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提高时间序列域适应性的可传递性和可区分性
无监督的域适应性在将知识从标记的源域转移到未标记的目标域，在时间序列应用中起关键作用。现有的时间序列域适应方法要么忽略频率特征，要么平等地处理时间和频率特征，这使得充分利用这两种功能的优势变得具有挑战性。在本文中，我们深入研究了可传递性和可区分性，这是传递表示学习中的两个至关重要的特性。可以洞悉频率特征在特定域内更具歧视性，而时间特征则在跨域上显示出更好的可传递性。基于发现，我们提出了一个dversarial co-co-co-n n etworks（acon），以通过协作学习方式在三个方面通过协作学习方式来增强可转移的表示：（1）考虑到时代的多个过度差异，提出了多个频率频率特征学习，以增强频率特征的辨别能力； （2）提出了时间域互助学习，以增强源域中时间特征的可区分性，并提高目标域中频率特征的可传递性； （3）域对抗学习是在时间频率特征的相关子空间中进行的，而不是原始特征空间，以进一步增强这两个特征的可传递性。在广泛的时间序列数据集和五个常见范围内进行的广泛实验证明了ACON的最新性能。代码可从https://github.com/mingyangliu1124/acon获得。
物联网在提高供应链透明度和效率中的作用
系统审查过程中的第一阶段涉及广泛的数据采购。这项研究利用了包括PubMed，Scopus，Web of Science和Google Scholar在内的多个电子数据库，以确保对各个学科的文献进行全面覆盖。制定了搜索策略，以包括与“物联网”，“物联网”，“供应链管理”，“透明度”和“效率”相关的关键字和短语的组合。这些术语用于各种组合，以最大程度地检索相关文章。为了增强搜索，使用过滤器将结果限制在2000年以来以英语发表的同行评审文章。选择了这个时间范围来关注最近的发展，这反映了近几十年来物联网技术的快速发展。此外，手动搜索了检索到的论文的参考列表，以确定可能未通过数据库搜索捕获的进一步研究，这是一种称为滚雪球的方法，有助于发现其他相关文献。
tptu-v2：提高任务计划和大型工具的使用...
大型语言模型（LLMS）已经证明了需要解决任务计划和使用外部工具（例如天气和计算器API）组合的任务的熟练程度。但是，现实世界中的复杂系统提出了有关任务计划和工具使用情况的三个普遍的挑战：（1）实际系统通常具有许多API，因此将所有API的描述以LLMS的提示馈送是不切实际的，因为代币长度有限； （2）实际系统是为处理复杂任务而设计的，基本LLM几乎无法为此类任务计划正确的子任务订单和API呼叫顺序； （3）实际系统中API之间的类似语义和功能在区分它们时都为LLM甚至人类都带来了挑战。回应，本文介绍了一个旨在增强现实世界中LLM代理的任务计划和工具使用（TPTU）功能的综合框架。我们的框架包括三个旨在应对这些挑战的关键组件：（1）API猎犬在广泛的API集合中选择最相关的API； （2）LLM FineTuner对基本LLM进行调整，以增强其在任务计划和API调用方面的能力； （3）演示选择器检索与难以区分的API相关的演示，该演示进一步用于秘密学习以提高最终性能。我们使用现实世界中的行业系统和开源的学术数据集验证我们的方法，证明了每个组件以及集成框架的功效。
使用轻梯度提升机和类别增强模型的混合合奏学习方法，用于基于生活方式的II型糖尿病预测
解决分类和预测挑战，树木集成模型已获得了重要的重要性。促进集合技术是用于预测II型糖尿病的综合技术。光梯度提升机（LightGBM）是一种以其叶片生长策略，减少损失和增强的训练精度而闻名的算法。但是，LightGBM容易过度拟合。相比之下，Catboost使用了称为决策表的平衡基础预测值，该预测值可以减轻过度适应风险，并明显提高测试时间效率。catboost的算法结构抵消了梯度增强偏见，并结合了过度拟合的检测器以尽早停止训练。本研究的重点是开发一种混合模型，该模型结合了LightGBM和Catboost，以最大程度地减少过度拟合并通过降低方差改善效果。为了找到与基础学习者一起使用的最佳超级仪表，使用了贝叶斯超级参数操作方法。通过微调正则化参数阀，混合模型有效地降低了方差（过拟合）。针对LightGBM，Catboost，Xgboost，Deciest Crey，Random Forest，Adaboost和GBM算法的比较评估表明，混合模型具有最佳的F1得分（99.37％），召回率（99.25％）和准确性（99.37％）。因此，拟议中的框架对医疗保健行业的早期糖尿病有望有望，并显示出与糖尿病共享相似性的其他数据集的潜在适用性。
