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农村地区错失人工智能机遇
人工智能 (AI) 研究是一个相对较新的领域，但发展迅速。2015 年，美国研究人员在《自然指数》跟踪的期刊上发表了 850 篇关于人工智能和机器人技术的文章；到 2021 年，这一数字已上升至 3,651 篇。其他地方也出现了如此快速的增长，虽然这可能令人兴奋，但也应警惕此类研究在开展和应用过程中的偏见和不一致。这些潜在差异之一是人工智能与城市和农村社区的关系。新南威尔士州巴瑟斯特查尔斯特大学人工智能与网络未来研究所执行主任 Ganna Pogrebna 表示，与城市居民相比，居住在偏远地区的人可能更容易受到技术危害的影响，但研究却忽视了他们。
欧洲芯片雄心中所缺失的战略
欧洲半导体技术供应商在全球半导体价值链的各个环节占据着市场领先地位，有时甚至是垄断地位。欧洲拥有众多具有竞争力的半导体制造设备、化学品、传感器、汽车芯片和功率半导体供应商，这些只是其中的一部分。由于进入门槛高、客户与供应商关系密切，新公司很难进入这些市场并成功参与竞争。世界依赖于欧洲公司的半导体技术，正如欧洲依赖于亚洲的前端和后端制造一样，亚洲制造厂（晶圆厂）依赖于欧洲供应商的制造设备和化学品。此外，世界各地的电动汽车制造商都依赖欧洲的芯片。这样的例子不胜枚举。半导体是欧洲的战略资产，可以提供地缘政治筹码，因为其他国家也依赖于我们的技术。
失学儿童 - 地方当局指南
2 2007 年《教育（为被开除学生提供全日制教育）（英格兰）条例》 3 2004 年《儿童法》第 10 条 4 1996 年《教育法》第 437(1) 条 5 1996 年《教育法》第 437(3) 条 6 1996 年《教育法》第 443 条 7 根据 1996 年《教育法》第 444 条进行起诉以及根据第 444A 条发出罚款通知（经 2003 年《反社会行为法》第 23 条修订） 8 1996 年《教育法》第 447 条 9 1989 年《儿童法》第 47 条 10 参见“共同努力提高入学率：针对公立学校、学院、私立学校和地方当局的法定指导”。 11 回报：2024 年《学校出勤（学生登记）（英格兰）条例》第 13(1)-(3) 条“新生回报” 12 回报：2024 年《学校出勤（学生登记）（英格兰）条例》第 13(4)-(6) 条“删除回报”
追击：/ 快速决定性胜利的缺失要素
通过分析卡尔·冯·克劳塞维茨《战争论》中的追击理论以及现代历史上战术层面的追击事例，考察了追击的作用。它同时运用理论和历史来确定成功追击是否存在某些关键要素。美国陆军理论和追击行动的实施用于回答两个问题。该理论是否有理论和历史支持？美国陆军目前是否在战术层面实施追击行动？
巴基斯坦心脏病管理中缺失的一环
全球约有 5.23 亿人患有心血管疾病 (CVD)，贫困地区患病率更高。患有 CVD 的人五年内发生重大心脏病的风险约为 20-30%，比没有 CVD 的高风险人群高出四到五倍。因此，二级预防至关重要，心脏康复 (CR) 是一种遵循指南来降低这种风险的有效方法。(1) 心血管疾病是巴基斯坦的主要死亡原因，但心肺康复 (CR) 是一种改善心血管健康和生活质量的有效方法，在心脏病患者的多学科护理中却基本被忽视。每年 9 月 29 日是世界心脏日，这提醒我们迫切需要解决心脏医疗保健方面的这一差距。
糖尿病预测的缺失值填补 | DR-NTU
摘要 —机器学习 (ML) 模型已被广泛用于提高各种疾病诊断任务的准确性和效率。然而，应用 ML 模型执行与糖尿病相关的预测任务仍然具有挑战性，主要是因为患者的健康记录稀疏且存在大量缺失值。缺失值通常会破坏糖尿病预测流程，对现有方法构成挑战。当关键属性值（例如 HbA1c、FPG 和 OGTT2hr 的血液测试结果）缺失时，此类问题会显著恶化。在本文中，我们介绍了一个大规模糖尿病相关数据集，即慢性疾病管理系统 (CDMS) 数据集，该数据集收集了八年来超过 65,000 名患者的 700,000 多次就诊的临床记录。CDMS 是匿名收集的，在几个用于糖尿病预测的关键属性上具有很高的缺失值百分比。如果不仔细处理，缺失值将导致应用的 ML 模型的性能显著下降。在本文中，我们还通过使用 CDMS 进行大量实验来研究多种数据插补方法的有效性。实验结果表明，k-最近邻插补 (KNNI) 在这项糖尿病预测任务中的表现优于其他方法。具体而言，应用 KNNI 后，使用各种 ML 预测模型的糖尿病预测准确率和精确度均超过 0.8。索引术语 — 糖尿病相关数据集、糖尿病预测、缺失值、数据插补技术
通过共享缺少模态的多模态学习...
