XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监督
gady：动态图上的无监督异常检测
摘要 - 在动态图上检测到的动态检测旨在与图表中观察到的标准模式及其时间信息相比，识别表现出异常行为的实体。由于其在财务，网络安全和社交网络等各个领域的应用，它引起了越来越多的关注。但是，现有方法面临两个重大挑战：（1）动态结构捕获挑战：如何有效地使用复杂的时间信息捕获图形结构，以及（2）负面采样挑战：如何为无人看管的学习构建高质量的负样本。为了应对这些挑战，我们提出了对动态图（Gady）的生成异常检测。gady是一个连续的动态图模型，可以捕获细粒的时间信息以应对动态结构捕获挑战，从而克服了现有离散方法的局限性。指定，我们建议使用优先级的时间聚集和状态特征来增强动态图编码器以进行异常检测。在第二个挑战中，我们引入了生成对抗网络的新颖使用来产生负面子图。此外，在发电机训练目标中引入了辅助损失功能，以确保同时生成的样品的多样性和质量。广泛的实验表明，我们提出的Gady在三个现实世界数据集上的表现明显优于现状方法。补充实验进一步验证了我们的模型设计的有效性和每个组件的必要性。
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。
A2V：通过两阶段训练血管造影到世纪的半监督域适应框架，用于脑血管分割
我们提出了一个半监督的域适应框架，用于来自不同图像模式的脑血管序列。现有的最新方法集中在单一模态上，尽管可用的脑血管成像技术广泛。这可能导致重大分布变化，从而对跨模式的概括产生负面影响。By relying on annotated angiographies and a limited number of an- notated venographies, our framework accomplishes image-to-image translation and se- mantic segmentation, leveraging a disentangled and semantically rich latent space to represent heterogeneous data and perform image-level adaptation from source to tar- get domains.此外，我们降低了基于周期的架构的典型复杂性，并最大程度地减少了对抗性训练的使用，这使我们能够通过稳定的培训构建一个高效且直观的模型。我们评估了有关磁共振血管造影和静脉曲张的方法。在源域中实现最先进的性能时，我们的方法在目标域中达到了仅8个目标域的骰子得分系数。降低了9％，突出了其在不同模态上稳健脑血管图像分割的有希望的潜力。
基于上下文的空间自我监督学习...
这项工作是出于空间信息在HTR任务[25]中的相关性以及以下事实，据我们所知，它以前尚未进行过研究，并着重于适应HTR领域的此类方法。更确切地说，我们提出了两种替代方案，可以在HTR方案中使用这些SSL策略（见图1）：（i）将HTR任务调整为原始SSL方法，即输入适应性，（ii）提出针对HTR任务特征的新型基于空间上下文的SSL方法，即适应。通过考虑多个参考HTR Corpora，将这些建议全面评估，并与该领域遵循的参考策略进行比较。获得的结果表明，与参考SSL方法相比，所提出的SSL策略提供了最先进的识别率，同时保持概念上的简单性。
分级监督
本文使用一种生成性神经网络体系结构，该结构结合了无监督（生成）和受监督的（歧视性）模型，并使用模型比较策略来评估有关脑状态与行为之间映射的假设。认知神经科学出版物中的大多数建模都假设是线性的一对一脑行为关系，但切勿检验这些假设或违反它们的后果。我们使用四个地面脑行为映射的模拟系统地改变了这些假设，这些映射涉及逐渐复杂的关系，从一到一对一对线性映射到多一对一的非线性映射。然后，我们将各种自动编码器分类器框架应用于模拟，以显示其如何准确捕获多样化的大脑行为映射，提供了有关数据支持哪些假设的证据，并说明了违反假设时出现的问题。这种综合方法为认知神经科学提供了可靠的基础，可以有效地对复杂的神经和行为过程进行建模，从而使有关脑行为映射的性质的更合理的结论。
