编写者:新斯科舍省健康癌症护理计划NSHCCP0031©2024年11月,新斯科舍省卫生局此手册仅用于教育目的。无意取代医疗保健提供者的建议或专业判断。如果您有任何疑问,请询问您的医疗保健服务。
城市,州。- XX XX,202X - <代理的名称>宣布,它正在跨XX平方英里实施Shotspotter技术,以帮助打击_________的枪支暴力。研究表明,超过80%的枪击事件未报告到911,而Shotspotter的枪击检测解决方案可以帮助执法部门确定并找到从未向警方报告的户外枪支暴力事件。警报将在触发拉动的60秒内发送,并准确地通知部门何时何地发生枪支事件,以便我们可以提供快速,精确的响应,以帮助挽救枪伤受害者的生命并找到关键证据。[shotspotter的作品视频]
shotspotter通过消除对延迟和大量报告的911电话的依赖来帮助警察部门从反应行为转变为主动。对于大多数城市而言,这是一个主要问题,因为研究表明,枪声中少于20%。shotspotter立即通知官员正在进行的枪击犯罪,使他们能够通过直接传递到调度中心,巡逻车甚至智能手机的实时数据进行战略动员。枪声数据还使执法机构能够改善证据收集,起诉和整体警察效力。
使用过敏原免疫疗法(过敏射击)过敏射击(过敏原免疫疗法)的患者指示和同意来治疗您的过敏和哮喘症状。以下信息更详细地描述了免疫疗法。简而言之,您将为您的症状减轻症状而被注入过敏。您的医生将根据您的皮肤测试或RAST测试结果订购疫苗(过敏射击)。通常需要大约4周才能配制疫苗。准备就绪后,您将与您联系,如果您在这里收到它们,则可以安排预约。如果您要在另一个医生的办公室收到照片,则必须在订购枪击之前与该医生联系以进行安排。然后,疫苗将通过邮件发送给您,应在收到后将其冷藏。盒子不必在邮件中冷藏。然后,您将把盒子带到管理医师办公室。在收到过敏镜头时,有几个要点要记住。1)有可能对射击产生过敏反应。2)因此,您必须在每次射击后至少在办公室等待20分钟。3)我们的诊所要求您在拍摄当天随身携带肾上腺素注射器。附件是使用肾上腺素注射器的说明。4)射击护士只有在带有肾上腺素注射器的情况下才能管理过敏镜头。您必须向您展示Epi-pen,然后才能给您注射。5)当您发生哮喘发作或感冒,发烧或上呼吸道感染时,不应拍摄过敏镜头。请告诉Shot护士是否服用任何新药物,尤其是用于高血压的药物。开始过敏疫苗后,必须按照时间表进行。您的安全是我们的主要问题,如果您必须出于任何原因停止投篮,则可能需要从一开始就开始开始堆积过程。如果您在过敏射击后会出现症状,请联系Shot护士,以便通知您的医生。最初的几个月,通常每周一次至3次镜头,然后每周或每月分配。通常,治疗课程为3 - 5年。您的医生将根据您的症状安排每6个月或更频繁的后续约会。请注意:您的疫苗是专门为您制定的,可能会很快到期。因此,如果您无法立即开始收到镜头,或者您的射击时间表失误,则可能无法启动或恢复投篮。这样做可能会使您有过敏反应的风险,因此我们将无法向您管理您的疫苗。如果是这种情况,请立即告知我们的办公室。
转导的推论已通过几片图像分类进行了广泛研究,但在最近的,快速增长的文献中,有关适应视觉模型(如剪辑)的文献被完全忽略了。本文介绍了转换零射击和少量剪辑的分类,其中在其中共同进行推理,在一批无标记的查询样品中共同执行,而不是独立处理每个实例。我们最初构建了信息性的文本概率特征,从而在单元单元集中导致分类问题。受期望最大化(EM)的启发,我们基于优化的分类目标使用Dirichlet定律对每个类别的数据概率分布进行模型。然后使用一种新颖的块最小化最小化算法来解决最小化问题,该算法同时估计分布参数和类分配。在11个数据集上进行的广泛的Numerical实验强调了我们批处理推理方法的效果和效率。在带有75个样本的测试批次的零摄像任务上,我们的APARCH产量比Clip的零弹性性能提高了20%的ImageNet准确性。此外,我们在几次设置中胜过最先进的方法。代码可在以下网址提供:https://github.com/ segolenemartin/trandductive-clip。
所有上述装备均属于标准防御套装。如果有任何缺失,请联系您自己的管理员,他们可以协助您进行采购。其所属部门未提供的设备或数量将在记录过程中被移除。括号内的数字是录音中使用的总数。以下装备可以与民用物品交换
