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朝着罕见事件和制造中的异常预测
罕见的事件预测在工业应用中至关重要，包括现实世界行业4.0应用程序。这些事件由其出现频率低的频率定义，由于偏斜的数据分布，通常难以预测，这使建模和评估变得复杂。在我们的研究中，我们对跨四个关键维度的罕见事件预测的当前方法进行了全面综述：罕见的事件数据，数据处理技术，算法方法和评估方法[1]。通过分析具有多种模式的不同数据集，包括数值，图像，文本和音频，我们将分类为主要挑战，并在当前研究中列出差距。具体来说，我们提出了三项新的研究贡献，旨在弥合这些方法上的差距并推进罕见事件和异常预测的领域。
在主要非洲疟疾媒介阵线菌群中发现敲低抗性
资金：这项研究得到了从Bill＆Melinda Gates Foundation获得的资金（授予号Inv-002138）致F.O.O.，F.B.，H.M.F。 霍华德·休斯医学研究所基金会国际研究学者奖（授予号） OPP 1099295）至F.O.O.和医学科学学院Springboard奖（参考：SBF007 \ 100094）至F.B. 本出版物中的发现和结论是作者的发现和结论，不一定反映了HHMI，BMGF或AMS的立场或政策。 疟疾载体天文台得到多个机构和资助者的支持。 Wellcome的参与得到了Wellcome的资金（220540/Z/20/A，“ Wellcome Sanger Institute Quinquennial Review 2021-2026”）和Bill＆Melinda Gates Foundation（Inv-001927）的支持。 利物浦热带医学学院的参与得到了美国国家过敏和传染病研究所（[NIAID] R01-AI116811）的支持，并得到了医学研究委员会的额外支持（MR/P02520X/1）。 后者的赠款是英国资助的奖项，是欧盟支持的EDCTP2计划的一部分。 马丁·唐纳利（Martin Donnelly）得到皇家学会（RSWF \ ft \ 180003）的支持。 泛非蚊子控制协会的参与是由Bill and Melinda Gates Foundation（Inv-031595）资助的。Inv-002138）致F.O.O.，F.B.，H.M.F。霍华德·休斯医学研究所基金会国际研究学者奖（授予号OPP 1099295）至F.O.O.和医学科学学院Springboard奖（参考：SBF007 \ 100094）至F.B.本出版物中的发现和结论是作者的发现和结论，不一定反映了HHMI，BMGF或AMS的立场或政策。疟疾载体天文台得到多个机构和资助者的支持。Wellcome的参与得到了Wellcome的资金（220540/Z/20/A，“ Wellcome Sanger Institute Quinquennial Review 2021-2026”）和Bill＆Melinda Gates Foundation（Inv-001927）的支持。利物浦热带医学学院的参与得到了美国国家过敏和传染病研究所（[NIAID] R01-AI116811）的支持，并得到了医学研究委员会的额外支持（MR/P02520X/1）。后者的赠款是英国资助的奖项，是欧盟支持的EDCTP2计划的一部分。马丁·唐纳利（Martin Donnelly）得到皇家学会（RSWF \ ft \ 180003）的支持。泛非蚊子控制协会的参与是由Bill and Melinda Gates Foundation（Inv-031595）资助的。
使用残留自动编码器
本文提出了一个有效的轻量级深空自动编码器（SRAE）模型，以检测视频监视系统中的异常事件。在时间至关重要的实时情况下，轻量级网络至关重要。此外，它可以部署在嵌入式系统或移动设备等低资源设备上。这使其成为现实情况可能缺乏资源的现实情况的方便选择。所提出的网络包括一个三层残留的编码器架构，该架构采用来获取视频中正常事件的显着空间特征。然后，重建损失被用于发现异常情况，其中正常框架的重建良好而重建损失较低，而异常的帧被发现相反。该模型的效率由两个基准数据集测试，加利福尼亚大学圣地亚哥大学（UCSD）行人2（PED 2）和CUHK Avenue，分别为两个数据集实现了AUC≈95％和81％。因此，其性能被证明与最先进的模型相媲美。
