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概括
沙邦国家参考中心专家实验室 (CNR-LE) 隶属于武装部队生物医学研究所 (IRBA) 的细菌学部门，其联系方式如下： - CNR-LE 主任：Olivier GORGÉ 博士 - CNR-LE 副主任：Jean-Nicolas TOURNIER 教授 - 邮政地址（通信）：CNR LE CHARBON - 武装部队生物医学研究所 - 微生物学和传染病部 - 1, place Général Valérie André - 91220 BRETIGNY-SUR-ORGE - 邮政地址（发送样本）：CNR LE CHARBON - HNIA BEGIN - 医学生物学部门 - 69, avenue de Paris, 94163 SAINT-MANDÉ Cedex - 电子邮件地址：irba-cnrlecharbon.accueil.fct@def.gouv.fr - 电话号码：06 30 55 70 15 / 01 78 65 10 99 如遇紧急情况，可通过移动电话线路每周 7 天、每天 24 小时联系 CNR-LE。 CNR-LE 的使命是提供微生物学专业知识、促进流行病学监测并向法国公共卫生部 (SPF) 通报任何异常或新出现的事件。
加强学习中的概括
幽门螺杆菌的惊人特征之一是临床分离株之间广泛的遗传多样性。这种多样性归因于突变率升高，DNA修复受损，DNA转移和频繁重组事件。质粒也已在幽门螺杆菌中鉴定出来，但尚不清楚连接是否可以导致临床分离株之间的DNA转移。检查幽门螺杆菌是否具有共轭质粒转移的固有能力，将穿梭载体引入了幽门螺杆菌中，其中含有含有共轭Incp质粒质粒RP4的原始序列，但没有动员（MOB）基因。表明，这些载体可以稳定复制并在幽门螺杆菌菌株中动员。还证明，幽门螺杆菌染色体上携带的trag和弛豫酶（RLX）同源物对于质粒转移至关重要。引物扩展研究和诱变进一步证实了幽门螺杆菌中的弛豫酶同源物RLX1编码能够在RP4 ORIT上作用的功能酶。此外，这项研究的发现表明，TRAG和RLX1独立于先前描述的IV型分泌系统，包括由CAG致病性岛和梳子转化设备编码的，在介导H. Pylori菌株之间的结合质粒DNA转移中。
无关脑的域概括 -
摘要 - 电解图（EEG）的间/受主体内变异性使脑计算机界面（BCI）的实际使用很难。通常，BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据，以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍，并克服它，基于域概括（DG）的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言，我们专注于创建一个脑电图分类框架，该框架可以直接在看不见的会话中应用，仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此，在本文中，我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明，更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外，我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后，通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较，我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的，从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口；深度学习；电气图；运动图像；域概括
算法选择的概括分析
摘要 - 在算法选择研究中，围绕算法特征的讨论被对问题特征的重点显着掩盖了。尽管一些实证研究已经提供了有关算法特征有效性的证据，但是将算法特征纳入算法选择模型的潜在好处，并且对不同场景的适用性尚不清楚。在本文中，我们通过提出基于算法功能的算法选择的第一个可证明的保证来解决这一差距，从而采用概括性的观点。我们分析与算法特征相关的收益和成本，并研究概括误差如何受到不同因素的影响。具体而言，我们分别检查了在转导和感应学习范式下的自适应和预定义算法特征，并根据模型的Rademacher复杂性得出了概括误差的上限。我们的理论发现不仅提供了紧密的上限，而且还提供了有关各种因素的影响的分析见解，例如问题实例的训练量表和候选算法，模型参数，特征值以及培训数据和测试数据之间的分布差异。值得注意的是，我们证明了模型如何从涉及许多算法的复杂场景中受益于算法特征，并证明了分布的概括误差与χ2差异之间的正相关。
在图中学习的概括范围
机器学习中的中心假设是观察结果是独立的，并且是分布的（i.i.d.）关于固定但未知的概率分布。在此假设下，已经提出了对高级算法设计中模型的可学习性或导致的阐述（Boser等，1992）。但是，在许多实际应用中，收集的数据可以取决于I.I.D。假设不存在。社区中有关数据的依赖性以及如何依赖的方式进行了广泛的讨论（Dehling和Philipp，2002； Amini and Usunier，2015年）。使用相互依存的数据学习。近年来建立依赖设定的概括理论已引起人们的兴趣（Mohri和Rostamizadeh，2008，2009; Ralaivola et al，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）。在这个方向上的一项主要研究线模拟了各种类型的混合模型的数据依赖性，例如α-混合（Rosen- Blatt，1956年），β-混合（Volkonskii和Rozanov，1959年），φ -Mixing（ibragimov，1962）和η-混合（Kontorovich（Kontorovich），以及2007年，以及2007年，以及2007年，以及2007年）。混合模型已在统计学习理论中使用，以建立基于Rademacher复杂性（Mohri和Rostamizadeh，2009，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）或算法稳定性（Mohri和Ros-Tamizadeh和Ros-Tamizadeh，2008，2008，2008; He Hean，2008; He Hean Indepental commution and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont，技术（Yu，1994）。在这些模型中，混合系数在数据之间测量了数据之间的依赖性。另一项工作线（称为脱钩），通过分解一组依赖性随机变量来研究复杂系统的行为