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电动汽车快充能力对比
P3 充电指数仅考虑配备欧洲充电标准 CCS2 的车辆。豪华和中档类别有所区分。为了确保结果的统一性、实用性和可比性，P3 参考了 ADAC Ecotest 的消耗值。有关数据收集和所考虑车辆的所有信息可在第 9 章中找到。！
具有监督对比的多标签mRNA定位...
传统的药物设计方法是昂贵的，并且由于其对试验过程的依赖而耗时。因此，为分子生成任务设计的计算方法，包括扩散模型，已获得显着的牵引力。尽管有潜力，但他们仍面临着批评性能令人难以置信的产出。我们通过有条件训练一个能够产生不同结构合理水平的分子的扩散模型来减轻此问题。这是通过在训练数据集中添加畸变的分子，然后用标签来注释每个分子的标签来实现，从而代表其变形的程度，从而及其质量。通过训练模型，以区分有利和不利的分子构象与阶数分子生成训练过程，我们可以选择性地从学习空间的高质量区域采样分子，从而改善产生分子的有效性。除了分子生成方法（QM9和GEOM）使用的标准两个数据集外，我们还在衍生自锌的药物样数据集上测试我们的方法。我们将条件方法与EDM一起使用，这是分子生成的第一个E（3）e（3）等效扩散模型，以及两个较新的扩散模型和一个流动匹配模型，是由EDM构建的。我们证明了通过RD-KIT可低估和PoseBusters测试套件评估的有效性改善。但是，更广泛地说，我们的发现突出了调节方法对低质量数据的有效性，以改善高质量数据的采样。
通过多模态对比学习进行体内细胞类型和大脑区域分类
目前的电生理学方法可以追踪许多神经元的活动，但如果没有进一步的分子或组织学分析，通常无法知道记录的是哪些细胞类型或大脑区域。因此，开发准确且可扩展的算法来识别记录神经元的细胞类型和大脑区域对于提高我们对神经计算的理解至关重要。在这项工作中，我们开发了一种用于神经数据的多模态对比学习方法，可以针对不同的下游任务进行微调，包括推断细胞类型和大脑位置。我们利用这种方法联合嵌入单个神经元的活动自相关和细胞外波形。我们证明了我们的嵌入方法，通过多模态对比学习的神经元嵌入 (NEMO)，与监督微调相结合，实现了光标记视觉皮层数据集的最新细胞类型分类和公共国际脑实验室全脑图数据集的大脑区域分类。我们的方法代表着通过电生理记录准确进行细胞类型和大脑区域分类的迈出了有希望的一步。
Elacestrant 与依维莫司 + 依西美坦在 ER+/HER2- 晚期/转移性乳腺癌 (a/mBC) 和 ESR1 突变肿瘤患者中的疗效对比，且治疗时间≥12 个月
1.Bardia A 等人。新英格兰医学杂志。 2018；379：1946-53。 2. 威廉姆斯 MM 等人。癌症研究中心。 2021 81:732-746。 3. Jeselsohn R 等人。 Nat Rev Clin Oncol。 2015；12：573-583。 4. Jeselsohn R 等人。癌细胞。 2018；33：173-186。 5.布雷特·乔。乳腺癌研究中心。 2021；23:85。 6. Bidard FC 等。柳叶刀Oncol。 2022；23(11)：1367-1377。 7. 圣地亚哥·诺韦洛·RG 等人。 ESMO 开放。 2023；8(suppl 4):104409(abstr 220P)。8. Jhaveri K 等人。Ann Oncol。2023；34(suppl_2):S334-S390。9. Lin N 等人。Ann Oncol。2023；34 (suppl_2):S334-S390。10. Bhave MA 等人。Breast Cancer Res Treat。2024。doi:10.1007/s10549-024-07376-w。11. Clatot F 等人。Breast Cancer Res。2020；22(1):56。12. Chandarlapaty S 等人。JAMA Oncol。2016；2(10):1310-1315。 13. 特纳·NC 等人。临床癌症研究中心。 2020；26(19):5172-5177。 14. Zundelevich A 等人。乳腺癌研究中心。 2020；22(1):16。 15.Orserdu（elacesrant）。美国包装说明书。干线疗法。 2023. 16.Orserdu（elacesrant）。 SmPC 2024。 17. Bidard FC 等人。 J 临床肿瘤杂志。 2022；40：3246-3256。 18.Bardia A 等人。临床癌症研究中心。 2024；30(19):4299-4309。 19. Signorovitch JE 等人。药物经济学。 2010;28(10):935-45。
通过对比度对齐
其次，在ID插入后，它仍应保留原始T2i模型遵循提示的能力。在ID自定义的上下文中，这通常意味着更改ID属性的能力（例如，年龄，性别，表情和头发），方向和配件（例如，眼镜）通过提示。为了获得这些功能，当前的解决方案通常分为两类。第一类涉及增强编码器。iPadapter [50，1]从网格特征的早期剪辑提取到利用面部识别主链[6]来提取更多抽象和相关的ID信息。尽管提高了编辑性，但ID保真度不够高。InstantID [44]通过在此基础上包括一个额外的ID和Landmark ControlNet [52]以进行更有效的调制。即使ID相似性大大提高，它也会损害某种程度的编辑性和灵活性。第二类方法[22]支持非重构培训，以通过构造由ID分组的数据集来增强编辑性；每个ID都包含几张图像。但是，创建此类数据集需要巨大的努力。此外，大多数ID对应于有限数量的名人，这可能会限制其对非赛车的有效性。
对比愿景中的文化和社会经济多样性...
