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World File Search System李堡
Xiang Li (李祥)
1。x li，j ding，m elhoseiny。vrsbench：一种多功能视觉语言基准数据集，用于遥感图像理解。神经信息处理系统（NERUIPS）的第三十八大会，2024年。pdf 2。m艾哈迈德，X li，M Elhoseiny。3DCOMPAT200：用于组成识别的语言扎根大规模3D视觉数据集。第三十八届神经信息处理系统会议（Neruips），2024年。3。x li†，Jian ding†，Z Chen，M Elhoseiny。uni3dl：3D和语言理解的统一模型。欧洲计算机视觉会议（ECCV）2024。PDF 4。J Chen，D Zhu，X Shen，X Li，Z Liu，P Zhang，R Krishnamoorthi，V Chandra，Y Xiong，M Elhoseiny。迷你v2：大型语言模型作为视觉多任务学习的统一接口。arxiv。PDF 5。D Zhu，J Chen，X Shen，X Li，M Elhoseiny。Monigpt-4：使用先进的大语言模型来增强视力语言理解。国际学习表征会议（ICLR）2024（> 24K在GitHub开始）。PDF 6。J Chen，D Zhu，K Haydarov，X Li，M Elhoseiny。 视频chatcaptioner：迈向丰富的时空描述，arxiv 2023。 PDF 7。 f khan†，X li†，一座寺庙，M elhoseiny。 渔网：用于鱼类补充，检测和功能性状预测的大规模数据集和基准。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023年。 PDF 8。 pdfJ Chen，D Zhu，K Haydarov，X Li，M Elhoseiny。视频chatcaptioner：迈向丰富的时空描述，arxiv 2023。PDF 7。f khan†，X li†，一座寺庙，M elhoseiny。渔网：用于鱼类补充，检测和功能性状预测的大规模数据集和基准。国际计算机视觉会议（ICCV），2023年。PDF 8。pdfX Shen，X Li，M Elhoseiny。MASTGAN：具有时间运动风格的视频，IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023年。
当地通勤区李堡出行政策
b. 被命令在其主要居住地当地通勤区以外的美国本土地点服现役的士兵，在完成现役后有权获得从主要居住地到工作地点的交通费，然后返回主要居住地。被命令在其主要居住地当地通勤区内服役的士兵，在第一天有权获得前往工作地点的交通费，在最后一天退役后有权获得从工作地点到居住地的交通费。在剩余的现役期间，他们无权获得每日津贴或里程费，除非根据第 4 或 5a 段中的例外情况获得授权。
备忘录 - 李堡标识管理 - 陆军驻地
5. 所有组织（包括李堡的租户）若想在设施周围和/或 ACP 处张贴临时标牌，将向李堡公共工程部总体规划处提交申请，以获得批准。此申请必须在标牌竖立前至少 30 天提交。提交的标牌申请将接受审查，以确保其不会影响设施的美观，也不会造成安全/交通隐患。标牌可在活动/标牌主题前七天张贴，并在活动结束后两天内移除。所有标牌都必须在标牌背面包含联系人姓名、电话号码和电子邮件地址以及授权日期范围（此信息可以用防风雨永久性记号笔手写）。所有标牌都将由提出申请的活动安装和移除。不允许在 ACP 的围栏上或周边围栏的任何其他地方张贴任何标牌。提出申请的活动需要移除标牌和任何已安装的杆子或其他支撑设备。公共工程部运营和维护部门将拆除未经批准的标志、超过批准时间遗留的标志以及任何遗留的杆子或其他支撑设备，并向提出拆除申请的活动收取费用。
段昱冰(Duan Yubing), 徐晗逸, (Xu Hanyi), 李毅(Li Yi), ...
摘要。由于国民经济的改善和电子商务的持续发展，在线购物的规模不断扩大。但是，现有的快速交付站通常存在管理问题，并且不能整天开放，这增加了企业的管理困难和成本，并为用户提供便利。引起不便。这项工作设计了一个有效的合作系统，该系统由邮政机器人，龙门机器人和应用程序管理终端组成。它使用数字双技术来读取机器人的运动参数和工作状态，并创建一个具有良好耐力性能的智能控制系统，障碍超越能力和信息收集能力，执行科学调度，适应物流操作中的各种方案，并创建高度实用的智能站，以增强运输服务行业的能力。
s41467-024-54138-9.pdf - 李静宜
基因组分析通常无法预测癌症的治疗结果。这种失败在一定程度上是由于大量的基因改变和癌症信号网络的可塑性。功能分析可以确定信号动力学，是预测药物反应的另一种方法。目前尚不清楚整合实体肿瘤的基因组和功能特征是否可以提供对治疗脆弱性的独特见解。我们通过对内在凋亡机制的 BH3 分析，在胶质瘤患者样本和衍生模型中进行分子和功能联合表征。我们发现，标准治疗以基因型特异性的方式快速重新连接凋亡信号，揭示了具有特定分子特征（例如 TP53 WT）的胶质瘤中可靶向的凋亡脆弱性。然而，BH3 分析的整合表明，高线粒体启动也是诱导胶质瘤凋亡所必需的。因此，机器学习方法可以识别出一种复合分子和功能特征，该特征可以最好地预测各种颅内胶质瘤模型对标准治疗疗法与 ABBV-155（一种针对内在凋亡的临床药物）的反应。这项研究表明，互补的功能和分子数据可以稳健地预测治疗引起的细胞死亡。