575-784-6376 坎农空军基地正在执行主动射击协议 新墨西哥州坎农空军基地——今天下午 4:50 左右,坎农空军基地安全部队接到报告称有人听到枪声。安全部队立即进入主动射击协议。主动射击协议包括基地封锁、就地避难和设施保护。此外,基地内外禁止任何活动。多个社区执法机构正在协助坎农空军基地安全部队保护基地。坎农空军基地将继续搜查基地并保护该地区。目前没有人员受伤的报告,也没有任何嫌疑人。儿童发展中心、学龄项目和青年中心的所有儿童都安全无虞。一旦收到最新消息,我们将在坎农空军基地社交媒体上发布。
在这项工作中,我们证明,由于现有评估协议和数据集中的不足,因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习(MZSL)问题问题。具体来说,我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 (1)既定基线的情况通常是无与伦比的,而且有时甚至是有缺陷的,因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠,因此违反了零照片范式; (2)大多数现有的方法都偏向可见的类,这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战,我们首先引入了一个新的多模式数据集,用于零照片评估,称为MZSL-50,其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别,并且与培训数据没有重叠。此外,我们提出了一种新型的多模式零射击变压器(MZST)体系结构,该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示,并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究,并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说,我们提高了传统的MZSL绩效2。1%,9。81%和8。 vgg-sound,UCF-101和ActivityNet的68%。 最后,我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181%和8。vgg-sound,UCF-101和ActivityNet的68%。最后,我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
生成AI提供了一种简单的,基于及时的替代方案,用于微调较小的BERT风格的LLM,以进行文本分类任务。这有望消除对手动标记的培训数据和特定于任务模型培训的需求。但是,仍然是一个悬而未决的问题。在本文中,我们表明,较小的,微调的LLM(仍然)始终如一,明显优于较大的零射击,这促使文本分类中的模型。我们将三种主要的生成AI模型(与GPT-3.5/GPT-4和Claude Opus)与多种分类任务(情感,批准/不赞成,情绪,情感,党派职位)和文本类别(新闻,推文,演讲,演讲)中进行了比较。我们发现,在所有情况下,使用特定于应用程序的培训数据进行微调均可取得卓越的性能。为了使更广泛的受众更容易访问这种方法,我们将提供一个易于使用的工具包。我们的工具包,伴随着非技术分步指导,使用户能够以最小的技术和计算工作来选择和调整类似BERT的LLM,以完成任何分类任务。
磷营养很长时间以来一直在影响植物的花卉转变,但潜在的机械主义尚不清楚。拟南芥磷酸转运蛋白磷酸盐1(PHO1)在从根到芽的磷酸转移中起关键作用,但是它是否以及如何调节花卉转变是未知的。在这里,我们表明PHO1的敲除突变延迟在长期和短期条件下开花。Pho1突变体的晚开花可以通过玫瑰花结或射击顶点的Pi补充来部分挽救。嫁接测定法表明,PHO1突变体的晚开花是磷酸盐从根到芽的磷酸易位受损的结果。SPX1和SPX2的基因敲除突变,这是两个磷酸盐饥饿反应的两个负调节剂,部分挽救了PHO1突变体的晚期流动。pho1在开花时间调节中对Pho2(Pho2的负调节剂)表示同义。损失PHO1会抑制某些花卉激活剂的表达,包括编码佛罗里语的FT,并在芽中诱导某些花卉阻遏物的表达。遗传分析表明,至少对于PHO1突变体的晚开花,至少部分缩进的茉莉酸信号传导。此外,我们发现pho1的水稻pho1; 2,Pho1的同源物在花卉过渡中起着类似的作用。这些结果表明PHO1整合了磷营养和开花时间,并且可以用作调节植物中磷营养介导的开花时间的潜在目标。