我们研究对比视力语言模型（VLM）中的文化和社会经济多样性。使用广泛的基准数据集和评估指标，我们引起了一些重要的发现。首先，将培训数据的常见过滤到英语图像 - 文本对缺点社区的社区较低的社区，并对文化理解产生负面影响。值得注意的是，这种性能差距并未被目前流行的评估指标捕获，而不是与西方以西方为中心的ImageNet和可可数据集衍生的评估指标相矛盾。第二，在对英语内容进行微调之前对全球，未经过滤的数据进行预处理可以提高文化理解，而无需牺牲所述流行基准的表现。第三，我们将地理定位的任务介绍为评估VLM中文化多样性的新型评估指标。我们的工作强调了使用不同数据来创建更具包容性的多模式系统的价值，并为开发更好地代表全球视角的VLM奠定了基础。
2025 年青铜计划对比表
专科药房计划：要获得最大福利，专科药物必须通过首选专科药房提供商获得。会员支付差额：当您选择品牌药而非可用的仿制药时，您需要支付品牌药的正常费用加上成本差额。事先授权/分步治疗要求：在您获得某些药物的承保之前，您的医生可能需要获得 BCBSTX 的授权。您可能需要先满足某些标准或尝试更具成本效益的药物。90 天供应：您可以通过送货上门或在选定的零售药店获得最多 90 天的承保处方药供应，具体取决于您的处方药福利。
对比的模仿学习语言指导多...
摘要：开发能够执行各种操纵任务的机器人，在自然语言指示和复杂的现实世界环境的视觉观察的指导下仍然是机器人技术的重大挑战。这样的机器人代理需要了解语言命令并区分不同任务的要求。在这项工作中，我们提出σ-代理，这是一种用于多任务机器人操作的端到端模仿学习代理。σ-代理结合了共同的模仿学习（对比IL）模块，以增强视觉语言和电流未来表示。引入了用于汇总代表性语义信息的有效，有效的多视图询问变压器（MVQ形式）。σ-代理在18个rlbench任务中的不同设置下显示出对最新方法的显着改善，平均超过RVT [1]。2％和5。分别在10和100个示范培训中9％。σ-代理在5个现实世界中的单个掌握任务中也通过单个策略实现了62％的成功率。
春季和夏季马铃薯对韩国气候变化的对比反应
摘要本文评估了气候变化和播种日期调整对2061 - 2090年韩国春季和夏季马铃薯的影响。该研究应用了24个通用循环模型的替代 - - 波托托模型和输出，以捕获四种共享的社会经济路径代表性浓度途径的气候条件下的未来变异性。没有播种日期调整，预计春季和夏季马铃薯的块茎产量将增加约20％，这表明CO 2受精效应会抵消温度上升的不利影响。种植日期调整的效果仅对春季马铃薯很重要，在春季马铃薯中，随着优化的种植日期的总体气候变化影响约为 +60％。对于春季马铃薯，温度升高的影响是双向的：一年初的温度延长了生长季节，而在最严重的气候变化条件下，六月的温度升高升高，加速叶片衰老并降低了块茎块状。基于这些结果，可以为不同的气候变化条件建立不同的适应性策略。例如，在轻度的气候变化条件下，将继续建议使用耐糖霜的品种来较早种植，而在严重的气候变化条件下，将需要具有高温耐受性的繁殖中期成熟品种具有高温耐受性。与春天的马铃薯不同，夏季马铃薯的繁殖目标在所有气候变化条件下都持有增加高温耐受性。最后，这些乐观的结果应谨慎解释，因为当前模型不能完全捕获高温发作的效果以及CO 2和温度之间的互动效果，这可能会减少有益的预测气候变化影响。