果。有限的近壁数据对平均值和流动性速度速度的收敛性的影响不太明显,当时在y + = 5。然而,跨度的流动略有弱。跨度能光谱表明,在域长度的1/16处(x/h≈π/4)恢复流量尺度。当将闪光移除至y + = 17或更大时,全范围的流量尺度需要一个大于x/h =4π的域。
多域指挥与控制 (MDC2),也称为联合全域指挥与控制 (JADC2),代表了将所有军种的传感器连接到单一、可互操作、可操作的数据环境的作战愿景。1 尽管基于早期的网络中心作战愿景,但现代 MDC2 的不同之处在于,它从根本上代表了数据中心,包括跨所有军种的不同传感器、通信和处理能力的数据级互操作性。由于数据互操作性的这种中心性,跨军种的分析人员和操作员(包括人类和协助人类的人工智能数字代理)可以共同克服数据过载、与重要信息相关的弱噪声信号检测以及同时跨越不同防御域的指挥和控制信息复杂性的挑战。2
摘要 本报告对应于 OPEN DEI 项目的“WP2 - OPEN DEI 跨行业数字平台联盟”的可交付成果 D2.1,并为构建数字平台的参考架构领域最相关的工作提供了有用的见解,以支持 OPEN DEI 所针对的四个行业(即制造业、农业、能源和医疗保健)的数字化转型之旅。第 2 章中介绍的最新技术描述了通用架构和标准架构,而第 3 章介绍了 OPEN DEI 所涉及领域的一些相关项目示例。第 4 章代表了 OPEN DEI 参考架构框架 (RAF) 规范的基础,定义了基本原则、互操作性需求和 RAF 规范的首次发布。OPEN DEI RAF 将基于 6 个主要基本原则(互操作性、开放性、可重用性、避免供应商锁定、安全性和隐私性、支持数据经济)并遵循 6C 架构模型。此处描述的见解将用于 OPEN DEI 项目的后续活动(例如跨领域工作组),而进一步的进展和经验教训将在本报告的下一轮迭代中记录,该报告将于 M24(2021 年 5 月)发布。
1 - E3 标准化 2 - “国防”规范要求的演变 3 - 北约有关 E3 标准化的政策 4 - 欧洲国防工业政策 5 - 新技术的影响 6 - 当前举措和观点 7 - 结论
摘要:在现实世界中,对一个对象(例如:人、机器等)的分析和决策并不依赖于单个领域(例如:社交网络、地理、实时媒体等)或单个来源。为了提供更好的调查和质量推理,需要组合(融合)来自不同来源的数据。数据集成用于集成来自不同来源的数据以增强信息的目的,但它不适合大数据集。数据融合是一种数据分析技术,它融合了代表同一对象的多种单独类型的数据(大数据集)。针对一个对象的多种数据协同工作产生的效果大于它们单独效果的总和。数据融合的关键挑战是很难检索和融合不同领域的数据。为了解决这个问题,提出了跨域数据融合应用和技术。本文全面讨论了数据融合的发展及其应用。提出了一种用于医疗保健领域的预测模型的新框架。关键词:大数据、数据融合、数据集成、跨域数据融合、沉淀。 1. 简介 传统数据挖掘仅分析项目的物理存在与否,不考虑数据的语义方面 [1]。但在大数据时代,人类每天都会从各种来源(例如传感器、社交媒体、物联网、外部互联网)以各种形式创建出数以千万亿字节的数据