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指挥棒：使用人类偏好反馈对齐文本对审计模型
随着AI生成的Content（AIGC）的开发，文本与ADIO模型正在引起广泛关注。然而，由于自然语言的固有信息密度和有限的模型不明显的能力，这些模型要生成与人类偏好保持一致的音频。为了减轻此问题，我们删除了指挥棒，这是第一个框架，旨在增强使用人类偏爱的反馈来增强生成的音频和文本提示之间的对齐。我们的接力棒包括三个关键阶段：首先，我们策划了一个包含提示和相应生成的音频的数据集，然后根据人类的馈本进行注释。其次，我们使用构造的数据集引入了奖励模型，该数据集可以通过分配奖励输入文本审计对来模仿人类的喜好。最后，我们采用了奖励模型来微调现成的文本对原模型。实验结果表明，我们的指挥棒可以显着提高原始文本对原模型的发电质量，音频完整性，时间关系以及与人类偏爱的一致性。项目页面可从https://baton2024.github.io获得。
定时偏序推理算法 - AAAI 出版物
在本文中，我们提出了定时偏序 (TPO) 模型来指定工作流程安排，尤其是用于对制造流程进行建模。TPO 集成了工作流程中事件的偏序，指定“先发生”关系，并使用时钟上的保护和重置指定时间约束——这是从定时自动机规范中借鉴的想法。TPO 自然使我们能够捕获事件顺序以及一类受限制但有用的时间关系。接下来，我们考虑从工作流程日志中挖掘 TPO 安排的问题，其中包括事件及其时间戳。我们展示了制定 TPO 和图着色问题之间的关系，并提出了一种具有正确性保证的 TPO 学习算法。我们在合成数据集上展示了我们的方法，其中包括两个受飞机调头的实际应用启发的数据集和 Overcooked 电脑游戏的游戏视频。我们的 TPO 挖掘算法可以在几秒钟内从数千个数据点推断出涉及数百个事件的 TPO。我们表明，由此产生的 TPO 为工作流的依赖关系和时间约束提供了有用的见解。
达卡大学植物学系教学大纲...达卡大学植物学系教学大纲...
完整分数：100 1。分类学中的解剖学证据：叶子解剖学；气孔，毛状体；叶柄解剖叶面叶子；茎解剖学；静脉解剖学。2。生殖生物学：人口增长，大小，密度和承载能力；在繁殖系统中，繁殖系统，无性繁殖，与系统学有关的生殖生物学；研究方法；授粉类型，机制，向量。3。天然产品化学在分类学和系统发育中的应用：在解决趋化问题问题中要遵循的步骤；一些用于趋化性相关性的天然产物；色谱 - 基础和定义；通过蛋白质分析的趋化性。4。栖息地；环境关系；生物，非生物因素；空间关系，时间关系，适应性特征。生命形式，侨民类型，忠诚，活力，叶子大小，发育反应，杂物。5。生物多样性与保护：生物多样性保护概论；世界保护策略，孟加拉国的保护策略；国际生物多样性公约；现场保护的方法；孟加拉国的生物多样性保护问题和行动计划； IUCN红色列表类别和威胁孟加拉国的植物。
尼玛瑞韦加重严重低钠血症……
我们报告了一例病例，一名 75 岁女性患者，有轻度基线低钠血症病史，在接受尼玛瑞韦/利托那韦治疗 2019 冠状病毒病 (COVID-19) 后，因抗利尿激素分泌不当综合征 (SIADH) 而出现严重且危及生命的低钠血症。截至 2024 年 7 月 1 日，患者的钠水平稳定在 133 mmol/L，但在 2024 年 8 月 7 日入院时显着下降至 105 mmol/L。患者于 2024 年 7 月 24 日被诊断出患有 COVID-19，并于 2024 年 7 月 26 日至 7 月 31 日接受了全程尼玛瑞韦/利托那韦治疗。尽管没有发烧和肺炎（COVID-19 中 SIADH 的常见诱因），但抗病毒治疗与钠水平下降之间的时间关系表明存在因果关系。该病例强调了对于使用尼玛瑞韦/利托那韦治疗 COVID-19 且有低钠血症病史的患者，密切监测钠水平的重要性，因为他们患严重低钠血症的风险可能会增加。
海马体、前额皮质和嗅周皮质对于偶然顺序记忆至关重要
大量针对啮齿类动物和人类的研究表明，海马体和前额叶皮质对于记忆刺激之间的时间关系至关重要，越来越多的证据表明，嗅周皮质也可能参与其中。然而，不同研究的实验参数差异很大，这限制了我们充分理解这些结构的基本作用的能力。事实上，以前的研究在强调的时间记忆类型（例如，顺序、序列或时间分离）、使用的刺激和反应（例如，试验独特或重复的序列，以及偶然或奖励行为）以及控制潜在混杂因素的程度（例如，原发性和近期效应或继发于项目记忆障碍的顺序记忆缺陷）方面各不相同。为了帮助整合这些发现，我们开发了一种新的范式，用于测试试验独特事件系列的偶然记忆，并同时评估海马体、前额叶皮质或嗅周皮质受损动物的顺序和项目记忆。我们发现，这种新方法可以增强对顺序和项目的记忆，而海马、前额叶和周围皮层的损伤会选择性地损害顺序记忆。这些发现表明，海马、前额叶皮质和周围皮层是广泛结构网络的一部分，这些结构对于偶然学习情景记忆中的事件顺序至关重要。
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。
使用DNA“我的大脑是否会再次完全工作？”：与癌症相关的认知障碍持续的癌症幸存者的挑战和需求动脉粥样硬化血症与炎症之间的时间关系及其对2型糖尿病发作的关节累积作用：一项纵向队列研究
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
接种 COVID-19 和流感疫苗后出现隆突性皮肤纤维肉瘤：病例报告
摘要 2019 冠状病毒病，俗称 COVID-19，是由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS- CoV-2) 引起的传染病。症状范围从轻微（发烧、咳嗽、疲劳）到严重（呼吸急促、器官衰竭），并发症通常出现在有潜在健康问题或免疫系统受损的人身上。最近才引入疫苗来对抗这种疾病，因此需要持续评估潜在的长期影响。相比之下，流感疫苗接种已有 70 多年的历史，可以更好地了解其长期影响。本病例讨论了一名 40 岁的男性患者，他在同一天和解剖部位（右上肢近端臂部）同时接种 COVID-19 疫苗阿斯利康和三价流感疫苗后，右臂患上了隆突性皮肤纤维肉瘤 (DFSP)，病情迅速进展。患者接受了病变切除术和组织病理学分析，结果显示为与 1 级 DFSP 相符的皮肤/皮下肉瘤。病变出现与疫苗接种之间的时间关系引发了对潜在罕见免疫介导不良反应的疑问，本文通过临床分析和对报告类似反应的研究的回顾对此进行了讨论。此案例强调了报告和调查可能与疫苗相关的罕见不良事件的重要性，以识别和更好地了解这些并发症。
股票投资推荐的自动降级时间相关建模
股票投资建议对于指导投资决策和管理投资量至关重要。最近的研究表明，时间相关模型（TRM）的潜力以产生过多的投资回报。然而，在完整的金融生态系统中，当前的TRM遭受了低信噪比（SNR）（SNR）的固有时间偏见，以及利用不适当的关系倾向和传播机制所引起的关系偏见。此外，分布在宏市场场景后面转移，使基础I.I.D.假设并限制TRM的概括能力。在本文中，我们先驱对上述问题对时间相关模式的有效学习的影响，并提出一种自动偏见的时间关系模型（ADB-TRM）对股票推荐。具体而言，ADB-TRM由三个主要成分组成，即（i）元学习的雅典形成了一个双阶段训练过程，内部部分可以缓解时间依赖性偏置和外部meta-learnernernernernernernernernernernernernernernernerner的分布，（II）自动抗逆向型的型号，（ii）自动化的型号的型模型，以适应性的型号的型模型，以适应性型号的型号，并介绍了对逆向型号的型号。对手培训和（iii）全球局部互动有助于从本地和全球分配的角度寻求相对不变的库存嵌入，以减轻分歧转移。在不同股票市场的三个数据集上进行的实验表明，ADB-TRM在累积和风险调整后的收益方面占28.41％和9.53％的最新技术。
