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期望最大化伪标签
在本文中，我们研究了伪标签。伪标签使用未标记数据的原始推断作为自我训练的伪标签。我们通过建立该技术与期望最大化算法之间的联系来阐明伪标签的经验成功。通过这种方式，我们意识到原始的伪标签是其更全面的底层公式的经验估计。基于这一见解，我们提出了贝叶斯定理下伪标签的完整概括，称为贝叶斯伪标签。随后，我们引入了一种变分方法来生成这些贝叶斯伪标签，涉及学习阈值以自动选择高质量的伪标签。在本文的其余部分，我们展示了伪标签及其广义形式贝叶斯伪标签在医学图像半监督分割中的应用。具体来说，我们专注于：（1）从 CT 体积中对肺血管进行 3D 二元分割； (2) 从 MRI 体积中对脑肿瘤进行 2D 多类分割；(3) 从 MRI 体积中对整个脑肿瘤进行 3D 二元分割；(4) 从 MRI 体积中对前列腺进行 3D 二元分割。我们进一步证明伪标签可以增强学习到的表示的鲁棒性。代码发布在以下 GitHub 存储库中：https://github.com/moucheng2017/EMSSL 。
电子标签和无线电模块的手册
• 2.4 GHz proprietary radio protocol • BLE Beaconing for locationing • Radio coverage: up to 25 meters • Bi-directional communication • 11 available communication channels • Ultra-low power consumption • Customer-replaceable battery • Full graphical e-Ink display with paper-like readability • e-ink displays are available (Black/White, Black/White/Red, Black/White/Yellow) • Different configurations available (theft protection, display protection, LED flash) •深冻环境的标签版本•超宽的视角（接近180度）•可用的柔性安装选项•可在景观和肖像模式下使用•快速响应时间•速度快速•128位AES加密，带有安全钥匙交换•多个页面支持，多个页面支持，预付和快速的页面开关•集成的无源NFC TAG
用不完整的标签学习半监督的脑电图...
摘要 - 电子脑摄影（EEG）是情绪识别的客观工具，并显示出令人鼓舞的表现。但是，标签稀缺问题是该领域的主要挑战，这限制了基于脑电图的情绪识别的广泛应用。在本文中，我们提出了一个新型的半监督转移学习框架（EEGMATCH），以利用标记和未标记的脑电图数据。首先，开发了基于EEG-MIXUP的数据增强方法，以生成更有效的模型学习示例。第二，提出了一种半监督的两步成对学习方法来桥接原型和实例的成对学习，其中原型成对的成对学习测量了EEG数据与EEG类别的EEG数据与实例学习的全局关系，以及实例学习捕获EEG数据之间的本地固有关系。第三，引入了半监督的多域适应性，以对齐多个域（标记为源域，未标记的源域和目标域）之间的数据表示，其中分布不匹配被缓解。在两个基准数据库（种子和种子-IV）上进行了广泛的实验
缓解结果类型标签指南
Verra设定了世界领先的气候行动和可持续发展标准。我们建立了诸如减少森林砍伐，改善农业实践，解决塑料废物和实现性别平等的活动的多样化的标准。我们管理计划以证明这些活动可以实现可衡量的高融合成果。我们与政府，企业和民间社会合作，以推进这些标准的使用，包括通过市场发展。我们所做的一切都是为了实现越来越有雄心勃勃的气候和可持续发展目标，并加速过渡到可持续的未来。
改进 COVID-19 疫苗标签的机会
• 图 1B 中产品标签上缺少独特、易懂的描述符，例如“二价”和“BA.1”。例如，在二价（BA.1）疫苗的 2 个流通标签中，有 1 个的标签上出现了可能令人混淆的标识“0/O”（意为“零/奥微米”）（图 1B）。 • 药瓶标签上缺少关键信息，例如推荐的剂量（体积）。 • 包装说明书中未包含通常的产品专论信息。相反，说明书由一页折叠页组成，仅显示“故意留空”和数据矩阵代码（图 2），需要下载数据矩阵扫描仪。此外，使用扫描仪扫描代码时，未提供具体的产品信息。 • 药瓶标签上有二维码，可以通过移动设备扫描二维码将用户带到网页，但用户需要自行选择单价或二价疫苗的信息。 • 成人多种疫苗瓶标签上显示的强度末尾带有一个零（图 1A、1B）；这种表示方式被视为危险的剂量指示。6 • 婴儿疫苗（6 个月至 5 岁；未共享图像）和成人二价疫苗使用相同的蓝色瓶盖。
