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美国EPA，农药产品标签，资产中性256，...
替代品牌名称：Profect®256Profect®256 - 中性消毒剂 - 免费Profect®256Super HDQSimpleifill®中性256Simplifill®256 - 中性消毒剂 - 免费香料Simplance®Supperifill®SuperHDQ（请注意，EPA：以下陈述：以下陈述是可用于Go®XX的清洁剂，可用于Sparters Sparters spartans spartan。简化®XX简化®分配使简单的浓缩物与SpartanSimplifill®ChicelManagement系统一起使用，每日清洁剂使用消毒剂（注：EPA：以下营销主张是可选的） - 用作一级，医院的毒药，毒ructi剂，毒ruciged剂*，降低剂量，脱氧化剂，不适合使用。- [产品名称]是（一步1）（pH中性配方）医疗保健消毒剂，可在功效表中提供有效的性能，以对{插入病原体}。- 使用[产品名称]，作为整个设施简单有效的清洁和消毒计划的一部分。- [产品名称]是一种pH中性配方，旨在为[插入使用站点]提供有效的清洁，除臭和消毒。- 使用[产品名称]，用于所有一步1的消毒，除臭和清洁需求。- （此产品或产品名称）在一个节省劳动的步骤1中消毒，清洁和除臭。- 速度为½fl。oz。每加仑*** -2分钟消毒9个活动！*** -Sanitizes 9 in 120 Seconds *** -Bactericide/Virucide*/Mildewcide -Effective against Antibiotic-Resistant Bacteria** -Effective against a broad spectrum of bacteria (such as {insert bacteria from efficacy table}) -Kills 99.9% of bacteria*** (in 120 seconds or 2 minutes) 9 .-kills在坚硬的非孔非食品接触表面上（2分钟或120秒）上的细菌*** 99.9％。-kills铜绿假单胞菌，金黄色葡萄球菌，沙门氏菌肠，大肠杆菌O157：H7，-Klebsiella pneumoniae（NDM -1）和李斯特菌单核细胞基因。-kills {从功效表中插入病原体} -kills丙型肝炎病毒（HCV），丙型肝炎病毒（HBV），HIV -1（AIDS病毒），流感病毒和流感病毒和流感B病毒，在硬，非孢子，非孢子的无态表面上。- 从功效表中插入病原体}-profect®-simplifill® -sanitize saNITISS 2,3（在10分钟内） - 用于在[插入软表面] [插入使用位点]中使用。3-精选 - 或 - 去除 - 或 - 在{insert inter Site section}的{插入使用位点}中的{插入软表面}的软表面上的细菌的99.9％}。2,3-会议的表面消毒建议建议OSHA的血源性病原体标准 - 与微纤维布一起使用 - 理想的体育馆 - 和/OR- Health Clubs-和/Or-健康中心
快速指南 - 股票 - 供应食品和beverage 2025年2月
为什么要RFID？跟踪和管理食物浪费●食物浪费减少了20％*●降低人工成本的50％降低*●改善了可返回托盘的利用率●高速零售结帐（最多快15倍）*●提高食品可追溯性和供应链可见度（例如美国食品安全现代化法案（FSMA）和英国食品安全法）。●增加新鲜食品边缘●从供应商到零售商的准确全球数据同步（GDS）以及分销商以提高电子数据交换（EDI）的效率（EDI）和其他协作活动
预先包装食品标签的一般标准
iii These foods and ingredients are not included in Section 4.2.1.4 but have been recommended to be considered for risk management at the regional or national level (see FAO and WHO Risk assessment of food allergens: Part 1: Review and validation of Codex Alimentarius priority allergen list through risk assessment https://doi.org/10.4060/cb9070en ).iv根据第4.1.1节，成分声明应指定食物的真实性质，并且是具体而不是通用的。v对各自人群的风险评估是基于FAO所确定的免疫介导的对食物或食物的不良反应的普遍性，效力和严重性的证据标准，以及对食品过敏原的风险评估：第1部分：通过风险评估审查和验证AlimentArix AlimentArix Priority Altergenius Priority Altergens Priority Altergens。https://doi.org/10.4060/cb9070en vi，例如粮农组织和谁（2024）。食物过敏原的风险评估：第4部分：确立优先食品过敏原的强制性声明https://doi.org/10.4060/cc9554en VII硫酸盐在硫二氧化硫（SO 2）等效基础上测量的豁免。
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。
电力事实标签 Reliant Energy Retail Services, LLC 小型非住宅 POLR 计划，AEP 德克萨斯中部 TDU 服务区 发行日期：2025 年 2 月 10 日
