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在CT中使用碘化对比媒体的可持续性的想法：基于医院的示例和私人P
背景碘对比介质（CM）在计算机断层扫描（CT），血管造影和心脏Cathlab以及其他基于X射线的手术（例如泌尿外科）中已变得不可或缺。在这种情况下，碘化的CM特别是通过患者的排泄以及其他微量物质释放到环境中。同时，使用餐饮CM还涉及CM剩菜以及包装和消耗品。方法是为了减少碘化CM的排放到环境中，并有效利用资源，对可持续和负责任的碘化CM和相关消耗品的认识至关重要。在短期，中期和长期内，许多有效的措施可以为此做出贡献。基于我们自己常规的文献和量化数据，在本综述中使用医院和私人作用的示例讨论了在计算机断层扫描中与CM打交道时可持续性的各个方面。结论在计划和执行对比度检查CT检查时，个性化的CM协议可以使CM使用更有效。一些CM制造商为CM剩菜剩饭提供回收计划。使用尿液袋注射后CM的cm摄取收集可能会对减少碘化CM排放到环境的排放产生重大影响。此外，负责使用消耗品和包装材料，尤其是使用多人系统，可以为浪费避免和资源保护做出宝贵的贡献。为此，需要更加关注所有涉及各方的可持续性话题。如果可以在广泛的基础上实施，所有这些措施在保护环境和资源方面都可以最终完全有效。
在对比的海洋环境中，塑料衍生的有机物的微生物降解
大量的漂浮塑料碎片在海面积聚，在那里它们经受了物理化学和生物风化的影响。Solar UV light plays a pivotal role in degrading the polymer structure, inducing leaching and dissolution of pho- todegradation daughter products.尚不清楚这种塑料衍生的有机物（PDOR）的进一步命运，尤其是其在海洋中的寿命及其对海洋微生物的影响。在这里，我们使用了来自13C标记的塑料（聚乙烯（PE），聚丙烯（PP），聚苯乙烯（PS）和聚乙二醇二苯二甲酸酯（PET））的PDOL，我们与海水从对比的海水中孵育，与海水相反：海洋环境：Wadden Sea，Northe Sea，Northe Sea和Open Atlantic Ocean。微生物介导的p矿化是通过将13C标签从PDON追踪到末端氧化产物CO2并溶解无机碳（DIC）来确定的。虽然在测试的塑料和位置降解动力学不同，但我们发现沿海和开阔的海洋中的pdom降解潜力很大，无论是在海面还是在深海中。但是，基于16S扩增子测序的微生物群落分析表明，PDOM可以实质上改变海洋微生物组，这可能会对其他微生物介导的过程产生后果。
Apple Health 管理式医疗增值福利对比表
能否获得这些福利取决于是否符合 Apple Health 资格。上表所述的产品和服务不通过 Apple Health 或 Apple Health Expansion 提供或保证。能否获得这些福利不受 Apple Health 申诉程序的约束。有关这些产品和服务的任何争议都可能受到管理式医疗计划申诉程序的约束。
叶面应用各种生物刺激剂的叶面产生有机生长的鼠尾草（Salvia officinalis L.）的产量，精油和化学特性的对比反应（
sage（finfinalis L.的salvia）是属于lamiaceae家族的药用和芳香植物（地图）。其形态，生产和化学特征受到非生物和生物因素的影响。使用生物刺激物似乎是最有趣的创新实践之一，因为它们可以代表实现可持续和有机农业的有前途的方法。尽管在园艺中使用了很大的应用，但在地图上使用生物刺激剂的使用量很少。在此基础上，进行了为期两年的研究中的领域实验，以评估具有不同类型的生物刺激剂（含有海藻，富毒酸和蛋白质水解物）的叶面处理的影响，并在Mediterranansanaanshaneanshansanaanshansanaanshansanaanshansanaan的环境中使用了两个应用频率对形态，生产力和化学特征的应用。形态学，生产性和化学参数受这些因素的影响。与对照植物相比，生物刺激剂的应用产生了更高的植物高度，叶绿素含量，相对水含量，生物量的产量和精油产量。此外，更频繁地应用生物刺激剂会产生更高的生物量和精油产量。每周使用富毒酸和蛋白质水解的蛋白质水解产生最高的总新鲜产率（3.9至8.7 t ha -
