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垂直联合学习中的标签泄漏：调查
垂直联合学习（VFL）是一个分布式机器学习范式，它使用具有功能的被动方和带有其他标签的主动聚会进行协作训练模型。虽然VFL通过数据局部iZation提供隐私保护，但标签泄漏的威胁仍然是一个重要的挑战。标签泄漏是由于标签推理攻击而发生的，在这种情况下，被动方试图推断标签的隐私和商业价值。已经对这种特殊的VFL攻击进行了广泛的研究，但仍缺乏全面的摘要。为了弥合这一差距，我们的论文旨在调查现有的标签推理攻击和侵害。我们分别针对标签推理攻击和防御措施提出了两个新的分类法。除了总结当前的研究状态外，我们强调了我们认为具有强大的技术，并且可能会影响未来的研究。此外，总结了实验基准数据集和评估指标，以提供后续工作的指南。
标记人工智能生成的内容：政策如何帮助确保人工智能在 K-12 教育中的正确使用
如果实施得当，并且确保其安全和公平使用，人工智能 (AI) 有可能显著改善 K-12 教育。我们广泛使用“AI”一词，指任何使用数据进行预测和决策或创建新内容的技术。AI 为学生、教师和学校管理者带来了巨大的希望。例子包括：通过虚拟聊天机器人实现学习的个性化（例如，由 ChatGPT 驱动的系统，如 Khanmigo），为 K-12 学生提供根据孩子在学习过程中的进度量身定制的提示和线索 1 ；社交机器人通过词汇知识预测算法支持儿童学习阅读 2 ；自动评分系统根据学生的答案提供详细的反馈和评分，使教师能够更有效地利用时间 3 ；以及为学校管理者提供的预测系统，可以识别有辍学风险的高中生 4 。儿童有独特的发展需求和弱点，AI 应该以一种让孩子们茁壮成长同时又能保证他们安全的方式融入学校。这样做不应取代或削弱教师的作用，教师在学生的教育和社会发展中发挥着至关重要的作用。联邦政府对 K-12 教育的人工智能指导很少或根本没有。关于学生如何以及何时借助人工智能更好地学习，几乎没有大规模的系统研究，各州和学区孤立无援，陷入相互竞争的“狂野西部”，人工智能具有无法验证的诱惑和未知的风险。尽管如此，各州正在为 K-12 教育制定一系列人工智能实施建议和指南，但并未达成共识。不同的州对诸如剽窃和人工智能素养 5 等重要主题有不同的定义和建议。基于最先进研究的联邦政策可以帮助指导各州和地方，同时仍为各州和学区留下空间，让他们以满足其特定需求的方式使用人工智能。
无标签的光学成像和用于干细胞制造质量控制的感应
摘要人类干细胞提供了用于药物筛查，疾病建模和个性化患者的新兴方法。为了满足对扩大规模的不断增长的需求，必须使用连续监测技术和自动反馈来简化干细胞制造方法，以优化高生产和一致性的增长条件。标记 - 自由光学成像和传感，包括多光子术，拉曼光谱以及相似的光学显微镜等低成本方法，可以在整个细胞分化和成熟度中提供快速，可重复和非侵入性监测干细胞。在无标签的光学成像和传感功能上训练的机器学习算法可以识别可行的细胞并预测最佳的制造条件。这些技术有可能简化干细胞生产并加速其在再生医学中的使用。
lmpt：长尾多标签视觉识别的特定于类的嵌入损失
长尾的多标签视觉识别（LTML）任务是由于标签共发生和不平衡的数据分布，这是一项极具挑战性的任务。在这项工作中，我们为LTML提出了一个统一的框架，即促使特定于班级的嵌入损失（LMPT）进行调整，从而通过结合文本和im im Im operational数据来捕获语义功能相互作用，并在头部和尾部同步改进型号。具体来说，LMPT通过班级感知的软边距和重新投资介绍了嵌入式损失函数，以学习特定的班级上下文，并带有文本描述（字幕）的好处，这可以帮助建立类之间的语义关系，尤其是在头和尾部之间。fur-hoverore考虑到类失样的类别，分配平衡的损失被用作分类损失函数，以进一步提高尾部类别的性能而不会损害头部类别。在VOC-LT和可可-LT数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的方法显着超过了先前的最新方法，而LTML中的零拍夹。我们的代码在https：//github.com/richard-peng-xia/lmpt上完全公开。
工程化蛋氨酸腺苷转移酶级联用于活细胞中单个 DNA 甲基化的代谢标记
摘要：甲基化是一种广泛存在的天然修饰，具有多种调节和结构功能，由大量 S -腺苷-L -蛋氨酸 (AdoMet) 依赖性甲基转移酶 (MTases) 进行。AdoMet 辅因子由多聚体蛋氨酸腺苷转移酶 (MAT) 家族从 L -蛋氨酸 (Met) 和 ATP 产生。为了推进机制和功能研究，已经开发出重新利用 MAT 和 MTase 反应以接受来自相应前体的可转移基团的扩展版本的策略。在这里，我们使用结构引导的小鼠 MAT2A 工程，以便从合成的蛋氨酸类似物 S -(6-叠氮己-2-炔基)-L -同型半胱氨酸 (N 3 -Met) 生物催化生产扩展的 AdoMet 类似物 Ado-6-叠氮化物。三种工程化的 MAT2A 变体表现出对延伸类似物的催化能力，并且在没有和存在竞争性 Met 的情况下，都支持与 M. Taq I 和小鼠 DNMT1 的工程化变体在级联反应中进行 DNA 衍生化。然后，我们使用 CRISPR-Cas 基因组编辑将两种工程化变体作为 MAT2A-DNMT1 级联安装在小鼠胚胎干细胞中。所得细胞系在暴露于 N 3 -Met 且存在生理水平的 Met 时，保持正常的活力和 DNA 甲基化水平，并显示出 Dnmt1 依赖的 DNA 修饰和延伸叠氮化物标签。这首次展示了一种用于生物合成生产延伸 AdoMet 类似物的遗传稳定系统，该系统能够在活哺乳动物细胞中对 DNMT 特异性甲基化组进行轻度代谢标记。■ 简介
