基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果,其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时,用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制(即对象)组成图像,并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2,15,24,27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观,因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时,迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号,例如Hu等人。[18],Patashnik等。[34],Zeng等。[58],草图[50],图像[5,47,54]编辑图像。但是,其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱,要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同,我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件,即对象级编辑。我们表明,我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务,从而实现全面的编辑功能。
2024 年 4 月 29 日 企业管理和服务部门 工业生产合同、商业化和体育合同、合同、会议和融资转型协调部门de Bienes y Servicios Lic。 José Antonio Sánchez Rodríguez Líder de Proyecto IGNACIO BELEN ARIAS LONA 是 ANCLA 经纪商商业模式的代表,SA DE CV,出于我的目的,提出了正式声明的抗议DCAS-SA-CATRI-GPCCC-SSCCFBS-DD-0355-2024 将于 2024 年 4 月 29 日到期,接受 las Medidas de Mitigación de Riesgos (MMRDD) 协会可能的 riesgos en ética 和 integridad corporativa,表示在 el oficio antes继续提及 Acuerdo Comercial relativo al En relación con la ampliación en Monto del contrato 5400031130 para la “SERVICIO DE MANTENIMIENTO A EQUIPOS CONTRAINCENDIOS UBICADOS EN LOS SECTORES DE DUCTOS A CARGO DE LA GERENCIA DE TRANSPORTE, MANTENIMIENTO Y SERVICIOS DE DUCTOS”
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载,并根据适用于其他已发布材料(LAA)的条款和条件提供,如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
已经研究了在电递电明模式下测试过程中焊接结构的幂IGBT模块的组件降解的主要机制和连接的界面。已经开发了焊接结构的功率IGBT模块组成部分降解机制的分类和出现,包括其发生和检测指标的原因。准备并进行了一个实验,以研究循环模式对IGBT模块设计个人元素载荷程度的影响。根据测试以短而长的电脱脂基化模式,构建了收集器发射器对周期数的饱和电压的依赖性,从而确定在测试模式或操作上没有数据的情况下,在不需要其他诊断措施的情况下,在没有数据或操作上没有数据的情况下,测试设备降解的主要机制。
摘要:本文系统地研究了郑州航空大学的研究生英语课程的生态教学模式的构建和实践,探索了其在大学英语教育中的应用和有效性。文献综述从生态系统理论的角度及其对教育的影响开始,分析了在国内和国际上对生态教学的相关理论。它提出了生态教学模式的基本原理,例如可持续性,互动性和整体主义。通过定性和定量研究方法的结合,设计了特定的教学实践方案,并通过数据收集和分析来评估生态教学模式的实施效果。这项研究发现,生态教学模式显着增强了学生的英语应用能力和学习动机,促进了教师与学生之间的互动,并建立了积极的学习生态环境。案例研究表明,在郑州航空大学实施生态教学时,教师根据学生反馈不断调整其教学策略,从而有效提高教学质量和学生满意度。本文总结了生态教学模式的实际价值并提出未来的研究方向,强调了生态学观点在外语教育领域的重要性及其潜在的政策含义。
taxabind通过结合多种模型来执行物种分类来解决对生态问题的更强大和统一方法的需求(这是什么样的熊?),分配映射(在哪里?),以及与生态学有关的其他任务。该工具也可以用作与生态建模有关的大型研究的起点,科学家可能用来预测动植物种群的转变,气候变化的影响或人类活动对生态系统的影响。
Hannah P. Gideon, 1 , 2 , 23 Travis K. Hughes, 3 , 4 , 5 , 23 Constantine N. Tzouanas, 3 , 4 , 5 , 23 Marc H. Wadsworth II, 3 , 4 , 5 , 6 Ang Andy Tu, 7 Todd M. Gierahn, 7 Joshua M. Peters, 4 , 7 Forrest F. Hopkins, 4 , 8 Jun-Rong Wei, 4 , 8 Conner Kummerlowe, 9 Nicole L. Grant, 1 Kievershen Nargan, 10 Jia Yao Phuah, 1 H. Jacob Borish, 1 Pauline Maiello, 1 Alexander G. White, 1 Caylin G. Winchell, 1 , 2 , 11 Sarah K. Nyquist, 3 , 4 , 5 , 9 , 12 Sharie Keanne C. Ganchua, 1 Amy Myers, 1 Kush V. Patel, 1 Cassaundra L. Ameel, 1 Catherine T. Cochran, 1 Samira Ibrahim, 3 , 4 , 5 Jaime A. Tomko, 1 Lonnie James Frye, 1 Jacob M. Rosenberg, 4 , 8 , 13 Angela Shih, 13 Michael Chao, 4 , 8 Edwin Klein, 14 Charles A. Scanga, 1 , 2 Jose Ordovas-Montanes, 4 , 5 Bonnie伯格(Berger),约书亚·T·马蒂拉(Joshua T. Shalek 3,4,5,6,6,18,24,25, * 1微生物学和分子遗传学系,匹兹堡大学医学院,宾夕法尼亚州匹兹堡,宾夕法尼亚州匹兹堡研究中心,匹兹堡,宾夕法尼亚州匹兹堡大学,美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学,美国3号宾夕法尼亚州匹兹堡大学3.