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在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
IRA的隐藏回收福利 商业和人权法规：我们要去哪里？
为了启动美国经济并创造或节省了数百万个就业机会，国会通过2009年的《美国回收与重新投资法》最初将第48C条纳入了内部税收法规（《守则》），以为合格的投资提供合格的投资，以符合合格的高级能源项目（第48C节）。《降低通货膨胀法》（IRA）（IRA）扩展和扩展了第48C节，并为该计划分配了100亿美元的额外$ 100亿美元 - 这次是为了促进温室气体排放的减少，为关键矿产提供供应链，并扩大了美国的制造能力。值得注意的是，新法律扩展了30％的税收抵免的潜在可用性，并在满足某些其他要求的情况下增加了额外的积分，以在美国某些回收项目中进行资格投资。不必说，第48C条税收抵免可能会提供有意义的经济学来支持这些项目。被认为是一个有资格的高级能源项目，有可能符合第48C条的税收抵免，回收设施必须回收某些关键材料1或某些指定的高级能源特性，例如太阳能电池板或风力涡轮机。
IRA的隐藏回收福利商业和人权法规：我们要去哪里？
近十年来，遵守强迫劳动法规一直是美国进口商1和美国联邦承包商的关键问题，而这些领域以外的一些公司可能很少关注。但是，这可能会随着欧盟的新法规（以下讨论）而改变，该法规可能会根据商品的销售或移动而适用，这意味着任何规模和广泛部门的公司都需要准备遵守以避免避免法规执法行动，法律反向，商业颠覆和声誉损失。即使是不直接遵守此措施和其他措施的公司，也可能会因合同级联的尽职调查要求提高商业合作伙伴的供应链，以确保根据人权标准生产投入。
酵母和灵长类动物着丝粒 DNA 的隐藏结构特征
白质核酸酵素, 44, 1665 (1999). 3) L. Vernis, A. Abbas, M. Chasles, CM Gaillardin, C. Brun, JA Huber-
图像隐志：学习如何隐藏图像中的数据
在安全的通信和数据保护领域中，隐身志通过在看似无害的载体文件（例如图像）中隐藏信息来扮演关键角色。本文提出了用于图形用户界面（GUI）和Python Imaging库（PIL）的Python应用程序，旨在实现图像隐肌。所提出的系统允许用户将秘密消息嵌入数字图像中，同时保持载体图像的视觉完整性。此外，它还提供了从地对图像中提取隐藏消息的功能。通过用户友好的界面，用户可以选择图像和编码/解码消息无缝，从而增强了隐形技术的可访问性和可用性。该实施证明了Python在开发数据安全和隐私的实用解决方案方面的有效性，为个人和组织提供了一种多功能工具，以通过掩护通信渠道来保护敏感信息。
舍伍德湖/隐藏山谷地区计划 div>
默多克开发公司（Murdock Development Company）涉及舍伍德湖（Lake Sherwood）周围的土地开发的私人启动一般计划修正案请求提供了该地区计划的开发动力。1984年11月，监事会发现，本私人发起的修正案请求值得进一步考虑，并指示计划部在包括隐藏谷在内的较大规划区域的背景下研究该提案。舍伍德湖排水盆地被选为划定舍伍德湖/隐藏山谷地区的规划研究区域的逻辑地理单位。然后，计划司为整个地区制定了一项土地使用计划，该计划将私人发起的舍伍德湖提案与县的县开发计划结合在一起。该县启动部分的目标是保留现有的土地利用模式，并根据各种现有的土地使用政策认识到现有的现有地块。
掌握斐波那契 - 市场运动中的隐藏顺序
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加州消费者联合会公布六项“垃圾/隐藏费用”法案……
加利福尼亚州萨克拉门托 - 加州消费者联合会 (CFC) 与一群加州立法者、消费者和小企业代表以及联邦消费者金融保护局 (CFPB) 的官员今天公布了一项包含六项垃圾费用/隐藏费用的一揽子计划，以保护消费者免受各行各业的欺骗性定价和附加费用的侵害。CFC 执行董事罗伯特·赫雷尔表示：“来自各个政治和经济领域的消费者都已受够了，他们支付的价格高于他们原以为的价格，这要归功于他们账单上似乎无穷无尽的附加费用。”“85% 的美国人都经历过这种情况。我们同意拜登总统的观点，够了，消费者应该放在第一位。加州的这一系列法案与联邦行动相结合，将有助于保护消费者的钱包，打击不诚实的定价和附加费用。”拜登总统的政府已将打击垃圾费用以保护消费者作为一项优先事项。在 2023 年 2 月 7 日的总统国情咨文演讲中，拜登总统表示，“美国人厌倦了被当傻瓜”，他知道“当一家公司向你多收费并逃脱惩罚时，感觉有多不公平。现在不会了。”他提出了一项联邦垃圾费预防法案，加州等州正在寻求带头与联邦政府合作，在加州可以采取州行动的领域保护消费者。加州的六项法案包括以下内容：• 参议员 Caroline Menjivar（民主党 - 全景城/圣费尔南多谷）提出的 SB 611 - 出租房屋• 参议员 Dave Min（民主党 - 尔湾）提出的 SB 666 - 小企业融资
强化学习可以解锁大型语言模型中的隐藏危险吗？
大型语言模型（LLMS）在自然语言任务中表现出了令人印象深刻的能力，但是由于他们在互联网文本中的培训，它们的安全性和道德仍然有争议。为了解决这些问题，已撤消对齐技术，以提高LLM的公共可用性和安全性。然而，通过这些模型产生有害内容的潜力似乎仍然存在。本文探讨了越狱LLM的概念 - 通过对抗触发器来避免其对齐。预先使用的方法，例如软嵌入提示，手动制作的提示和基于梯度的自动提示，由于其对模型访问的要求以及生产低的手动制作提示，使其在黑盒模型上取得了有限的成功，这使它们容易被阻止。本文使用强化学习引入了一种新颖的方法，以优化副词触发器，仅需要推理API访问目标模型和小型替代模型。我们的方法利用了基于Bertscore的奖励功能，可以增强对抗性触发器在新的黑盒模型上的可传递性和有效性。我们证明，这种方法改善了以前未经测试的语言模型的对抗触发器的性能。
引入链接预测人工智能来发现数据之间的隐藏联系
链接预测AI将预测依据的可解释性与融入用户知识的能力相结合，提供了一种发现隐藏在海量数据中的未知价值的手段。为实现个人和企业能够最大限度发挥潜力的社会做出贡献。