船舶结构委员会
图 3.6(b)：钢 B 的破坏性试验结果与非破坏性 ABI 方法确定的主曲线叠加。仅获得两个不稳定断裂 ......................................................................................................................................42 图 3.7(a)：SMA 焊缝的破坏性试验结果与非破坏性 ABI 方法确定的主曲线叠加。在 0 o C 时未获得不稳定断裂 .............................................................................................................................43 图 3.7(b)：FCA 焊缝的破坏性试验结果与非破坏性 ABI 方法确定的主曲线叠加....................................................................................44 图 3.8(a)：SMA 焊缝的正则化图。破坏性测试结果和非破坏性测试结果的参考温度分别为 -62 o C 和 -48 o C。........45 图 3.8(b)：FCA 焊缝的正则化图。破坏性测试结果和非破坏性测试结果的参考温度分别为 -9 o C 和 -49 o C。..........45 图 3.9：钢 A 的标准化图。破坏性试验结果和非破坏性试验结果的参考温度分别为 -77 o C 和 -60 o C.................................46 图 4.1：疲劳试验样品示意图 ......................................................................................50 图 4.2(a)：应变应用与时间示意图 .............................................................................51 图 4.2(b)：与应变应用相对应的机械磁滞回线（图 4.2(a)）。................................................................................................................51 图 4.2(c): 对应于应变循环的 B 场测量（图 4.2a）........................................................52 图 4.3(a): 机械磁滞随循环次数变化的不同阶段.........................................................................................................52 图 4.3(b): 机械磁滞和 B 场的阶段与循环次数的关系.........................................................................53 图 4.4(a): 磁滞损失和 B 场/循环与循环次数的关系（低循环疲劳）.........................................................................54 图 4.4(b): 磁滞损失和 B 场/循环与循环次数的关系（高循环疲劳）.........................................................................55 图 5.1: 本程序中使用的 MT 样本示意图.............................................................................57 图 5.2: 样本照片，显示一个焊缝上的点焊探针脚趾。另一焊趾经过打磨和锤击处理....................................................................................58 图 5.3：使用 MWM 传感器沿焊缝横向进行的渗透性测量示例.............................................................................58 图 5.4：疲劳试验台上安装有 PD 探头的样本.............................................................................59 图 5.5(a)：NPD 读数与循环次数.........................................................................................................60 图 5.5(b)：NPD 读数与循环次数（通道 12 和参考探头）....................................................60 图 5.6(a)：原始 PD 读数与循环次数（通道 12）.........................................................................61 图 5.6(b)：原始 PD 读数与循环次数（参考探头）.........................................................................61 图 7.1：裂纹扩展仪示意图（CPA 图案）.............................................................................67断裂股线与电阻的关系......68 图 7.3(a)：在缺口两侧安装两个仪表的中拉伸试样照片.........................................................................................................69 图 7.3(b)：疲劳试验装置照片.........................................................................................................69 图 7.4：使用改进和标准安装程序的两个仪表在疲劳试验期间的电压与时间关系图.........................................................................70 图 7.5(a)：使用改进安装程序的仪表的电压与时间关系图（图 7.4 的缩放图）.........................................................................................71