哈佛大学,马萨诸塞州剑桥,美国5麻省理工学院和哈佛大学,马萨诸塞州剑桥市6美国6化学系,马萨诸塞州理工学院,马萨诸塞州剑桥市,美国7 7生物工程系),sfortune@hsph.harvard.edu(S.M.F.美国马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州波士顿公共卫生学院9计算与系统生物学计划,马萨诸塞州技术研究所,美国马萨诸塞州剑桥市,美国10号非洲卫生研究所,南非德班,南非,肺部,过敏和重症监护医学司,匹兹堡大学,匹兹堡大学,匹兹堡,帕特斯堡,帕特斯堡,帕特斯堡,帕特斯堡,帕特斯堡,美国12级计算机。美国马萨诸塞州剑桥市技术,13美国马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州综合医院,美国马萨诸塞州波士顿,美国14号实验室动物研究部,匹兹堡大学,匹兹堡宾夕法尼亚州匹兹堡大学15美国匹兹堡,匹兹堡大学匹兹堡大学的传染病学系,美国15南非德班,纳塔尔17化学工程系,马萨诸塞州剑桥,马萨诸塞州剑桥市,美国马萨诸塞州剑桥研究所18宾夕法尼亚州剑桥市的马萨诸塞州综合癌症研究所,马萨诸塞州科技研究所19 of KwaZulu-Natal, Durban, South Africa 21 Department of Infection and Immunity, University College London, London, UK 22 Department of Microbiology and Physiological Systems, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA, USA 23 These authors contributed equally 24 These authors contributed equally 25 Lead contact *Correspondence: joanne@pitt.edu (J.L.F.),shalek@mit.edu(A.K.S。)https://doi.org/10.1016/j.immuni.2022.04.004
摘要 - 预测衰老个体临床下降的轨迹是一个紧迫的挑战,尤其是对于患有轻度认知障碍,阿尔茨海默氏病,帕金森氏病或血管性痴呆症患者而言。准确的预测可以指导治疗决策,确定风险因素并优化临床试验。在这项研究中,我们比较了在临床痴呆率评级量表“盒子总和”评分(SOBCDR)中,在2年间隔内进行了两种深度学习方法。这是痴呆症研究中的关键指标,评分范围从0(无损害)到18(严重损害)。为了预测下降,我们训练了一个混合卷积神经网络,该网络将3D T1加权的脑MRI扫描与表格临床和人口统计学特征(包括年龄,性别,体重指数(BMI)和基线SOBCDR)相结合。我们针对Autogluon进行了基准测试,Autogluon是一个自动化的多模式学习框架,选择了适当的神经网络体系结构。我们的结果证明了将图像和表格数据组合在临床应用预测建模中的重要性。深度学习算法可以融合基于图像的大脑特征和表格临床数据,并具有衰老和痴呆症的个性化预后。
属于伊蚊属的毒性昆虫是病毒和丝状病原体的载体。Ades bopotus是一个越来越重要的向量,因为它在全球范围内的迅速扩展。在全球气候变化和人畜共患疾病的出现的背景下,需要使用现场应用的识别工具来加强对具有医疗兴趣的节肢动物的昆虫学调查的努力。大规模的蚊子对蚊子的主动调查需要熟练的技术人员和/或昂贵的技术设备,这使大量命名物种更加困惑。在这项研究中,我们通过利用机翼干涉模式显示的特定物种标记来开发出一种伊蚊物种的自动分类系统。保留494个24 Aedes spp的显微照片的数据库。记录了十多张图片的人经历了一种深入的学习方法,以训练卷积神经网络并测试其在属,亚属和物种分类学水平上对样本进行分类的准确性。我们在属水平上记录了95%的准确性,在三个测试的亚属中,两种(ochlerotatus and stegomyia)的准确性> 85%。最后,将8个精确地分类为10个Aedes sp。经历了总体准确性> 70%的培训过程。总的来说,这些结果证明了这种方法对艾德斯物种识别的潜力,并将代表未来实施大规模昆虫学调查的工具。
自动驾驶汽车(AVS)需要可靠的交通标志识别和健壮的车道检测功能,以确保在复杂和动态的环境中实现安全的导航。本文介绍了一种综合方法,结合了先进的深度学习技术和多模式大型语言模型(MLLMS),以实现全面的道路。对于交通标志识别,我们系统地评估了Resnet-50,Yolov8和RT-Det,在Resnet-50中以99.8%的状态效果达到99.8%,Yolov8的精度为98.0%,尽管具有较高的计算机复杂性,但在RT-DECT上的精度达到了96.6%的精度。对于车道检测,我们提出了一种基于CNN的分割方法,通过多项式曲线拟合增强了,该方法在有利条件下肝脏高精度。更重要的是,我们引入了一个轻巧的,多模式的,基于LLM的框架,该框架直接进行了调整的指令,以调整您的小而多样化的数据集,从而消除了对Intial预处理的需求。该框架有效地处理了各种车道类型,复杂的交叉点和合并区域,可以通过不利条件下的推理来提高车道检测可靠性。尽管有限制可用的培训资源,但我们的多模式方法表明了高级推理能力,达到了53.87%的所有准确性(FRM),这一问题总体上是82.83%的总体确保(QNS),在清晰的条件下,泳道的检测准确性为99.6%,在夜间和93.0%的情况下为93.0%的雨水,以及8.0%的雨水,以及8.8的范围。道路退化(95.6%)。拟议的综合框架显着增强了AV感知的可观性,从而极大地促进了在各种和充满挑战的道路方案中更安全的自主驾驶。