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World File Search System细粒度
公共和私营部门在创新中的互动——......
■ 与信息指标相反，在所研究的 16 个行业组中，有 13 个使用更细粒度的聚合基于协作指标显示交互有所增加。一些初始交互水平最高的行业组显示增幅最大：C20（化学品和化学产品制造）、C21&C26（基础药品和药物制剂制造；计算机、电子和光学产品制造）和 M72（科学研究和开发）。C27tC28（电气设备制造；机械和设备制造）也显示大幅增长。
通过文本到图像RGBA实例生成生成构图场景
文本到图像扩散生成模型可以以繁琐的及时工程为代价产生高质量的图像。可以通过引入布局条件来提高可控性，但是现有方法缺乏布局编辑能力和对对象属性的细粒度控制。多层生成的概念具有解决这些局限性的巨大潜力，但是同时生成图像实例与场景组成限制了控制对细粒对象属性的控制，在3D空间和场景操作能力中相对定位。在这项工作中，我们提出了一种新型的多阶段生成范式，该范式专为细粒度的控制，灵活性和互动性而设计。为了确保对实例属性的控制，我们设计了一个新颖的训练范式，以使扩散模型适应带有透明度信息的RGBA图像，以生成孤立的场景组件。为了构建复杂的图像，我们采用了这些预生成的实例，并引入了一个多层复合生成过程，该过程平滑地组件在现实的场景中。我们的实验表明，我们的RGBA扩散模型能够生成具有对对象属性的精确控制的多样化和高质量实例。通过多层组成，我们证明了我们的方法允许从高度复杂的提示中构建和操纵图像，并通过对物体外观和位置进行精细的控制，从而获得比竞争方法更高的控制程度。
VITRON：用于理解的统一像素级视觉 LLM......
我们提出了 V ITRON，一种通用的像素级视觉 LLM，旨在全面理解、生成、分割和编辑静态图像和动态视频。V ITRON 建立在 LLM 主干之上，在其前端模块中集成了用于图像、视频和像素级区域视觉效果的编码器，同时采用最先进的视觉专家作为其后端，通过它 V ITRON 支持一系列视觉端任务，涵盖从低级到高级的视觉理解到视觉生成。为了确保从 LLM 到后端模块的消息传递有效和精确以进行函数调用，我们提出了一种新颖的混合方法，同时集成离散文本指令和连续信号嵌入。此外，我们为 V ITRON 设计了各种像素级时空视觉语言对齐学习，以达到最佳的细粒度视觉能力。最后，建议使用跨任务协同模块来学习最大化任务不变的细粒度视觉特征，增强不同视觉任务之间的协同作用。 V ITRON 演示了 12 多个视觉任务，并在 22 个数据集上进行了评估，展示了其在四个主要视觉任务集群中的广泛能力。总体而言，这项工作阐明了开发更统一的多模态通才的巨大潜力。
多模式细粒训练助理的自主工作流程
自主人工智能（AI）代理已经成为有前途的协议，以理解基于语言的环境，尤其是在大型语言模型（LLM S）的指数发展中。然而，多模式环境的细粒度，全面的不阐述不足。这项工作设计了一种量身定制的AU级工作流，该工作流无缝地集成到混合现实中（MR）进行细粒度的培训。我们在飞行员MR环境中为乐高砖组装的多模式细粒训练助手提供了演示。具体来说，我们设计了一种大脑语言代理，将LLM S与MR工具和视觉语言代理的内存，计划和互动集成在一起，使代理能够根据过去的经验来决定其行动。此外，我们推出了Lego-MRTA，这是一种多模式细粒组件Di-Alogue DataSet，在商业LLM提供的工作流程中自动合成。该数据集包括多模式指令的操作，对话，MR响应和视觉问题回答。最后，我们将几个流行的开放式LLM S作为基准，评估了他们在建议的数据集中进行微调的情况下的性能。我们要抗衡，该工作流的更广泛的影响将推动对MR环境中无缝用户互动的更智能分析的发展，从而促进了AI和HCI社区的研究。
www.migrationletters.com具有新型模块化的受约束的Louvain算法，以增强复杂网络中的社区检测
结论：这项研究引入了一种创新的方法，可以在复杂的网络中进行社区检测。具有𝐹2模块化的受约束卢旺算法有效地克服了传统模块化的局限性，尤其是分辨率限制问题。它促进了准确且细粒度的社区检测，使其成为分析各个领域广泛网络的宝贵工具。这项研究通过提供强大的社区检测方法来有助于持续的努力来增强我们对网络结构和动态的理解。
数据驱动的移动疫苗分发站点实时战略布局