增强基础设施可观察性：用于主动监测和异常检测的机器学习
摘要本研究解决了基础设施可观察到的主动异常检测和有效资源管理的关键挑战。引入了一种创新的基础架构监视方法，这项工作将机器学习模型集成到可观察性平台中，以增强实时监视精度。采用微服务体系结构，拟议的系统促进了迅速而积极的异常检测，解决了在升级之前通常无法预测潜在问题的传统监测方法的局限性。该系统的核心在于其使用随机森林，梯度增强和支持向量机算法的预测模型，以预测关键的度量行为，例如CPU使用和内存分配。与传统监测方法相比，与传统监控方法相比，梯度BoostingRegressor模型的渐变bloostingRegressor模型可以强调该系统的功效，而梯度BoostingRegressor模型可预测请求率的R²得分为0.86，而RantlyForestRegressressor模型可将平均平方误差显着降低2.06％。这些发现不仅证明了机器学习在增强可观察性方面的潜力，而且为更具弹性和适应性的基础设施管理铺平了道路。
Talga 获得欧盟创新基金资助建设吕勒奥阳极精炼厂
本文件中关于公司业务或拟议业务的陈述并非历史事实，而是涉及风险和不确定性的前瞻性陈述，例如描述公司未来计划、目标或目标的估计和陈述，包括公司或管理层预期发生所述情况或结果的措辞。由于前瞻性陈述涉及未来事件和条件，因此就其本质而言，它们涉及固有风险和不确定性。每种情况下的实际结果可能与此类陈述中当前预期的结果存在重大差异。投资者应注意不要过分依赖前瞻性陈述。
用于异常检测的量子自动编码器可识别...
• 普通自动编码器和变分自动编码器之间的主要区别在于潜在空间的结构。在 VAE 中，潜在空间是连续且概率性的。这一特性使得 VAE 特别适用于生成建模，因为它们可以通过从潜在空间中学习到的分布中进行采样来生成新的数据点。
可授权的匿名凭证，具有更强的隐私权
摘要。可授权的匿名凭证（DACS）使根部发行人能够委派证书发行权，从而使代表可以担任代表人的角色。为了保留隐私，凭证的获得者和veri ers不应了解代表团链中的中间发行人的任何知识。构建DAC的一种特别有效的方法是由于定和Lysyan-Skaya（CT-RSA '19）。与以前的方法相反，它基于墨式签名（一种等价类签名），这是一种概念上简单的设计，该设计不会广泛使用零知识证明。不幸的是，Cl-Type DAC的当前结构仅是一种薄弱的隐私权代表团：如果对抗性发行人（甚至是诚实但令人毛骨悚然的发行人）是用户委托链的一部分，那么他们可以检测用户何时显示其凭据。这是因为基本的Mercurial签名方案允许签名者在代表团链中识别其公钥。
一种利用神经磨性的电刺激伪像去除方法：通过对比的阴极和阳极刺激的验证
摘要目的：提出一种消除刺激瞬态的新方法，该方法利用了电兴奋的神经组织的绝对难治时期。背景：电刺激通常会产生明显的信号伪像，这些信号伪影可能会掩盖重要的生理信号。从这些信号中删除伪像并了解潜在信息可以提供客观的电路参与度，并有可能驱动神经调节研究和疗法的范围。方法：我们对五个连续的帕金森氏病患者进行了颅内生理研究，他们接受了深度脑刺激（DBS）手术，这是他们常规护理的一部分。单极刺激（阴极或阳极）通过DBS电极成对通过一系列刺激间间隔传递。来自相邻未使用的电极触点的记录使用宽带采样和精确的同步来在绝对耐火周期内生成刺激瞬态的稳健模板。然后以不同的间隔从记录中减去这些刺激瞬变的模板，以提取和分析残余神经电位。结果：掉伪影后，残留信号表现出绝对和相对难治性的表情，并指示神经活动的时间。阴极和阳极DBS脉冲产生了局部组织激活的不同模式，显示出与先前刺激的相位独立性。阴极刺激比阳极刺激产生的局部组织反应更强，与临床观察到较低的激活阈值的临床观察。可检测到的可检测神经反应发生在短峰潜伏期（刺激后0.19至0.38 ms），在去除前完全或部分被刺激伪影遮住了。然而，阴极和阳极脉冲引起的伪影模式等效但相反。解释：拟议的伪影去除技术通过允许直接测量局部组织反应而无需刺激极性反转，模板缩放或专门的过滤器来增强先前的方法。这种方法可以整合到未来的神经化系统中，以可视化刺激诱发的神经潜力，否则这些神经潜力将被刺激伪像所掩盖。