und，湖区州立大学就可以就UAS合作签署协议，Mann和Romanick从北达科他州体育教练协会获得荣誉EERC与以色列公司合作测试空气污染技术的Bimarck学生饰演北达科他州和大学年度学生雇员，研究人员发现潜在的转换对感染或创伤性伤害的致命反应，Breanna Linert雇用了Breanna Linert，Breanna Linert雇用了为监督欢呼和舞蹈计划的Breanna Linert，在4月17日的JAM National Sprive Maris Maris Acts Contract'和处理冠军
Lillian Elsinga Outstanding Student Leader Award Jami Arnold, Matthew Barber, William Behrmann, Dylan Berg, Tom Bergman, Brittney Blake, Nicholas Boonstra, Amanda Brossart, Margaret Burke, Jonathan Butz, Jiao Chen, Nickolas Coyle, Johnny DeMay, Rebecca Eckroad, Adrian Escalona, Margaret Eyre, Matthew Finley, Amanda Fischer, Kylene Fitzsimmons, Jessie Flatt, Logan Fletcher, Christen Furlong, Jacob Gapp, Shane Gerbert, Alexis Hanson, Tim Heise, Jared Hines, Casie Hoffert, Evie Hudson, Brent Jaenicke, Joseph Kalka, Brooke Kubat, Cassy Landborg, Kristina LeMire, Natalie Levang，Sean Marrin，Tyler McAllister，Jacob McConkey，Kelsey McCullough，Adam McDaniel，Heather Mohr，Hannah Mohr，Madeline Myers，Madeline Myers，Aaron Nicholson，Nathan Noeldson，Nathan Noeldner，Kou Omori，Kou Omori，Kyle Ova，Travis
联邦金融服务监督管理局的组织计划
FON +49（0）2 28 41 08-0传真+49（0）2 28 41 08-15 50（BONN）+49（0）2 28 41 08-1 23（Frankfurt）+49（0）2 28 41 08-2 00）
分级监督
认知神经科学的研究越来越多地使用了机器学习算法和多变量模式分析（MVPA）来对脑行为关系进行建模。这些算法通常属于两种主要类型：无监督或监督。在认知神经科学中，大多数研究都认为大脑状态以线性，一对一的方式映射到行为。如果存在此类映射，则无监督和监督的方法应导致结论。但是，当映射更为复杂时，结论差异。不幸的是，脑行为关系的基础真理很少（即使有的话）事先知道，因此，当科学家使用由一组可能没有合理性的假设引导的模型方法时，可能得出了不正确的结论。在本文中，我们引入了可能的解决方案。我们将无监督和歧视性的监督模型与模型比较策略相结合，并将这种方法应用于已知的地面真相脑行为关系的模拟数据。组合的建模方法学习了一个潜在空间，该空间模拟了模拟大脑状态的分布（类似于无监督的方法）。同时，潜在空间包含可用于预测行为的信息，从而有助于脑行为特征（类似于监督方法）。我们使用四个模拟数据集，这些数据集在脑行为关系的线性和均匀性上有所不同，以比较每个模拟数据集沿连续体的建模结果，从完全不受监督到完全监督。更重要的是，我们检查了由于在建模过程中应用于数据集的错误假设而导致的潜在空间发生了什么。我们进一步展示了我们的框架如何以一种完全无监督的v。完全监督的方法对各种大脑行为的关系进行建模，这不是通过比较每个模拟数据集的建模结果，从完全无监督到完全监督的连续性。
SREP监督方法2024
ICAAP评估。JST评估了ICAAP，以确定机构的资本管理框架是否强大，整合并且与其规模，复杂性和风险概况成正比。此评估是从定性和定量的角度进行的，重点是：1。风险识别和测量：评估机构如何在其ICAAP框架内识别，衡量和汇总风险。2。治理与整合：评估ICAAP如何嵌入日常管理过程中，包括管理机构的作用，内部控制，验证和审计作为治理的一部分。3。前瞻性资本计划：审查机构如何在其资本计划中纳入长期观点，以确保在各种情况下（包括压力条件）的可持续性。ICAAP评估在告知内部治理和风险管理方面起着至关重要的作用，并且是主管确定Pillar 2的其他资本要求的关键因素。