2025大脑促进夏令营！在Discoverykidslv.org
7月7日 - 7月11:00 am - 2：00 pm恐龙侦探（6-7岁）最大注册：15（8-9岁）最大注册：15长，很久以前，从古代三叠纪海到被遗忘的丛林丛林，恐龙在奇怪的地球上繁荣起来。eons已经过去了，Discovery的初级古生物学家必须将古代世界的证据拼凑在一起，以发现有关被遗忘的恐龙时代的线索。初级古生物学家将在探索化石和史前植物时通过生物学和植物学的镜头来查看遥远的过去，并通过建造侏罗纪西洋镜的建设来展示他们的学习！
样本一般安全的工作实践来增加电池
在进行此任务时，在高交通范围内执行此任务时，请样品一般安全的工作练习，以增加电池的高VIS背心或其他类型的轻型背心和/或反射式服装（如果有）。c）将供体车辆发动机放置在接收器车辆电池附近，不直接交通。不要让车辆互相触摸。d）两个电池的清洁端子，因此可以清楚地看到“+”和“”标记。e）将红色电缆连接到每个车辆电池的“+”柱。f）将黑色电缆连接到良好的供体电池的“ - ”帖子。g）最后，将黑色电缆的另一端连接到车辆发动机的未上色金属部分。注意：如果车辆配备了MRS无线电，则必须在提升之前断开电源的电源。h）启动供体车辆发动机（请注意，由于内部计算机传感问题迎接的所有者手册，一些新车辆建议将发动机关闭）。i）启动接收器车辆发动机。j）汽车运行后，以相反的顺序卸下电缆。k）允许接收器车辆发动机至少运行10分钟，以充分充分充电电池。不要：a）不要尝试辅助增强冷冻电池或所有电解质液的蒸发b）如果供体电压源大于15伏（例如，重型设备）。c）在存在易燃材料的情况下不要执行此任务。
欧洲氢能支柱：增强欧盟的复原力和竞争力
欧洲氢能主干网可加速氢能的发展欧洲氢能主干网 (EHB) 基础设施在促进工业竞争力的同时，实现了实现净零排放的成本竞争途径。氢气管道、进口终端和储存可以加速氢气的供需。它可以成为形成市场的基础设施。在欧盟排放交易体系下，工业、电力生产商以及航运和航空业需要在 2044 年实现净零排放。2大型工业用户希望进入一个互联的市场来获取最便宜的氢气。这意味着主干网需要在 2030 年代初得到很好的开发，因此建设它是一项紧迫的任务。需要公众支持来降低及时创建氢能基础设施的风险。我们是谁？EHB 计划联合了 33 家未来氢能网络运营商。欧洲氢气的供需不匹配促使我们制定了专用氢气运输网络的泛欧基础设施计划。我们现在是欧洲天然气基础设施（GIE）的一部分。这使得氢气的运输和储存之间的联系更加紧密，它们自然地相互联系，连接氢气的供应和需求。
Sarah di Lorenzo的免疫力增强食谱
免疫 - 增强冰沙我们的免疫系统可保护我们免受细菌，病毒，真菌和毒素（微生物制造的化学物质）的侵害。免疫系统由白细胞，抗体，淋巴系统，脾，胸骨和骨髓组成。因为我们的免疫系统的70％位于我们的肠道中，因此对消化系统的运作良好至关重要。，我们应该在冷静几个月之前建立免疫力，而感冒和流感更多，当时我们也会感到压力或过度劳累。吸烟，营养不良和酒精也包括我们的免疫系统。1大汤匙切碎的新鲜姜1汤匙希腊酸奶1杯切碎的婴儿菠菜1奇异果，切碎的1/3杯菠萝，切碎的¼杯蓝莓1茶匙生蜂蜜½杯水4冰块
在变分量子算法中指数地提高量子振幅
1 LG 电子多伦多人工智能实验室，加拿大安大略省多伦多 M5V 1M3 2 多伦多大学化学系，加拿大安大略省多伦多 M5G 1Z8 3 多伦多大学计算机科学系，加拿大安大略省多伦多 M5S 2E4 4 威斯康星大学麦迪逊分校化学系，美国威斯康星州麦迪逊市 1101 University Ave. 53706 5 威斯康星大学麦迪逊分校物理系，美国威斯康星州麦迪逊市 1150 University Ave. 53706 6 耶鲁大学耶鲁量子研究所，美国康涅狄格州纽黑文 06520-8263 PO Box 208334 7 耶鲁大学化学系，美国康涅狄格州纽黑文 06520 PO Box 208107 8 萨里大学数学系，英国吉尔福德 9 能源耶鲁大学科学研究所，邮政信箱 27394，康涅狄格州西黑文 06516-7394，美国 10 加拿大安大略省多伦多人工智能矢量研究所，邮编 M5S 1M1 11 加拿大安大略省多伦多高级研究所，邮编 M5G 1Z8，加拿大 ∗ 任何通信均应发送给作者。