使用针对均匀 T1 加权 (UNI) 和液体和白质抑制 (FLAWS) 对比优化的 MP2RAGE 序列对 7T 下的儿童和成人进行定量 T1 和有效质子密度 (PD*) 映射
使用针对均匀 T 1 加权 (UNI) 和液体和白质抑制 (FLAWS) 对比优化的 MP2RAGE 序列在 7T 下对儿童和成人进行定量 T 1 和有效质子密度 (PD*) 映射 Ayşe Sıla Dokumacı 1,2 、Katy Vecchiato 2,3,4 、Raphael Tomi-Tricot 1,2,5 、Michael Eyre 1,2 、Philippa Bridgen 1,2 、Pierluigi Di Cio 1,2 、Chiara Casella 2,4 、Tobias C. Wood 7 、Jan Sedlacik 2,8,9 、Tom Wilkinson 1,2 、Sharon L. Giles 1,2,10 、Joseph V. Hajnal 1,2,4 、Jonathan O'Muircheartaigh 2,3,4,11 、Shaihan J. Malik 1,2 ，和 David W. Carmichael 1,2 1 伦敦国王学院生物医学工程系、生物医学工程与成像科学学院，伦敦，英国 2 伦敦协作超高场系统 (LoCUS)，伦敦，英国 3 伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所法医和神经发育科学系，伦敦，英国 4 伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院发育大脑中心，伦敦，英国 5 西门子医疗有限公司 MR 研究合作，弗里姆利，英国 6 儿童神经科学，埃夫利娜伦敦儿童医院盖伊和圣托马斯 NHS 基金会，伦敦，英国 7 伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所神经影像学系，伦敦，英国 8 罗伯特施泰纳 MR 部门，医学研究委员会医学科学实验室，哈默史密斯医院校区，杜凯恩路，英国伦敦 9 曼斯菲尔德创新中心、影像科学、临床科学研究所、伦敦帝国学院、汉默史密斯医院校区、杜凯恩路、伦敦、英国 10 盖伊和圣托马斯 NHS 基金会信托、伦敦、英国 11 MRC 神经发育障碍中心、伦敦国王学院、伦敦、英国
hu在Semeval-2024任务8a上：对比度学习学习嵌入以检测机器生成的文本吗？
本文介绍了我们为Semeval-2024任务8开发的系统，“多基因，多域和多语言的黑盒机器生成的文本检测”机器生成的文本是主要的结合文本之一，这是由于使用大型文本（LLM）在虚假的文本中使用大型语言模型（llm），在伪造的文本中，播放，或者在考试中作弊，或偶尔抄写。已经开发了许多系统来检测机器生成的文本。尽管如此，这些系统中的大多数都依赖于文本生成模型。在现实世界中，这种限制是不切实际的，因为通常无法知道用户使用哪种特定模型用于文本生成。在这项工作中，我们提出了一个基于对比度学习的单个模型，该模型使用了基线参数的40％（149m vs. 355m），但在测试数据集（137名参与者中的21位）上显示了可比的性能。我们的主要发现是，即使没有多个模型的集合，单个基本模型也可以在数据增强和对比度学习的帮助下具有可比性的性能。1
