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日期：20-12-2024注意封闭的招聘...
的应用程序被邀请在时间限制的ICAR基因组编辑网络计划下的高级研究员（一个数字）的职位，标题为“精子干细胞中的基因组编辑，并移植具有改善肉类生产特质的羔羊”，收到该应用程序的最后一个日期已扩大到30.1220224。此招聘受到ICAR的有效条款和条件进行此类任命。项目终止后，没有在ICARNIANP/ICAR中提供吸收/重新就业。参与的人的服务将自动被终止项目终止。任命纯粹是临时的，有可能随时终止，而无需分配任何原因。有兴趣的候选人可以通过电子邮件（SoftCopy）将正式填写的申请（softCopy）发送给“ binsilabkrishnan@gmail.com”或30-12-2024或之前。入围候选人将在06-01-2025通知，面试日期将被宣传，并将在班加罗尔Adugodi的Icar-Nianp举行。候选人将不得支付任何TA/DA，必须自己安排旅行，住宿等。参加面试。
在扩散模型中使用令牌优化的开放式摄取注意图
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外，诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是，当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中，我们介绍了开放式摄影注意力图（OVAM） - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法，可为任何单词生成注意力图。此外，我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程，用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。
流感疫苗禁忌症及注意事项（针对曾接种过流感疫苗并出现严重过敏反应的人）*
† 存在禁忌症时，不应接种疫苗，这符合 ACIP 免疫接种通用最佳实践指南；https://www.cdc.gov/vaccines/hcp/acip-recs/general-recs/index.html。除了表中列出的基于流感疫苗严重过敏反应史的禁忌症外，每种流感疫苗均禁用于对该疫苗的任何成分产生严重过敏反应（例如过敏反应）的人。疫苗成分可在包装说明书中找到。尽管对鸡蛋有严重过敏反应（例如过敏反应）史是使用鸡蛋类 IIV4 和 LAIV4 的禁忌症，但 ACIP 建议有鸡蛋过敏史的人可以接种任何经许可、推荐的流感疫苗，只要这些疫苗适合他们的年龄和健康状况。
3D猫：脑肿瘤的通道注意变压器
摘要 - 脑肿瘤诊断是一项具有挑战性的任务，但对于计划治疗以停止或减慢肿瘤的生长至关重要。在过去的十年中，卷积神经网络（CNN）在医学图像中肿瘤的自动分割中的高性能急剧增加。最近，与CNN相比，视觉变压器（VIT）已成为医学成像的稳健性和效率的核心重点。在本文中，我们提出了一个新颖的3D变压器，称为3D catbrats，用于基于最先进的SWIN变压器的磁共振图像（MRIS），用于使用残留块和通道注意模块的最先进的SWIN变压器进行磁共振图像（MRI）。在Brats 2021数据集上评估了所提出的方法，并实现了在验证阶段超过当前最新方法的平均骰子相似性系数（DSC）的定量度量。索引项 - CNN，变形金刚，VIT，语义段
大脑健身对幼儿注意力的有效性
注意力是指人的注意力只集中在一个物体上，性质比较固定、坚定、强烈，不易将注意力转移到其他物体上，而健脑操是用来提高记忆力和注意力的锻炼或运动。本研究的目的是研究健脑操是否有助于提高儿童的注意力。研究方法本研究采用定量预实验，设计为一组前测-后测设计。本研究没有组间比较，但使用已有的组来测量治疗前后注意力得分差异。结果研究与讨论本章研究人员基于的数据收集于 2023 年 5 月 5 日至 8 日在北雅加达 Tanjung Priok 村 RT 002 RW 015 地区进行。研究对象的人数为 10 人，采用总抽样技术，样本来自涉及的所有人口。根据已进行的研究，可以得出结论，大脑锻炼对儿童的注意力有积极影响。大脑锻炼包括身体运动和大脑锻炼，可刺激血液流动和化学物质的释放，从而提高注意力和专注力。
诉讼中的生成式人工智能：使用生成式人工智能之前的 5 个关键注意事项
有关诉讼中 AI 的更多信息，请参阅《评估 ChatGPT 授权动议的法律伦理》、《诉讼律师应谨慎对待 AI 工具》和《为什么法律部门应该拥抱 AI 的工作潜力》。在诉讼中使用生成式 AI 之前的注意事项
北卡罗来纳州生成的AI实施建议和注意事项
已经创建了这些生成的AI实施建议和考虑因素，以共享信息和资源，以帮助直接负责执行生成AI工具并指导北卡罗来纳州公立学校的AI素养。请注意，随着生成AI正在新兴的技术，并且正在迅速改变，法律和规则的使用规则也是一份生动文档，它将根据需要进行更新，以反映在这种非常流畅的环境中发生的变化。最后一个更新将显示在每个页面的底部以供您参考。这些准则是围绕北卡罗来纳州数字学习计划的五个重点领域组织的，该计划指导北卡罗来纳州公立学校的数字教学。数字学习计划鼓励安全利用创新技术为学生做好准备，并为未来的学校做好准备，并努力改善学生的成果并支持适当使用技术来推进学习。th是围绕NC数字学习计划的五个焦点领域组织的，如该图形所示。
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
基于EEG的听觉注意解码 - ESAT的主页
d∈Rlc×1，收集所有时间滞后和通道的所有解码器系数，以及x（t）= h x 1（t）t x 2（t）t x 2（t）t·x c（t）t c（t）