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对被监禁的人和/或有监督的人的支持艺术
简介：针对被监禁的人和/或监督释放人员的支持艺术是2024 - 25财政年度的新成立的赠款，非营利组织旨在为被监禁的被监督的人和/或人员提供支持艺术编程。资金可通过2023年明尼苏达州公共安全法案提供，根据SF 2909，第2条第6条，第6条。2（k）。资金可用于2025年6月30日。支持艺术计划必须使用艺术，包括但不限于视觉艺术，诗歌，文学，戏剧，舞蹈和音乐，以解决被监禁的人和/或人的支持，治疗和康复性需求。背景：2023年12月14日发布了提案的竞争请求（RFP），征求计划提供支持艺术节目的计划。2023年12月20日，举行了虚拟信息网络研讨会，供潜在的申请人根据需要询问有关RFP的问题并讨论赠款的要求。这笔赠款的征求申请于2024年1月22日关闭。总共为此RFP提交了六个申请。一项申请被没有资格进行审查，因为申请人没有注册，并且在明尼苏达州国务卿担任非营利性组织在明尼苏达州做生意。其他五个申请于2024年2月6日转发给同行审查委员会。三个申请在一个范围内评分以提供赠款奖励。两个申请人不符合有资格获得赠款的财务要求。
动态分类：利用自我监督的分类来增强预测性能
在本文中，我们提出了一种创新的动态分类算法，旨在实现零遗漏的检测和最小误报的观察。使用监督模型将数据分配到N当量的训练子集和n个预测子集中，然后是n个单独的预测模型的独立预测。这使每个预测模型都可以在较小的数据范围内运行，从而提高了整体准确性。此外，该算法利用通过监督学习生成的数据来进一步完善预测结果，滤除未满足准确性要求的预测，而无需引入其他模型。实验性调查表明，当数据分配误差最小时，动态分类算法实现了出色的性能，而零遗漏的检测和最小的假阳性，则显着超过了现有的模型结合体。即使在分类错误较大的情况下，算法仍然可以与最新模型相提并论。这项研究的关键创新包括自我监督的分类学习，小范围子集预测的使用以及直接拒绝不合格的预测。虽然当前的算法在自动参数调整和分类模型效率方面仍然有改进的空间，但它在多个数据集中表现出出色的性能。未来的研究将着重于优化分类组件，以进一步增强算法的鲁棒性和适应性。
个性化的，自我监督的深度学习血糖预测
当前监测糖尿病患者血糖水平的标准是连续的葡萄糖监测（CGM）设备，这些设备昂贵且具有并发症的风险，例如用于将CGM传感器连接到皮肤的粘合剂的过敏反应或皮肤刺激。CGM设备也很明显，因此可以作为糖尿病患者的不适疾病标记。为了减轻这些问题，我们开发并测试了一种新颖的深度学习方法，该方法仅通过使用个性化和自我监视学习，能够使用非侵入性预测变量预测血糖水平，而目标变量的数量很少。每周仅使用两次血糖测量，我们的方法（4925.47葡萄糖特异性MSE）的表现优于传统的深度学习，该深度学习用小时测量（5137.80葡萄糖特异性MSE）。在六个实验中，血糖测量相距超过四个小时，我们的方法在没有例外的情况下优于传统的深度学习。我们的发现表明，自我监督，个性化的深度学习可以为CGM设备提供替代方案的途径，而CGM设备的成本较小，无创，因此更容易访问。
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
电容趋势概念以及有监督的机器学习，以分类电池和伪电容器材料的电化学行为
近几十年来，已有100,000多种科学文章专门用于开发超级电容器和电池的电极材料。但是，关于确定法拉达反应所涉及的电化学行为的标准，仍然存在激烈的争论，因为各种电子材料及其不同物理化学特性产生的电解学信号通常使问题复杂化。困难在于无法确定这些材料属于哪种电极类型（电池与伪库）。为了过分困难，我们将监督的机器学习应用于电化学形状分析（超过5500个环状电压曲线和2900个镀锌电荷电荷 - 充电 - 充电曲线），并以预测的限制百分比反映了趋势的趋势，从而将其变形为趋势，并定义为制造商。称为“电容趋势”。该预测因子不仅超越了基于人类的分类的局限性，而且还提供了有关电化学行为的统计趋势。对电化学储能社区的重要性以及每周发表一百多篇文章的部分重要性，我们创建了一个在线工具，可以轻松地对其数据进行分类。
关于预测人类语音误解的自我监督的学习语音表征的好处
