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通过标签感知神经嵌入
Learnware范式旨在建立一个众多训练有素的机器学习模型的Learnware Dock系统，使用户能够重用现有的有用模型来完成其任务，而不是从头开始。系统中的每个学习软件都是由其开发操作提交的良好模型，与学习仓库系统生成的规范相关联。规范表征了相应模型的特定，使其能够准确地确定新的任务要求。Existing specifi- cation generation methods are mostly based on the R educed K ernel M ean E mbedding (RKME) technique, which uses the M aximum M ean D iscrepancy (MMD) in the R eproducing K ernel H ilbert S pace (RKHS) to seek a reduced set that char- acterizes the model's capabilities.但是，现有的基于RKME的方法主要利用特征信息来通过假设地面真实标签函数的存在，而留下标签信息，该标签信息能够提供丰富的语义特征，并没有受到影响。此外，生成的规范的质量在很大程度上依赖于内核的选择，这使其无法适应所有真实世界的场景。在本文中，为了克服上述局限性，我们提出了一种名为l ane的新颖规范方法，即l abel- a a a a a a eural e mbedding。在l ane中，使用神经嵌入空间来替换RKHS，有效地规避了内核选择的步骤，从而解决了现有基于RKME的规范方法中内核上的de否。更重要的是，L ane使用标签信息作为附加监督来增强生成过程，从而导致质量的规格。广泛的例证证明了学习软件范式中提出的LANE方法的有效性和优势。
美国环保局，农药产品标签，BIOSIDE HS 15%，12/17/...
Deanna Mansueto 高级监管事务助理 Arxada 电子传送：deanna.mansueto@arxada.com 主题：PRIA 标签和 CSF 修正案 – 在标签中添加新的生物和功效声明并修订基本和替代 CSF 3 产品名称：Bioside HS 15% EPA 注册号：63838-2 收到日期：2024 年 2 月 23 日 行动案件编号：00501741 亲爱的 Deanna Mansueto： 上述修订后的标签和 CSF 是根据经修订的联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法提交的，可以接受。此批准不影响先前对此注册施加的任何条件。您继续受制于您注册的现有条件以及与它们相关的任何截止日期。随函附上您的标签盖章副本，以供记录。此标签取代所有先前接受的标签。根据 40 CFR 156.10(a)(6)，您必须提交一份最终印刷标签副本，然后才能使用新标签发货。根据 40 CFR 152.130(c)，您可以在此函件发出之日起 18 个月内使用之前批准的标签分销或销售该产品。18 个月后，您只能在产品贴有此新修订标签或随后批准的标签的情况下分销或销售该产品。“分销或销售”在 FIFRA 第 2(gg) 节及其实施条例 40 CFR 152.3 中定义。请注意，该产品的记录目前包含以下 CSF：
为什么人工智能生成的内容标签规定未能达到要求
深度伪造 给深度伪造添加水印可能有助于识别一些人工智能生成的音频、照片和视频，但它并不能解决这些内容的创作和传播背后的恶意，尤其是在政治背景下。在政治领域，不良行为者可能会部署深度伪造，以虚假的方式展示公众人物说或做他们从未做过的事情，目的是左右舆论或影响选举。即使水印表明视频是人工智能生成的，这些人仍然可以传播它来误导观众，因为他们依赖许多人会忽视或误解水印的可能性。同样，当深度伪造的目的是让某人难堪或骚扰时，即使水印成功地提醒大多数人内容是由人工智能生成的，深度伪造仍可能达到其预期效果。此外，使用 GenAI 并不是制作看似逼真的欺骗性媒体的唯一方法。个人可以手动创建欺骗性媒体，例如录制虚假音频的语音模仿者，或使用非人工智能数字工具，例如照片编辑软件来创建误导性图像。
食品的碳和环境标签
摘要：食品系统一直是环境和气候危机背后的主要驱动因素之一。在这种情况下，作为粮食生产和消费的环境影响的更多透明和可靠的信息，作为向更可持续的粮食系统的过渡过程的一部分。食品供应链中的利益相关者面临多种要求和系统，因为产品，公司和国家 /地区对环境报告的需求同时增加。同时，消费者通常对他们消费的食品的可持续性更感兴趣。目前缺乏规范方法论程序的超国家甚至国家立法，但食品环境和碳标签的私人举措迅速发展。本文发现大多数标签的特征是缺乏透明度，清晰度和可理解性。检查了14个标签，主要来自德国食品零售市场，我们发现了一种令人困惑的数据源和方法，用于计算所显示的价值和索赔。我们通过将牛奶和牛肉视为案例研究来强调数据源和足迹值。
