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ODHD：用于异常值检测的一类脑启发式超维计算
异常值检测是一项经典且重要的技术，已用于医疗诊断和物联网等不同应用领域。最近，基于机器学习的异常值检测算法，例如一类支持向量机（OCSVM）、隔离森林和自动编码器，在异常值检测方面表现出色。在本文中，我们彻底摆脱这些经典学习方法，提出了一种基于超维计算（HDC）的异常值检测方法 ODHD。在 ODHD 中，异常值检测过程基于 PU 学习结构，其中我们基于正常样本训练一类 HV。此 HV 表示所有正常样本的抽象信息；因此，任何相应 HV 与此 HV 不同的（测试）样本都将被视为异常值。我们使用六个不同应用领域的数据集进行了广泛的评估，并使用三个指标（包括准确率、F1 分数和 ROC-AUC）将 ODHD 与 OCSVM、隔离森林和自动编码器等多种基线方法进行了比较。实验结果表明，对于每个指标，ODHD 在每个数据集上的表现都优于所有基线方法。此外，我们对 ODHD 进行了设计空间探索，以说明性能和效率之间的权衡。本文提出的有希望的结果为传统异常值检测学习算法提供了一种可行的选择和替代方案。
法学院财务援助表格指南 - 维拉诺瓦大学
查尔斯·威杰法学院坚信“就人的基本权利而言，任何形式的歧视，无论是社会歧视还是文化歧视，无论是基于性别、种族、肤色、社会条件、语言还是宗教，都应被克服和根除，因为它们违背了上帝的意图”（梵蒂冈第二次大公会议，牧职宪章第 29 号）。因此，维拉诺瓦大学查尔斯·威杰法学院允许任何种族、肤色、年龄、性别、宗教或信仰、民族/族裔出身的学生享有法学院通常赋予或提供的所有权利、特权、课程和活动。在管理其教育课程、招生政策、奖学金和贷款计划、体育和其他法学院课程或就业政策时，它不会因种族、肤色、年龄、性别、宗教或信仰、民族/族裔出身或非取消资格的残疾而歧视任何人。作为罗马天主教和奥古斯丁学院，法学院坚决肯定教会关于所有人的权利和尊严的教义，因此谴责基于个人性取向的歧视。这一立场与教会关于人类性行为的教义一致，教会不认可同性恋行为。因此，查尔斯·威杰法学院重申其致力于为所有人提供一个包容和支持的社区，无论其性取向如何。有关平等机会政策的询问可转至大学平权行动官员和/或多元文化事务办公室第九条协调员，地址：宾夕法尼亚州维拉诺瓦大学 Vasey Hall，邮编：19085-
22-1025 冈萨雷斯诉.特雷维诺 (06/20/2024)
为了支持自己的主张，冈萨雷斯声称，她审查了比尔县（城堡山所在地）过去十年的轻罪和重罪数据，她的审查发现，德克萨斯州的反篡改法规从未在该县被用来“对试图窃取不具约束力或表达性文件的人进行刑事指控”。ECF Doc. 1，第 17 页。冈萨雷斯的搜索发现了 215 起重罪起诉书，她将典型的起诉书定性为涉及“使用或制造伪造的政府身份证明文件的指控”。同上。其他重罪起诉包括伪造支票、隐瞒谋杀证据或在政府考试中作弊。根据冈萨雷斯的说法，每一起轻罪案件都涉及“伪造的社会安全号码、驾驶执照 [或] 绿卡”。同上。冈萨雷斯指出，这项研究证明，被告对她提出“虚假指控”是出于政治报复。同上，第 27 页。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
流行文化中AI的异象： - 欧洲维基梅迪亚
流行文化有助于塑造我们的技术观念，并强烈影响我们对它的看法：我们害怕它还是宁愿发现它令人着迷？令人惊叹的位，二进制系统，计算，与数据一起工作的世界是如此抽象，以至于其在视觉艺术中的所有形式可视化，incing电影中吸引了观众的注意。这可能也是为什么Kraftwerk乐队的僵硬而原始的音乐（其成员将电子美学与流行音乐结合在一起）如此成功的原因。今天听过的歌曲，例如家用计算机，DAS模型或计算机爱情，似乎是永恒的，也可能恰恰是因为他们在解释人类与机器之间的不清楚，仍在谈判的关系中引起了共鸣。值得纪念戒指，卡夫特夫克（Kraftwerk）于1970年开始创建，早在大数据革命之前就早在广泛可用的互联网之前就开始创建，尽管斯坦利·库布里克（Stanley Kubrick）在2001年创作了2001年之后：《太空奥德赛》（A Space Odyssey）（1968年），弗兰克·赫伯特（Frank Herbert）和弗兰克·赫伯特（Frank Herbert）撰写了Dune（1965）。
诺和控股 / 诺和诺德 / 康泰伦特
Novo Holdings 将根据《合并条例》第 3(1)(b) 条获得对 Catalent 整体的唯一控制权。随后，Catalent 在布鲁塞尔（比利时）、阿纳尼（意大利）和布卢明顿（美国）的工厂将转让给 Novo Nordisk。
驱动印度的EV革命：恩诺维对可持续未来的愿景
半导体：Ennovi被定位为电动移动性的领导者。您能在未来五年内分享您对印度电动流动生态系统的愿景吗？satvinder：在Ennovi，我们设想印度成为2030年之前的两个最大电动市场之一。印度有巨大的生长空间，考虑到目前每1000人的汽车穿透率为26人，并且预测是电动汽车（EVS）到2030年将拥有30％的市场份额。随着电动汽车采用的不断增长，我们的目标是通过提供尖端的电池互连技术，电源互连和自定义的信号互连来加速这种过渡。我们的重点是开发针对市场需求量身定制的成本竞争力，包括2轮，三轮车和四轮摩托车。我们致力于印度汽车行业对增长和可持续实践的愿景，以确保未来绿色，更节能的汽车生态系统。