深度神经网络（DNNS）最近已证明接受自我监督的学习（SSL）训练，可以产生类似于相同语音输入的大脑激活的表示。SSL表示能否有助于解释人类的语音感知错误？旨在阐明这个问题，我们研究了它们用于语音误解预测的用途。我们从WAV2VEC 2.0中提取表示形式，这是一种用于语音的SSL架构，并使用它们来计算特征作为模型，以预测语音感知误差在噪声信号中的语音感知错误。我们对3000多个语料库进行了实验，英语中有3000多个毫无意义的混乱。我们考虑基于多PLE SSL的功能，并将其与传统的声学基准和通过ASR的监督学习微调获得的传统声学基准和特征。我们的结果表明，从适当的层中提取SSL表示的支撑性，进一步表明了它们对人类语音感知的建模潜力。索引术语：语音感知，可理解性预测，次级清晰度，自我监督的学习，语音中的语音
Au（iii），pt（iv），pd（ii）和rh的吸附（... ） 全局PM2.5暴露和不平等 通过机器学习技术对某些图形结构的模糊和清晰的计算分析 颈动脉血运重建可改善颈动脉狭窄患者的认知 关于公共支持AI安全监督的调查证据 向量选择，矢量惊喜 抗体官能化基于MXENE的电化学生物传感器，用于维生素D缺乏症的护理点检测 后代种植 真核生物中自动发光成像的改进途径 缺氧对成人和新生犬心室心肌的细胞电活活性的影响 有效的隐式约束处理方法用于约束优化问题 世界视图 胸腺真菌孢子 前期
这项研究研究了使用市售活性炭（AC）同时回收贵金离子。在通过微波辐射增强的封闭批处理反应器中进行吸附，从而产生高压和高温条件。检查了溶液的交流质量，过程，过程，温度，pH和离子强度的影响。高温，高压和微波辐射被证明是化学激活的有效手段，导致了近100％的吸附效率。建议微波辐射显着增加活性碳表面的局部温度，从而改变吸附机理。与没有微波支持的传统批处理反应堆相比，这种增强导致了更高的回收率。结果证明了该方法有效金属回收的重要潜力。
利用自然文本监督的视觉模型进行MRI检索，字幕，分类和视觉问题回答
摘要 - 大型多模型现在已在全球范围内广泛使用，最强大的模型在大规模的通用数据集中受过训练。尽管它们迅速部署，但仍关注培训数据的质量和领域相关性，尤其是在放射学，医学研究和神经科学方面。此外，当查询接受医疗数据训练的模型时，医疗保健数据隐私至关重要，有关服务托管和数据存储的透明度也是如此。到目前为止，放射学研究中的大多数深度学习算法旨在执行特定任务（例如诊断分类），并且不能提示使用自然语言执行多个任务。在这项工作中，我们引入了一个基于矢量检索和对比度学习的框架，以通过自然语言监督有效地学习视觉脑MRI概念。我们展示了该方法如何通过联合嵌入和自然语言监督来识别影响阿尔茨海默氏病（AD）的大脑的因素。首先，我们使用自我监督的学习预处理文本和图像编码器，并共同微调这些编码器以开发共享的嵌入空间。我们训练模型执行多个任务，包括MRI检索，MRI字幕和MRI分类。我们通过开发检索和重新排列的机制以及用于视觉问题回答的变压器解码器来显示其多功能性。
通过无监督的临床和应变数据聚类来表征心脏重新同步治疗的响应者曲线
Alban Gallard，Auriane Bidaut，Arnaud Hubert，Elif Sade，Sylvestre Marechaux等人。通过无需临床和应变的临床和应变群集，响应者轮廓的特征 - 响应者概述，用于心脏重新同步治疗。美国超声心动图学会杂志，2021，34（5），pp.483-493。10.1016/j.echo.2021.01.019。hal-03156865
关于公共支持AI安全监督的调查证据
并非所有的质粒都很好，去年，矢量构造团队和联赛发表了一个预印本6，引发了一些有关质粒的警报。他们呼吁建立社区范围内的标准和资源，以维护研究和医学中基因递送的质量。在他们从学术和行业客户那里收到的2,521种质粒的分析中，该公司的研究人员记录了设计和测序错误。这些质粒已通过客户请求发送给他们，例如，以特定方式修改质粒或将它们包装成重组病毒。正如团队所指出的那样：“总共，我们估计有45-50％的实验室质粒具有未指定的设计和/或序列错误，可能会损害预期的应用程序。”拉恩说，当他们在这个项目上从事该项目时，他们想分享研究界“严重忽略了Gene Delivery工具的巨大问题”。他们发现设计错误足够严重，无法阻止适当的功能。他们看到了设计适当的案例，但是序列本身，“矢量中的a和g's and t and c and c在矢量中并不是人们认为的。”这让团队感到沮丧，发现他们被发送的媒介中的几乎一半出现了问题。Lahn说，由于他们出版了此预印本，因此许多组织（媒介存储库和大学）已经与他们联系，开始一起讨论标准的操作过程。这些对话处于早期阶段。，但是当人们探索如何解决这个问题时，意识正在增长。在学术界和另一半在行业中，矢量布置者的一半大约有一半。他们可能会处理基本的细胞生物学问题，例如癌症或神经科学研究；他们可能还可能正在探索植物和食品项目，以及涉及碳帽的“绿色能源”项目。质量在基础和应用研究中都很重要，并且在基因治疗项目中肯定至关重要，这是一个快速增长的领域。