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及时提示 - 动物和食品科学系
我希望我们在霜冻之前收到一些急需的降水，以改善牧场条件。但是，缩短的日长度和挥之不去的霜冻将限制饲料的产生。制定您的计划并准备采取行动，而不是希望下周下雨。重新思考高风险的储藏罐管理米歇尔·阿诺德（Michelle Arnold）博士 - DVM，MPH英国反刍动物扩展兽医牛呼吸疾病（“ BRD”）或“运输发烧”或“运输发烧”，也称为支气管内肿瘤，也称为Posteaned（Stocker）Calves的疾病和死亡的最常见原因（当时的疾病），但在packeined（Stocker）calves中均具有巨大的污染。传统上，人们认为通过疫苗接种的疾病预防是改善Stocker健康结果的答案，但是由于发病率和死亡率继续上升，目前的疫苗接种建议并不能遇到挑战。越来越多的研究重点是上呼吸道中正常，健康的“微生物群”（细菌种群）的重要性，以维持小腿健康并提高免疫力。这种正常的微生物种群通过多种机制进行调节或对照，包括1）与养分的致病生物（不良错误）竞争，2）通过募集白细胞捍卫肺组织和4）抗体生产，以保护抗体的生产，专门针对病原体的生产，3）通过募集白细胞来保护肺泡，以保护抗体，以保护抗体，以保护抗体，以保护抗体，以促进抗体，以促进抗体，以促进抗体，以促进抗体，以促进抗体，以促进抗体，以保护MIGA，MIGA，MIGA，MIGA，MIGA，MIGA，MIGA。然而，被诊断为BRD的牛具有明显的破坏菌群，而相反，可致病的细菌蓬勃发展。检查在刺激免疫系统的同时保留正常微生物群的方法是目前正在勘探的新边界，以减少疾病，死亡损失和抗菌剂使用，尤其是在Stocker Calf部门。是时候限制对呼吸菌群产生深远影响的管理程序和治疗方法以改善高风险储藏箱的健康吗？Stocker行业对于肯塔基州的牛/小牛业务的经济成功至关重要。通过销售谷仓在农场上销售的小牛通常绝不是，形状或形式，准备进入饲料批量以喂食以屠宰体重。这些犊牛经常以小团体（有时是10只或更少的犊牛）到达船上的码头，这些犊牛是在拖车上断奶的。许多犊牛是轻量级（<400＃），营养和微量矿物质状态差，未接种疫苗，男性是完整的公牛，一部分小母牛犊牛怀孕了。到达院子后，小牛与多个来源的小牛相称，大多数均具有未知的疫苗接种和驱虫史，然后称重，出售并最终运送到储藏室或背景
生物多样性的净收益咨询意见给开发人员和生态顾问 - 提示和窍门，以简化2024年11月的介绍，现在
生物多样性的净收益咨询意见给开发人员和生态顾问 - 提示和技巧，以简化2024年11月的介绍，因为我们已经与BNG打交道了几个月，很明显，某些问题正在反复出现，要求理事会在计划申请之前先寻求更多信息。本说明确定了最常见的问题，并提供有关如何避免或解决这些问题的建议。重要的 - 红线边界可以包含一个以上的多边形，其中某些或全部要创建或增强的栖息地位于开发的红线边界之外，必须使用法律协议来确保该领域的确保，并且必须在自然英格兰进行注册，然后才能将生物多样性增长条件释放，涉及开发人员的时间和费用，以供开发人员使用LPA。如果要创建或增强的栖息地完全在红线边界内，则LPA可以通过计划条件或法律协议来确保其确保其确保，并且它不需要在自然英格兰注册。在这些情况下，我们将通过法律协议和规划条件来确保更重要的领域，避免法律协议的时间和费用以及与自然英格兰的注册时间和费用。因此，在需要创建很小的栖息地以获得净收益的情况下，这对开发人员来说是有利的，让他们在可能的情况下（红线）边界内。请注意，应用程序的红线边界只要在同一所有权（蓝线）边界内，就可以构成一个以上的土地。因此，开发站点可以在其周围绘制一个红线边界，并且作为同一计划应用程序的一部分，蓝线边界内的单独的BNG区域也可以在其周围绘制一个红线边界。例如，如果正在建造新的农场建筑物，并且通过在农场其他地方的田野角种植混合磨砂膏来满足BNG要求，那么如果在计划申请中提交了红线边界计划，则可以将其算作现场BNG，其中包括围绕开发地点的红线和周围的红线，并在磨砂膏周围种植了单独的红线。这确实可以节省小网站上的时间和费用。
视频文本提示弱监督时空 -