每月平均用电量 1500 千瓦时 2500 千瓦时 3500 千瓦时 每千瓦时平均价格 20.0¢ 21.7¢ 21.6¢ 上述每千瓦时价格代表根据本 EFL 提供的服务，适用于任何给定月份的每月千瓦时用量和适用千瓦需求的每千瓦时价格。上述每千瓦时平均价格是基于 30% 负载系数计算得出的样本，其中包括 1500 千瓦时的 7 千瓦需求、2500 千瓦时的 11 千瓦需求和 3500 千瓦时的 16 千瓦需求。您实际的每千瓦时平均价格将取决于您的使用情况和以下定价公式： LSP 费率（以每千瓦时美元计）=（不可绕过费用 + LSP 客户费用 + LSP 需量费用 + LSP 能源费用）/使用千瓦时 其中： 不可绕过费用必须是适用服务区域内相应客户类别的所有 TDU 费用和信用额以及其他费用，包括 ERCOT 管理费、节点费或附加费、归因于 LSP 负载的可靠性单元承诺 (RUC) 容量短缺费用以及来自各种税务或监管机构的适用税费，乘以使用的千瓦时和千瓦数（如适用）。 LSP 客户费用必须为每千瓦时 0.09 美元。 LSP 能源费用应为客户上一日历月适用负载区的实际每小时实时结算点价格 (RTSPP) 乘以 125%，上限为上个月 LSP 能源费用的 160%。 LSP 能源费用为 6.2¢/kWh。 RTSPP 间隔价格发布于 www.ercot.com 其他关键条款和问题请参阅标准服务条款声明，了解费用、押金政策和其他条款的完整列表。
疫苗标签：存储和超越使用日期跟踪
请注意，这些标签遵循制造商的指导，以储存疫苗。标签遵循制造商有关年龄和其他迹象的指导，除非免疫实践咨询委员会（ACIP）建议与制造商的指导不同。如果ACIP建议与制造商的指导不同，则标签遵循ACIP建议（例如，AREXVY RSV疫苗（GSK）批准了50 - 59年的高风险人群FDA，成年人60岁及60岁以上。但是，ACIP建议使用这种疫苗60 - 74年，高风险和所有75岁及以上的成年人）。
路边单元的标签效率3D对象检测
摘要 - 遮挡对安全至关重要的应用（例如自动驾驶）提出了重大挑战。集体感知最近引起了巨大的研究兴趣，从而最大程度地减少了闭塞的影响。尽管已经取得了重大进步，但是这些方法的渴望数据的性质为其现实世界部署带来了重大障碍，尤其是由于需要带注释的RSU数据。鉴于交叉点的数量和注释点云所涉及的努力，手动注释培训所需的大量RSU数据非常昂贵。我们通过根据无监督的对象发现为RSU设计标签有效的对象检测方法来应对这一挑战。我们的论文介绍了两个新模块：一个基于点云的空间时间聚集，用于对象发现，另一个用于改进。fur-hoverore，我们证明，对一小部分带注释的数据进行微调使我们的对象发现模型可以使用甚至超过完全监督的模型范围缩小性能差距。在模拟和现实世界数据集中进行了广泛的实验，以评估我们的方法†。
机器学习的数据收集和标签技术
1引言机器学习领域（ML）近年来经历了一段空前的增长。这种显着的进步可以归因于两个关键因素：计算能力的指数增长和广泛数据集的不断增加[1-3]。然而，这一进展基础的基础是数据收集和标签 - 提出了重大挑战，可以阻碍ML模型的功效和道德实施[4-8]。本评论论文介绍了复杂的数据收集和标签机器学习的世界，并借鉴了数据管理和机器学习社区的见解。机器学习的变革潜力在许多域中显而易见。从疾病诊断和个性化医学[9]革命性医疗保健[10]和在供应链中优化物流[11]中，ML算法正在迅速重塑我们的世界。这些进步的核心在于ML模型从数据，识别模式学习并根据其暴露的信息进行预测的能力。用于训练这些模型的数据的质量和数量对于它们的成功至关重要。高质量，多样化和标记的数据对于构建可在现实世界中有效性能的强大且可推广的ML模型至关重要[12，13]。但是，收集和标记机器学习数据的过程远非直接。此外，关于数据隐私和数据集中潜在偏见的道德考虑训练复杂模型所需的庞大数据可能令人生畏，并且对每个数据点进行精心标记的任务可能非常耗时且昂贵。
带有随机样本大小和部分恢复的标签优惠券收集器问题
I。 [8] - [12]。最近已将其用于DNA中数据存储的组合编码研究[13] - [17]。最初以从统一和独立样本收集不同的优惠券来构建，CCP研究了收集所有不同优惠券所需的样品数量的分布。传统上，CCP涉及n个不同的均衡优惠券，在每个样本中，单个优惠券都会重复。在这种情况下，至少一次对每个优惠券进行采样所需的预期样本数为n·hn≈nlog n，其中h n是n -th谐波数。CCP的变体已出现以建模复杂的现实世界系统。 这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。 另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。 此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。 对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。 部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。 我们已出现以建模复杂的现实世界系统。这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。我们此问题的另一个概括是带有组图的CCP [25] - [27]。这种概括考虑了场景，在这种情况下，每个样本中没有收集单个优惠券，而是收集优惠券的随机子集。每个样品的大小可能是恒定k或随机变量（RV）k。一个人有兴趣表征所需的子集数量的分布，直到在这些样本中至少有一个优惠券中绘制每个优惠券为止。