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在28nm n-mosfets中，氧化物分解事件的位置专用于RF应用程序
三维染色体 - 某些组织和基因组过程（例如复制和转录）之间的相互作用需要在体内研究染色体动力学。荧光或元素染料通常用于体内染色体标记。这些染料与DNA的结合方式导致其失真，伸长和部分放松。结构变化会诱导DNA损伤并干扰染色质相关蛋白的结合动力学，从而扰动基因表达，基因组复制和细胞周期过程。我们开发了一种微型扰动的，遗传编码的荧光DNA标记，该标记由（可拍摄的）荧光蛋白融合到H-NS的DNA结合结构域 - 一种细菌核苷相关蛋白。我们表明，该DNA标记缩写为Hi-度（基于H-NS的核酸染色指标），在培养中的Eu-Karyotion细胞中的染色体是最小的，在培养物中的染色体和标记ZebrafifeS胚胎中，在Zebrafif的胚胎中，在Zebrafif的胚胎中具有优先结合到富含富富酸性的熟食中。
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。
我们可以训练机器学习模型以了解没有标签的天文学数据吗？
所有作者都在该项目中发挥了作用，并教会了我很多，我非常感谢。此外，我四年级的研究项目共同服务员塞巴斯蒂安·法布罗（Sebastien Fabbro）和迈克·哈德森（Mike Hudson）为我的演讲和报告提供了非常宝贵的指导。
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。
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
VIAL和CARTON标签，用于Covid-19疫苗现代 / Spikevax（Elasomeran），带英文标签的小瓶标签1 < / div>
dmg），trometamol，盐酸三莫氨甲，乙酸，乙酸钠三水合物，蔗糖，注射水。_______________________________________ Store frozen at -50°C to -15°C.第一次打开后，请阅读保质期的包装传单，以获取其他存储信息。将小瓶保存在外部纸箱中以防止光。保持看不见的儿童。根据当地要求处置。_______________________________________ [QR Code] Read the package leaflet before use.在此处扫描包装传单或访问www.modernacovid-19global.com
类别间交通流量碳标签的影响以及存在社会规范提示对食品购买的影响
1 LPS, Aix-Marseille University, Aix-en-Provence, France 2 Psychic, Aix-Marseille University, Aix-en-Provence, France 3 University of Toulouse, Toulouse, France 4 University Grenoble Alpes, Inrae, CNRS, Grenoble INP, Gael, Grenoble, France Correspondence: Johann Suchier, LPS, Aix-Marseille University法国Aix-en-Provence。电子邮件：jsuchier@gmail.com资金信息：国家研究机构，授予/奖励号：ANR-2016-CE05- 0018
碳标签可以将消费者转向可持续食品吗？中国消费者的证据
建议的引用：Xu，Yalin等。（2024）：碳标签可以将消费者转移到可持续食品上吗？来自中国消费者，可持续期货的证据，ISSN 2666-1888，阿姆斯特丹Elsevier，第1卷。8，pp。1-13, https://doi.org/10.1016/j.sftr.2024.100363 , https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666188824002120
人工智能/机器学习医疗器械的“营养成分标签”——标签标准的迫切需求
人工智能（“AI”），特别是其子集机器学习（“ML”），正在迅速进入医疗实践。美国食品药品管理局（“FDA”）已经批准或认可了 520 多种基于 AI/ML 的医疗设备，还有更多设备正在研发中。基于 AI/ML 的医疗设备不仅被医疗保健提供者用于诊所，而且还越来越多地直接提供给消费者使用，例如应用程序和可穿戴设备。尽管基于 AI/ML 的医疗设备在改善医疗保健方面具有巨大潜力，但它们也引发了许多监管问题。本文重点讨论在法律或政策辩论中尚未引起持续关注的一个问题：基于 AI/ML 的医疗设备的标签。标签对于防止对患者和消费者造成伤害至关重要。
从MRI衍生标签中深入学习可以使人脑CT
哥德堡大学沃伦贝格分子与转化医学中心，哥德堡大学，瑞典B，瑞典B精神病学和神经化学系，哥德堡大学生理学和神经科学研究所，哥德堡大学，瑞典C级临床老龄化学，神经科学，沃伦堡C.斯德哥尔摩，斯德哥尔摩，瑞典伦敦大学临床科学系，马尔莫，瑞典E部，瑞典e医学辐射科学系临床科学研究所，萨斯尔格伦斯卡学院，哥德堡哥德堡哥德堡，乔治堡大学哥伦比亚大学，乔治伯格大学，乔治堡大学，瑞典隆德Skånes大学医院成像与功能系学院，哥德堡大学，Mölndal，瑞典K痴呆症研究中心，伦敦大学学院神经病学研究所，英国伦敦，l临床生理学系，Sahlgrenska大学医院，哥德堡，瑞典