缺失模态问题对于多模态模型来说至关重要，但并非易事。当前旨在处理多模态任务中缺失模态问题的方法要么仅在评估期间处理缺失模态，要么训练单独的模型来处理特定的缺失模态设置。此外，这些模型是为特定任务设计的，例如，分类模型不易适应分割任务，反之亦然。在本文中，我们提出了共享特定特征建模 (ShaSpec) 方法，该方法比解决上述问题的竞争方法简单得多，也更有效。ShaSpec 旨在通过学习共享和特定特征来更好地表示输入数据，从而在训练和评估期间利用所有可用的输入模态。这是通过一种依赖于基于分布对齐和域分类的辅助任务以及残差特征融合程序的策略实现的。此外，ShaSpec 的设计简单性使其易于适应多种任务，例如分类和分割。在医学图像分割和计算机视觉分类方面进行了实验，结果表明 ShaSpec 的表现远胜于竞争方法。例如，在 BraTS2018 上，ShaSpec 将增强肿瘤的 SOTA 提高了 3% 以上，将肿瘤核心的 SOTA 提高了 5%，将整个肿瘤的 SOTA 提高了 3%。1
法新社：失踪的劳工领袖遭新人民军杀害
在找到丈夫的人权（CHR）任务时，她将其描述为Sosyalistang Kilusan Ng Manggawa（SKM）的劳动Orga Nizer。CHR实际上已将其调查人员派往Aguinaldo营地，询问Bati-On的神秘失踪。武装部队首席乔塞林·纳扎里诺（Joselin Nazareno）将军否认了军队参与此案，并强调失踪的劳工领导人不在法新社的任何拘留中心中。一位高级情报官员说，如果军方确实是巴蒂（Bati-On）被捕的幕后黑手，那么我们将把他作为ABB领导人，因为它可以加起来（反共）Propa Ganda” Bati-on的消失的报道出现在
失学儿童：政策与程序
伍尔弗汉普顿市议会承认，地方当局及其学校的主要职责是促进所有居住在该市或在该市学校就读的儿童的教育成就。促进所有儿童取得最佳结果的最佳方法是确保尽可能让义务教育年龄的儿童在学校名册上（入学登记册）或以“其他方式”接受教育，这与家长的偏好一致。《2004 年儿童法》规定所有机构有义务共同努力促进儿童福利并适当共享信息。这一原则是这项政策的基础，人们期望所有机构和儿童工作队伍中的专业人员共同努力，确保儿童接受教育。目前有大量研究可以确定儿童最有可能缺课的点。最常见的原因包括：
深层生成建模，而不是随机数据
当丢失的过程取决于丢失的值本身时，需要在基于可能的基于可能性的suplce时明确建模并考虑到它。，我们提出了一种在丢失过程取决于丢失的数据的情况下构建和拟合深层变量模型（DLVM）的方法。特别是，深层神经网络使我们能够显着建模给定数据的缺失模式的条件分布。这允许对缺失类型的先验信息（例如，自我审查）进入模型。我们的推理技术基于重要性加权推断，涉及最大化关节可能性的下限。通过在潜在空间和数据空间中使用重新聚集技巧来获得界限的随机梯度。我们在各种数据集和缺少的模式上显示，明确建模丢失过程是无价的。