弱监督时空的视频接地（STVG）旨在给定文本查询，而无需注释的训练数据，旨在将目标对象定位。现有方法通过从视频框架功能中裁剪对象，丢弃所有上下文信息，例如位置变化和实体关系，从而独立于每个候选管。在本文中，我们提出了视频文本提示（VTP）来构建候选功能。从特征图中裁剪管区域，我们绘制视觉标记（例如红色圆圈）作为视频提示上的对象管；相应的文本提示（例如在红色圆圈中）也被插入询问文本的主题单词后，以突出显示其存在。然而，如果没有作物，每个罐头特征都可能看起来相似。为了解决这个问题，我们通过引入负面的对比样本而不是删除候选对象而不是被强调的对比对比样本，进一步提出了Concon-Con-Concon-Conconvive VTP（CVTP）；通过合并VTP候选人与对比样本之间的差异，正确候选者和其余部分之间的匹配分数差距被扩大。在几个STVG数据集上进行了广泛的实验和消融，我们的结果通过很大的边距超过了现有的弱监督方法，这证明了我们提出的方法的有效性。
高级提示作为催化剂：增强大型语言模型在胃肠道癌症管理中的作用
8 这些作者的贡献相同 *通信地址：yang_chen@bjcancer.org (YC)；zhangli_pku@pku.edu.cn (LZ)；shenlin@bjmu.edu.cn (LS)；dongbin@math.pku.edu.cn (BD) 收稿日期：2023 年 7 月 24 日；接受日期：2023 年 8 月 8 日；在线发表日期：2023 年 8 月 14 日；https://doi.org/10.59717/j.xinn-med.2023.100019 © 2023 作者。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。引用：Yuan J.、Bao P.、Chen Z. 等人，(2023)。高级提示作为催化剂：增强大型语言模型在胃肠道癌症管理中的作用。创新医学 1(2)，100019。大型语言模型 (LLM) 在医疗保健方面的表现可能会受到提示工程的显著影响。然而，到目前为止，该研究领域在胃肠道肿瘤学中仍然相对未知。我们的研究深入探讨了这个尚未探索的领域，调查了各种提示策略的有效性，包括简单提示、模板提示、情境学习 (ICL) 和多轮迭代提问，以优化 LLM 在医疗环境中的表现。我们开发了一个全面的评估系统来评估 LLM 在多个维度上的表现。这个强大的评估系统确保对 LLM 在医学领域的能力进行全面评估。我们的研究结果表明，提示的全面性与 LLM 的表现之间存在正相关关系。值得注意的是，以反复问答为特征的多轮策略始终能产生最佳效果。ICL 是一种利用相互关联的情境学习的策略，也显示出巨大的潜力，超越了使用更简单的提示所取得的成果。这项研究强调了高级提示工程和迭代学习方法在提高 LLM 在医疗保健领域的适用性方面的潜力。我们建议进行更多研究以完善这些策略并研究它们的潜在整合，以真正发挥 LLM 在医学应用中的全部潜力。
评估工作机会时要使用的提示 | AI @ Work
比较薪资和福利 提示：“帮我比较一下两个工作机会：一个提供 55,000 美元的薪水，没有健康福利，另一个提供 50,000 美元的薪水，有全额健康福利和 401(k) 匹配。哪一个可能总体上更好？” 评估长期增长潜力 提示：“我如何评估两个工作机会的长期增长潜力？一个是一家具有快速增长潜力的小型初创公司，另一个是一家拥有明确晋升途径的知名公司。” 评估工作与生活的平衡 提示：“一份工作提供灵活的工作时间，但需要一些周末工作，而另一份工作提供严格的 9 到 5 时间表，没有周末工作。我如何评估哪份工作提供了更好的工作与生活的平衡？” 分析公司文化 提示：“有哪些方法可以比较两个工作机会之间的公司文化？我想找到一家具有协作环境的公司，让我能够融入其中。”考虑工作地点提示：“我如何评估两个工作机会的位置？一份工作位于生活成本较高的大城市，另一份工作位于生活成本较低的小城镇。”权衡职业发展机会提示：“一份工作提供正式的指导和培训计划，而另一份工作提供更直接的责任和自主权。我如何评估哪份工作能更好地帮助我实现职业成长？”
memvlt：基于自适应内存的提示
