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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
模拟驱动的监督学习框架，使用扩散MRI
一个人通常将信号表达式拟合到实验数据以估计模型参数。但是，某些生物物理模型中固有的不确定性使参数估计不稳定[22]。此外，准确的拟合并不一定证明基本的生物物理模型是合理的，并且估计的模型参数可能在生物物理上毫无意义[23，24]。由于数学并发症而排除了生物物理模型之类的微妙效果，例如神经突的起伏[11，20，25]。除了简化的几何模型带来的误差外，某些假设的有效性（例如GPA）仍然未知[23，26]。此外，几种信号表达式的有效性机制取决于微结构长度尺度[27]。体素可能表现出多长度尺度（例如，各种SOMA RADII），因此不同的有效性制度可以逐渐共存或逐渐出现[24]，从而使全面的模型验证变得困难。
使用新的稀疏监督自动编码器神经网络
基于CRISPR的单细胞转录组筛选是有效的遗传工具，可同时评估由一组指南RNA（GRNA）靶向的细胞的表达式，并从观察到的扰动中推断靶基因函数。然而，由于各种局限性，这种方法在检测弱扰动方面缺乏灵敏度，并且在研究主调节器（例如转录因子）时基本上是可靠的。为了克服检测微妙的GRNA诱导的转录组扰动和对响应最快的细胞进行分类的挑战，我们开发了一种新的监督自动编码器神经网络方法。我们稀疏的监督自动编码器（SSAE）神经网络提供相关特征（基因）和实际扰动细胞的选择。我们将此方法应用于基于基于缺氧的长期非编码RNA（LNCRNA）的子集的基于内部单细胞CRISPR干扰（CRISPRI）转录组筛查（CROCPRI）转录组筛选（CROP-SEQ），该子集受缺氧调节的疾病，该疾病在肺腺癌（Lung adenacoarcinoma）（LUAD）的背景下促进了肿瘤的侵略性和耐药性。针对LNCRNA的子集进行了经过验证的GRNA的农作物序列库，并且作为阳性对照，HIF1A和HIF2A（低氧反应的2个主要转录因子）在3、6或24 h期间在正态氧中培养的A549 LUAD细胞中转导的2个主要转录因子。我们首先通过确定在低氧反应的时间开关期间确定其敲低的特定效应，从而验证了HIF1A和HIF2上的SSAE方法。接下来，SSAE方法能够检测出稳定的短缺氧依赖性转录组特征，该特征是由某些LNCRNA候选者的敲低诱导的，表现优于先前发表的
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。
一项关于延迟部分标记数据流的半监督学习的调查
未标记的数据出现在许多域中，并且与流应用程序特别相关，即使数据丰富，标记的数据也很少见。要解决与此类数据相关的学习问题，人们可以忽略未标记的数据，而只专注于标记的数据（监督学习）；使用标记的数据并尝试利用未标记的数据（半监督学习）；或假设可以根据要求提供一些标签（主动学习）。第一种方法是最简单的，但是可用的标记数据量将限制预测性能。第二个依赖于查找和利用数据分布的基本特征。第三个取决于外部代理以及时提供所需的标签。本调查特别注意在半监督环境中利用未标记数据的方法。我们还讨论了延迟的标签问题，这会影响完全监督和半监督的方法。我们提出一个统一的问题设置，讨论学习保证和现有方法，解释相关问题设置之间的差异。最后，我们审查当前的基准测试实践，并提出改编以增强它们。
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
信息注意监督机构的工作计划2025
2。秘书处将定期为监督机构考虑有关活动和绩效的报告。通用公共文件将发布在UNFCCC网站上，而与这些报告有关的机密信息将根据需要通过其他方式向监督机构提供。
填写NMC通知表格中的监督实体的说明
第13条根据CDR第3（2）（b）条，当定量影响的精确估计不可行时，机构必须使用代表性抽样或其他可靠的推理方法来达到该图。如果无法进行确切的估计，请参考文档，其中可以找到所应用的估计方法的详细信息。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。