多标签ECG分类的多分辨率共同学习网络
摘要 - 记录心脏的电子生理活性的摘要 - 心理图（ECG）已成为诊断这些疾病的关键工具。近年来，深度学习技术的应用显着提高了ECG信号分类的实现。多分辨率特征分析在不同时间尺度上捕获和过程信息可以提取ECG信号的微妙变化和整体趋势，显示出独特的优势。但是，基于简单特征添加或串联的常见多分辨率分析方法可能导致忽视低分辨率特征，从而影响模型性能。为了解决这个问题，本文提出了多分辨率的共同学习网络（MRM-Net）。MRM-NET包括双分辨率注意结构和特征互补机制。双分辨率的体系结构过程并联高分辨率和低分辨率特征。通过注意机制，高分辨率和低分辨率分支可以集中于微妙的波形变化和整体节奏模式，从而增强了捕获ECG信号中关键特征的能力。同时，特征互补机制在特征提取器的每一层之后引入了相互特征学习。这允许在不同的分辨率方面的功能相互加强，从而减少信息丢失并提高模型性能和鲁棒性。在PTB-XL和CPSC2018数据集上进行的实验表明，MRM-NET在多标签ECG分类性能中的现有方法显着优于现有方法。我们的框架代码将在https://github.com/wxhdf/mrm上公开获取。索引术语 - ECG分类，多分辨率，注意机制，相互学习
在日本和亚洲的电子标记实施
•PMDA需要多年的JPI（HCP标签）的SGML版本，并已在2019年开始切换到XML。•在2019年12月，对制药和医疗设备法案进行了修改，以正式介绍电子标签，取代纸张标签和随附的必要计划，使所有医疗保健专业人员都能访问最新的标签信息。•GS1条形码需要在外部盒子上打印，以便医疗保健专业人员可以访问标签信息。一个用于读取GS1条形码的移动应用程序从2021年5月开始使用。•该修正案的执行于2021年8月1日实施。•在2023年7月底之前已经取消了2年的过渡期，纸张标签已被删除。
标准与标签计划下的并网太阳能逆变器市场评估研究
© CLASP, 2024 本作品根据知识共享署名-相同方式共享 4.0 国际许可协议获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ 或致函 Creative Commons，PO Box 1866, Mountain View, CA 94042, USA。CLASP 不作任何明示或暗示的陈述或保证。本报告中介绍的工作代表了我们根据编写本报告时可用的信息做出的最大努力和判断。CLASP 对读者对本报告的使用或依赖，以及基于本报告做出的任何决定概不负责。报告的读者应承担他们或第三方因依赖报告或报告中包含的数据、信息、发现和意见而产生的全部责任。
PRT543，一种蛋白精氨酸甲基转移酶5抑制剂，患有晚期腺样囊性癌的患者：开放标签，I期剂量扩张研究
美国德克萨斯州德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦市，美国密歇根大学血液学和肿瘤学部，美国密西根州安阿伯大学，美国密西根州安阿伯大学，美国医学系，匹兹堡医学院，美国匹兹堡，美国菲斯特堡州立大学，科罗尼亚州哥伦比亚省，俄亥俄州哥伦比亚省，俄亥俄州，美国密西根州安阿伯市，美国哥伦比亚省哥伦比亚省北部医学院俄亥俄州立大学医学肿瘤学综合癌症中心医学系，美国俄亥俄州哥伦布，美国华盛顿大学，华盛顿大学，美国华盛顿大学，美国田纳西州田纳西州纳什维尔，美国田纳西州田纳西州田纳西州田纳西州纳什维尔，美国医学院，田纳西州纳什维尔，加利福尼亚大学，美国旧金山，美国旧金山局，美国旧金山局，i。 City, IA, USA j Banner MD Anderson Cancer Center, Gilbert, AZ, USA k Department of Oncology, Sidney Kimmel Cancer Center, Thomas Jefferson University, Philadelphia, PA, USA l Prelude Therapeutics, Research and Development, Wilmington, DE, USA m Center for Head and Neck Oncology, Center for Salivary and Rare Head and Neck Cancers, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA