钦奈印度大学摘要:在本文中,我们建议将Cyclegan用于定制服装生成。Cyclegan是一种生成对抗网络(GAN),可以学习从一个域将图像映射到另一个域而不需要配对的训练数据。我们的目标是根据来自其他源域的现有图像生成新的,逼真的图像。我们提出了一种新颖的方法,该方法将Cyclean和使用一小部分配对数据结合在一起。我们的方法能够生成既现实又具有视觉吸引力的自定义服装,并具有高质量的细节和纹理。我们使用服装数据集评估了我们的方法,并证明它在图像质量和视觉相似性方面表现优于其他最先进的方法。索引条款 - Cyclean,Gan。
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由大型语言模型 (LLM) 提供支持的生成式 AI 应用程序可以自动执行任务,理解和生成文本或语音中的自然语言,并快速分析大量数据以提供对查询的即时响应。借助生成式 AI 功能,企业正在转变客户服务、内容创建、软件开发和 IT 运营等业务功能。大型多模态模型 (LMM) 可以处理各种数据类型,包括文本、图像、视频、音频、图形等,从而为医疗保健、金融和能源等许多行业解锁新的用例。
a:用软湿布清洁托盘的底部和蜡烛,然后完全干燥。在干燥区域内操作和存储充电托盘和电源适配器。可充电蜡烛可以在户外使用,但应在干燥区域进行操作。如果蜡烛变湿,请用柔软的干布去除水分,并在恢复使用或放在充电托盘上之前完全干燥。清洁时请确保拔下托盘。
在此设计中,我们主要关注骆驼2。Llama 2可免费提供研究和商业用途。它为聊天用例优化的生成文本和微调模型提供了一系列验证的模型。Llama 2型号在2万亿代币数据集上进行了培训,其特征是Llama1。此外,超过100万个新的人类注释进一步丰富了Llama 2聊天模型。这些模型建立在优化的变压器体系结构上,并具有各种参数尺寸。使用开放源的大型语言模型(例如Llama 2)的本地部署为客户提供了随着时间的推移的价值,并以可预测的成本和对数据的完全控制,从而降低了安全性和IP泄漏的风险,并确保遵守法规。
这项研究的目的是利用喷墨打印的多功能性来开发柔性剂量的药物载荷胶片,这些薄膜以数据矩阵模式编码信息,并引入专门针对医疗部门的专业数据矩阵生成器软件。pharma-inks(载有药物的油墨)氢化可的松(HC)是根据其流变特性和药物含量来进行表征的。研究了不同的策略以改善HC溶解度:形成β-环糖化蛋白复合物,基于soluplus®的胶束和使用共溶性系统的策略。软件会自动调整数据矩阵大小并确定要打印的层数。HC含量,发现使用的共溶剂的比例直接影响了药物溶解度,并同时在修饰墨水的粘度和表面张力方面发挥了作用。β-环糊精复合物的形成改善了沉积在每一层中的药物数量。相反,基于胶束的油墨不适合打印。成功准备了含有灵活和低剂量的个性化HC的胶片,并且开发了针对医疗使用的代码生成器软件的开发,为个性化医学安全和可访问性提供了额外的,创新的和革命性的优势。
随着行业4.0技术的迅速改变了行业和社会,几个制造业已经采取了在生产过程中利用其全部潜力。某些行业,例如电子商务,在仓库等各种供应链过程中也充分利用了此类技术。但是,作为大型生产行业的能源行业尚未适应数字化,作为优化仓库活动和整体过程的主要工具。作为生产,安全指南和工具的许多其他行业,能源公司将需要一组SWM使用的规范标准以成功实施。如果根据此类规范标准完成,成功实施可能会导致能源公司降低成本,仓库中的存储空间使用量较小,仓库员工较少以及节省时间。
我们的目标是为您提供安全,高质量的处方药疗法,并使您的医疗费用降低。为实现这一目标,我们不涵盖具有具有相似有效性,质量和安全性的可比治疗替代品的一些高成本药物,而要占成本的一小部分。我们也不涵盖具有通用等效物的精选品牌药物。我们不涵盖用于减肥的胰高血糖素肽激动剂药物,包括Saxenda®,Wegovy®和Zepbound®,适用于完全保险的大型团体和一些自筹资金组的商业成员。有关未覆盖建议替代品的最新药物清单,请参阅习俗和临床药物清单 - 非脱发和非象征性(未覆盖)药物的替代品。如果您对未涵盖的药物有疑问,并且在此列表中没有出现,请致电BCN成员ID卡背面的客户服务号码。
1。目标:您想完成的目标2。听众:您想达到谁3。竞争:您行业中已经可用的其他内容4。资源:内部资产您可以利用5。策略:将帮助您实现目标的活动6。投资:您的预算7。测量:如何跟踪结果