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金硅结构非线性白光发光编码，用于物理不可克隆的安全标签
发光安全标签是保护消费品免遭假冒的有效平台。尽管如此，由于标签元件的窄带光致发光特性，这种安全技术的寿命有限。在本文中，我们提出了一个新概念，用于应用通过直接飞秒激光写入制造的混合金属半导体结构中实现的非线性白光发光来创建物理上不可克隆的安全标签。我们证明了在制造阶段控制的制造混合结构的内部组成与其非线性光信号之间的密切联系。我们表明，应用基于离散余弦变换的去相关程序以及标签编码的极性码可以克服白光光致发光光谱相关性的问题。应用的制造方法和编码策略用于创建物理上不可克隆的标签，具有高度的设备唯一性（高达 99%）和位均匀性（接近 0.5）。证明的结果消除了利用白光发光纳米物体创建物理不可克隆标签的障碍。
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
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）。
校正：splitnet：可学习的清洁噪声标签，用于嘈杂标签学习
本文的原始版本不幸地包含确认部分中的错误。确认部分被错误地发布，因为这项研究得到了文化，体育和旅游研发计划的支持，该计划通过韩国创意内容机构赠款，由文化，体育和旅游部资助（关于神经水印技术的研究，用于版本的AI 3D Content，RS-2024-00348469，Technology of Multos of Technology of Multos of Mytim of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Meltion of Technology of Mertion of Mote of Markight Technipers of Mertion of Technologigh RS-2024- 00333068）和韩国国家研究基金会（RS-2024-00346597）。这项工作也得到了Sam-Sung Electronics Co.，Ltd（项目IO220829-02236-01）的支持。，但应该是通过韩国创意局的文化，体育和旅游研发计划的支持，这项研究得到了由文化，体育和旅游业的敏锐的奖励（RS-2024-00345025，
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
将有监督的学习和强化学习与部分标签结合了多标签分类任务
传统的监督学习在很大程度上依赖于人类通知的数据集，尤其是在渴望数据的神经方法中。然而，由于特定的域知识和大型集合，由于多标签的关系提取，尤其是多标签任务，例如文档级关系提取，在完全手动注释中构成挑战。因此，我们解决了多标签的积极 - 未标记学习（MLPUL）问题，其中只有一部分积极的类别被注释。我们提出了部分符合分类（MLPAC）的混合学习者，这是一个基于RL的框架，结合了增强学习的探索能力和监督学习的剥削能力。跨各种任务的实验性恢复，包括文档级别的关系提取，多标签图像构造和二进制PU学习，证明了我们框架的概括和有效性。
EEG-SVRec：短视频推荐中带有用户多维情感参与标签的 EEG 数据集
近年来，短视频平台广受欢迎，视频推荐的质量对于留住用户至关重要。现有的推荐系统主要依赖于行为数据，但由于数据稀疏、偶然交互或个人习惯噪声等问题，行为数据在推断用户偏好时受到限制。为了应对这些挑战并更全面地了解用户的情感体验和认知活动，我们提出了EEG-SVRec，这是第一个具有短视频推荐中用户多维情感参与标签的EEG数据集。该研究涉及30名参与者并收集了3,657次交互，提供了丰富的数据集，可用于更深入地探索用户偏好和认知活动。通过结合自我评估技术和实时、低成本的EEG信号，我们可以更详细地了解用户的情感体验（效价、唤醒、沉浸感、兴趣、视觉和听觉）及其行为背后的认知机制。我们通过推荐算法建立了评分预测基准，结果表明，加入 EEG 信号后，评分预测效果显著改善。此外，我们展示了该数据集在洞察推荐系统中用户行为背后的情感体验和认知活动方面的潜力。这项工作通过利用 EEG 信号和多维情感参与分数中包含的丰富信息，为增强短视频推荐提供了一种新颖的视角，为未来短视频推荐系统的研究铺平了道路。数据集可在 https://github.com/hezy18/EEG-SVRec 上找到
自动注释中的知识蒸馏：具有LLM生成培训标签的监督文本分类
计算社会科学（CSS）的实践通常依靠人标记的数据来调查监督的文本分类器。我们评估了研究人员使用来自生成大语言模型（LLM）的替代培训标签增强或替换人类生成的培训数据的潜力。我们介绍了推荐的工作流程，并通过复制14个分类任务和测量性能来测试此LLM应用程序。我们采用了来自高影响力期间CSS文章的新型英语文本分类数据集。由于这些数据集存储在受密码保护的档案中，因此我们的分析不太容易受到污染问题。对于每项任务，我们将使用GPT-4标签的监督分类器进行了比较，并用人类注释进行了微调的分类器，并与GPT-4和Mismtral-7b的标签进行了微调，并以较少的镜头在上下文中学习。我们的发现表明，在LLM生成的标签上微调的监督分类模型与通过人类注释者的标签进行了微调的模型相当。使用LLM生成标签的微调模型可以是构建监督文本分类器的快速，高效且具有成本效益的方法。
旅行和军事专用疫苗储存标签
正确的储存和处理方法对于疫苗的安全性和有效性起着非常重要的作用，可以保护个人和社区免受疫苗可预防疾病的侵害。DHA-IHD 建议供应商遵循 CDC 疫苗储存和处理工具包中概述的疫苗储存和处理最佳实践，包括：