高分辨率模型对比项目（Highresmip）气候模型的北极海冰的过去和未来
摘要。我们检查了六个气候模型的北极海冰性能的过去和预计变化，该模型在耦合模型对比的耦合模型对比ISON项目阶段6（CMIP6）中的高分辨率模型对比项目（HighResmip）中进行了调查。在大雷值中，每个实验都使用参考分辨率结构（与典型的CMIP6运行一致）和更高分辨率的配置进行运行。分析了水平网格分辨率在大气模型组件和海洋模型组件中的作用，在北极海冰覆盖的过去和繁殖变化中。模型输出来自耦合的历史（Hist-1950）和Future（HighreRes-Future）运行，用于描述北极海冰的多模型，多分辨率表示，并评估该分辨率增强原因的系统差异（如果有）。我们的结果表明，海冰覆盖的表示与海洋/大气网格之间没有密切的关系。 Horizontal分辨率的影响取决于所检查的海冰特征和所使用的模型。然而，与大气的重新构造相比，海格的重新构成具有更大的作用，涡流的海洋结构通常可以提供更现实的海冰区和海冰边缘的代表。所有型号都大量的海冰缩小：北极从1950年到2050年损失了近95％的海冰量。基于历史表现的模型选择可能会提高模型预测的准确性，并预测北极最早在2047年将无冰。随着整个海冰的损失，注意到总海冰的空间结构的变化及其在冰层中的划分：边际冰区（MIZ）将在2050年到2050年主导冰盖，这表明向新的海冰制度转移到了更接近Cur-
频谱归一化对比对比的 -
现有的图像到图像（I2i）翻译方法通过将斑块的对比度学习置于生成性对抗网络中，从而实现最先进的性能。然而，斑块的对比度学习仅关注局部内容的相似性，但忽略了全球结构的结合，这会影响生成的图像的质量。在本文中，我们提出了一个基于双重对比的正则化和光谱归一化的新的未配对I2I翻译框架，即SN-DCR。为了维持全局结构和纹理的一致性，我们分别使用不同的深度特征空间设计了双重对比正则化。为了改善生成图像的全局结构信息，我们制定了语义上对比的损失，以使生成的图像的全局语义结构类似于语义特征空间中目标域中的真实图像。我们使用革兰氏矩阵从图像中提取纹理样式。同样，我们设计样式的对比损失，以改善生成图像的全局纹理信息。此外，为了增强模型的稳定性，我们在发电机的设计中采用了光谱归一化卷积网络。我们进行了全面的实验来评估SN-DCR的有效性，结果证明了我们的方法在多个任务中实现了SOTA。
通过教学对比解码
大型视觉模型（LVLM）越来越擅长从视觉输入中产生上下文详细且相干的响应。然而，它们在多模态决策和开放式的一代中的应用受到了明显的Hal-Lucinations的限制，因为生成的文本不准确地代表了视觉内容。为了解决这个问题，本文介绍了指令解码（ICD）方法，这是一种旨在减少LVLM推论的幻觉的新颖性。我们的方法的灵感来自我们的观察，即我们所说的干扰指令在多模层融合模块中显着加剧了幻觉。ICD会从标准和指导扰动中进行分布，从而增加对齐不确定性，并有效地从原始分布中减去幻觉的概念。通过对犯罪基准（POPE和MME）和生成基准（Llava-Bench）的全面实验，我们证明ICD显着减轻了对象级别和属性级别的幻觉。此外，我们的方法不仅解决了幻觉，而且还显着增强了LVLMS的一般感知和识别。
远端生理信号测量的端到端对比深度学习框架
基于远程生理信号的抽象心率测量可能会大大促进日常生活中的健康监测。但是，生理信号的基础标签很昂贵且难以收集。在本文中，我们提出了一个对比的自我监督学习框架，以通过在预训练阶段利用没有地面真相标签的周期性信号先验来提取歧视性远程生理特征。具体来说，构建排名损失和对比度学习损失，以通过重新采样视频剪辑来提取知识。此外，数据增强和集合学习策略旨在微调预训练的模型并融合结果以改善心率测量。我们的最终解决方案实现了3𝑟𝑑基于远程远程生理信号传感（REPSS）挑战的轨道1的位置。