视觉跟踪（VLT）通过整体语言描述增强了传统的视觉对象跟踪，要求跟踪器除了视觉信息之外，还可以灵活地理解复杂而多样的文本。但是，大多数现有的视觉跟踪器仍然过于依赖最初的固定多模式提示，这些提示迫使它为动态变化的目标提供有效的指导。幸运的是，互补学习系统（CLS）理论表明，人类成员系统可以动态存储和利用多模式感知信息，从而适应新的情况。受到此启发，（i）我们提出了一个基于mem-ory的v is-l and an an an an an an gracker（memvlt）。通过将内存建模合并以调整静态提示，我们的方法可以提供自适应提示来跟踪指导。（ii）具体来说，根据CLS理论设计了内存存储和内存相互作用模块。这些模块有助于短期和长期记忆之间的存储和灵活的相互作用，从而生成适应目标变化的提示。（iii）最后，我们在主流VLT数据集上进行了广泛的经验（例如g。，mgit，tnl2k，lasot和lasot ext）。实验结果表明，MEMVLT实现了新的最先进的表现。令人印象深刻的是，它在MGIT上获得了69.4％的AUC和TNL2K的63.3％AUC，将现有最佳结果分别提高了8.4％和4.7％。代码和模型将在以下网址发布：https：//github.com/xiaokunfeng/memvlt。
ND 医疗补助质量衡量编码提示表
• 年龄和阶段问卷 - 第 3 版 (ASQ-3) • 父母对发育状况的评估 (PEDS) - 出生至 8 岁 • 父母对发育状况的评估 - 发育里程碑 (PEDS-DM) • 幼儿幸福感调查 (SWYC) • 巴特尔发育清单筛查工具 (BDI-ST) - 出生至 95 个月 • Bayley 婴儿神经发育筛查 (BINS) - 3 个月至 2 岁 • Brigance 筛查-II - 出生至 90 个月 • 儿童发育清单 (CDI) - 18 个月至 6 岁 • 婴儿发育清单 - 出生至 18 个月 需要注意的是，专门针对某一发展领域（例如儿童的社会情感发展 [ASQ-SE] 或自闭症 [M-CHAT]）的标准化工具不是可接受的与整体发育筛查相关的筛查工具，这些筛查工具可识别发育、行为和社会延誤。
MSAGPT：神经提示通过MSA生成预培训预测蛋白质结构
多个序列比对（MSA）在揭示蛋白质家族的进化轨迹方面起着关键作用。对于缺乏足够同源信息来构建高质量MSA的蛋白质序列通常会损害蛋白质结构预测的准确性。尽管已经提出了在这些条件下生成虚拟MSA的各种方法，但它们在全面捕获MSA中的复杂共同进化模式或需要外部Oracle模型的指导方面缺乏。在这里，我们介绍了MSAGPT，这是一种通过低MSA制度中MSA生成预训练提示蛋白质结构预测的新型方法。MSAGPT采用一种简单而有效的2D进化位置编码方案来对复杂的进化模式进行建模。在此赋予其灵活的1D MSA解码框架中，有助于零或几次学习。更重要的是，我们证明了利用AlphaFold2的反馈可以通过拒绝微调（RFT）和AF2反馈（RLAF）的增强学习来进一步增强模型的能力。广泛的实验证实了MSAGPT在生成忠实的虚拟MSA增强结构预测准确性方面的功效（在几乎没有射击的情况下高达 +8.5％TM得分）。转移学习能力还突出了其促进其他蛋白质任务的巨大潜力。
INFO 7375＆提示为生成AI的工程...
课程信息课程标题：生成AI课程的提示工程编号：信息7375学期和年度：2025春季学分：4 CRN：TBD课程格式：在线讲师信息全名：Shirali Patel电子邮件地址：shi.patel@northeaseastern.edu办公室。 TA将举办协助小时教练Shirali Patel是位于阿灵顿校园外的兼职教师。Shirali拥有超过20年的系统工程师，项目经理和产品经理的经验，为她的学生带来了丰富的知识和实践专业知识。她拥有乔治华盛顿大学的工程管理博士学位，目前在微软担任产品管理总监。在这个职位上，她领导了一个负责为政府客户推出M365云的团队，最近重点关注Copilot的推出。除了她的专业成就外，Shirali还是一位骄傲的美国空军资深人士，为她的工作和教学带来了独特的观点和纪律。助教信息全名：TBD电子邮件地址：TBD办公室时间：TBD课程先决条件无，但是需要对Python编码的基本了解。
通过及时的工程改善LLM在放射学中的使用：从精确提示到零射击学习
目的大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）在放射学上显示出巨大的潜力。他们的有效性通常取决于及时的工程，这可以优化与聊天机器人的交互，以获得准确的结果。在这里，我们强调了迅速工程在调整LLMS对特定医疗任务的反应中的关键作用。使用临床案例的材料和方法，我们阐明了不同的提示策略，可以在没有基本模型的其他培训的情况下使用GPT4适应新任务的LLM CHATGPT。这些方法的范围从精确提示到高级内部文化方法，例如少量射击和零射击学习。此外，讨论了作为数据表示技术的嵌入的重要性。结果提示工程大大改善并助长了聊天机器人的输出。此外，嵌入规格 -