肥料材料许可证持有者须知：有益物质标签格式和植物生物刺激素标签声明
14513. “有益物质”是指除主要植物营养素、次要植物营养素和微量营养素（不包括农药）以外的任何物质或化合物，这些物质或化合物可通过科学研究证明对一种或多种植物、土壤或介质有益。有益物质包括但不限于植物生物刺激素。14555.5. “植物生物刺激素”是指当施用于种子、植物、根际、土壤或其他生长介质时，可独立于生物刺激素的营养成分支持植物的天然营养过程的物质或微生物或其混合物。植物生物刺激素因此可以改善营养的可用性、吸收或使用效率、对非生物胁迫的耐受性以及随之而来的生长、发育、质量或产量。这些定义和下面确定的相应标签格式将有助于提高全美的标准化和统一性。这些变化与美国植物食品管理协会 (AAPFCO) 的《统一有益物质法案》一致。有益物质作为法律变化的一部分，“有益物质”将取代并涵盖“辅助土壤和植物物质”以及“包装土壤改良剂”作为肥料产品分类（FAC 第 14533 节）。仅作为土壤改良剂的有益物质的标签格式（即成分列表）将保持不变。肥料材料检验计划 (FMIP) 将很快提出规则制定，征求公众意见，涉及与新法律相关的新的有益物质标签格式。实际上，“含有有益物质”将取代“非植物食品成分”。从 2025 年 1 月 1 日起，这种标签格式将成为提交标签的自愿选择。
美国环保署，农药产品标签，PreVasive 植物消毒剂，2024 年 12 月 4 日
根据注册人提供的信息，上述农药在此根据《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》（FIFRA）注册。注册绝不应被视为机构对此产品的认可或推荐。为了保护健康和环境，管理员可以根据该法案随时动议暂停或取消农药的注册。根据本法案接受与产品注册相关的任何名称，不应被视为授予注册人对该名称的独家使用权或在该名称已被他人使用的情况下使用该名称的权利。根据 FIFRA 第 3(c)(5) 条，该产品无条件注册，前提是您：1. 当机构要求所有类似产品的注册人提交此类数据时，提交和/或引用产品注册/重新注册/注册审查所需的所有数据。
AJ1 的多中心、开放标签、 1 期临床试验 - ...
1 – 纽约州纽约市西奈山伊坎医学院 Tisch 癌症研究所；2 – 俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布市；3 – 德克萨斯州休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心；4 – 俄亥俄州辛辛那提大学，俄亥俄州辛辛那提市；5 – 马萨诸塞州波士顿哈佛医学院丹娜法伯癌症研究所；6 – 加利福尼亚州帕洛阿尔托斯坦福大学；7 – 北卡罗来纳州夏洛特市 Atrium 莱文癌症研究所；8 – 马萨诸塞州波士顿麻省总医院；9 – 佛罗里达州坦帕市莫菲特癌症中心；10 – 北卡罗来纳州温斯顿塞勒姆维克森林浸信会综合癌症中心；11 – 密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院；12 – 纽约州纽约市纪念斯隆凯特琳癌症中心；13 – 堪萨斯大学14 - Ajax Therapeutics，马萨诸塞州剑桥和纽约州纽约市
美国|加拿大标签指南美国|加拿大标签指南
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无标记数据的替代建模的深度自适应抽样
抽象的替代建模对于参数微分方程系统具有很大的实用性。与经典数值方法相反，使用基于物理学的深度学习方法为这种系统构造模拟器是一个有希望的方向，因为它具有处理高维度的潜力，这需要最大程度地减少训练的随机样本损失。然而，随机样品引入了统计误差，这可能成为近似和高维问题的近似值的主要误差。在这项工作中，我们提出了一种深层自适应采样方法，用于对低规范性参数微分方程的替代建模，并说明了自适应采样的必要性以构建替代模型。在参数设置中，剩余损耗功能可以视为空间和参数变量的不均衡概率密度函数（PDF）。与非参数设置相反，可以使用分解的关节密度模型来减轻参数空间引起的困难。PDF通过深层生成模型近似，从中生成新样品并将其添加到训练集中。由于新样品与残留诱导的分布相匹配，因此重新定义的训练集可以进一步减少当前近似解决方案中的统计误差