疫苗在全美范围内的部署为预防 COVID-19 导致的严重疾病和死亡提供了重要防御。超过 70% 的符合疫苗接种条件的美国人至少接种了部分疫苗，但仍有部分人群疫苗接种不足，例如农村地区和某些人口群体（例如年龄、种族、民族）。这些群体极易受到 Delta 变种的感染，从而加剧了医疗危机并增加了新变种的风险。在本文中，我们描述了一个数据驱动的模型，该模型通过推荐移动疫苗接种点的位置来针对疫苗接种不足的人群，为弗吉尼亚州公共卫生官员提供实时支持。我们的策略使用细粒度的移动数据以及美国人口普查和疫苗接种数据来确定未接种疫苗的个人最有可能访问的地点。我们进一步扩展了我们的模型，以选择能够在犹豫不决的群体中最大限度提高疫苗接种率的地点。我们表明，在某些人口统计数据中，推荐的疫苗接种点差异很大，这证明了开发集成细粒度异构数据源的定制推荐模型的价值。我们还通过分析已部署疫苗接种点的成功率来验证我们的建议，并表明靠近我们推荐区域的接种点接种的疫苗剂量更多。我们的模型是同类模型中第一个实时考虑不断变化的移动模式的模型，用于为不同的目标人口群体提供定制的接种策略。
数据驱动的移动疫苗分发站点实时战略布局
疫苗在全美范围内的部署为预防 COVID-19 导致的严重疾病和死亡提供了重要防御。超过 70% 的符合疫苗接种条件的美国人至少接种了部分疫苗，但仍有部分人群疫苗接种不足，例如农村地区和某些人口群体（例如年龄、种族、民族）。这些群体极易受到 Delta 变种的感染，从而加剧了医疗危机并增加了新变种的风险。在本文中，我们描述了一个数据驱动的模型，该模型通过推荐移动疫苗接种点的位置来针对疫苗接种不足的人群，为弗吉尼亚州公共卫生官员提供实时支持。我们的策略使用细粒度的移动数据以及美国人口普查和疫苗接种数据来确定未接种疫苗的个人最有可能访问的地点。我们进一步扩展了我们的模型，以选择能够在犹豫不决的群体中最大限度提高疫苗接种率的地点。我们表明，在某些人口统计数据中，推荐的疫苗接种点差异很大，这证明了开发集成细粒度异构数据源的定制推荐模型的价值。我们还通过分析已部署疫苗接种点的成功率来验证我们的建议，并表明靠近我们推荐区域的接种点接种的疫苗剂量更多。我们的模型是同类模型中第一个实时考虑不断变化的移动模式的模型，用于为不同的目标人口群体提供定制的接种策略。
在 Lenovo ThinkSystem 服务器上的 Linux VM 中配置具有可扩展 I/O 虚拟化的 Intel QuickAssist 技术
右侧的可扩展 IOV (SIOV) 是一种硬件辅助 I/O 虚拟化方法，可实现跨隔离域的高度可扩展和高性能 I/O 设备共享。SIOV 支持软件从本机硬件接口灵活组合虚拟功能，而不是实现完整的 SR-IOV 虚拟功能 (VF) 接口。SIOV 设备公开轻量级可分配设备接口 (ADI)，这些接口针对来自客户的快速路径（数据路径）操作进行了优化。S-IOV 定义了一种将这些设备接口以细粒度分配给隔离域的方法。
相互信息，黑洞中的岛屿和页面曲线
摘要在本文中探讨了子系统在页面曲线中的共同信息所起的作用。与由黑洞和辐射组成的总系统以及岛上的包含，我们观察到，B +和B-之间的互信息消失了，这又意味着纠缠楔的断开相对应于B + b + b--，产生了乱七八糟的时间。这会导致与正确页面曲线一致的鹰辐射的细粒度熵的时间独立表达。我们还发现了以对数和反向幂定律形式的熵和页面时间的纠正。从重力理论的角度来看，信息损失悖论一直是最基本的问题之一[1，2]。对于蒸发的黑洞，已经表明，相对于观察者的时间，辐射单调的熵增加。但是，单一进化的过程要求在蒸发过程结束时这种熵消失。为此而言。在物质崩溃之前，全曲片上的量子场状态是纯净的，在黑洞蒸发后应保持相同。此外，页面曲线[3，4]描绘了辐射熵的时间依赖性。页面曲线有效地通过引入称为页面时间t p的时间尺度来解决信息丢失悖论的问题。根据页面曲线的信息损失悖论可以理解如下。霍金辐射的细粒度熵是由黑洞外部区域R上的量子场的von Neumann熵确定的。现在假设完整的cauchy片上的状态为纯状态，辐射s（r）= s（r c）的细粒熵，其中s（r c）可以理解为纤维粒的熵
SRX1500防火墙数据表
SRX1500充分补充了下一代防火墙功能，这些功能通过集成解决方案来帮助您的网络确保您的网络，该解决方案将最佳的应用程序，内容和威胁分类与SD-WAN，本地交换和简单的策略管理相结合。高级应用程序识别和分类可以使网络上的更大可见性，执行，控制和保护与用户无关，而无论位置或设备如何。它提供了对应用程序量和使用情况以及细粒度应用程序控制策略的详细分析，以允许或拒绝基于动态应用程序名称或组名称的流量，以及基于应用程序信息和上下文的流量优先级，以降低传统，云和混合IT网络的复杂性。