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项目名称：太阳能混合
•问题和知识差距：公共可访问的高温下的稀疏光学特性数据集•解决方案：开发可靠的光谱技术来测量辐射特性（辐射和发射），以达到最高1000°C的温度以及作为环境条件的功能（惰性和脱离）。•提供了两个研究实验室的反射率和发射的实验数据集的独立验证•开发和共享一个数字数据库，具有测量的辐射特性和与Gen3 CSP相关的精选材料的标准化实验程序
混合会员随机块模型
考虑由成对测量组成的数据，例如对象对之间是否存在链接。例如，这些数据出现在蛋白质相互作用和基因调控网络、作者-收件人电子邮件集合和社交网络的分析中。使用概率模型分析成对测量需要特殊的假设，因为通常的独立性或可交换性假设不再成立。在这里，我们引入了一类用于成对测量的方差分配模型：混合成员随机块模型。这些模型结合了实例化密集连接块（块模型）的全局参数和实例化连接中节点特定变异性的局部参数（混合成员）。我们开发了一种用于快速近似后验推理的通用变分推理算法。我们展示了混合成员随机块模型的优势，并将其应用于社交网络和蛋白质相互作用网络。关键词：分层贝叶斯、潜在变量、均值场近似、统计网络分析、社交网络、蛋白质相互作用网络
数据稀缺药物协同专家组合......
药物-靶标相互作用预测 (DTI) 在药物发现和临床应用等各种应用中都至关重要。DTI 预测中广泛使用的输入数据有两个视角：内在数据表示药物或靶标的构造方式，外在数据表示药物或靶标与其他生物实体的关系。然而，对于某些药物或靶标，尤其是那些不受欢迎或新发现的药物或靶标，输入数据的两个视角中的任何一个都可能很稀缺。此外，特定相互作用类型的真实标签也可能很稀缺。因此，我们提出了第一种方法来解决输入数据和/或标签稀缺情况下的 DTI 预测。为了使我们的模型在只有一个输入数据视角可用时发挥作用，我们设计了两个独立的专家分别处理内在数据和外在数据，并根据不同的样本自适应地融合它们。此外，为了使这两个视角相互补充并弥补标签稀缺问题，两个专家以相互监督的方式相互协同，以利用大量未标记数据。在输入数据稀缺性和/或标签稀缺性不同的 3 个真实数据集上进行的大量实验表明，我们的模型显著且稳定地优于现有技术，最大改进为 53.53%。我们还在没有任何数据稀缺的情况下测试了我们的模型，它也优于当前方法。代码可在 https://github.com/BUPT-GAMMA/MoseDTI 获得。
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
在社会科学研究中使用混合方法
社会科学的景观本质上是复杂且多方面的，要求采用全面且细微的研究方法。本文强调了混合方法研究在解决社会现象的复杂和动态性质方面的重要性。混合方法不仅提高了研究发现的有效性和可靠性，而且还可以使人们对社会现象有整体理解，并使研究人员能够探索传统的单人方法通常缺乏人类经验，行为和互动的全面和多样性。此外，混合方法促进了数据的三角剖分，从而使研究人员能够通过各种镜头来证实和验证结果，从而加强了结论的鲁棒性。混合方法有助于开发更有效和知情的社会和公共政策干预措施。在社会科学研究中采用混合方法不仅是一种选择，而且是释放探究潜力并促进我们对复杂社会世界的集体理解的全部潜力的必要性。
课程计划 All Mixed Up.docx 的副本 - Discovery Playhouse
○ 在沃尔特用水代替牛奶后停止阅读并问：“你认为用水代替牛奶会对甜点的口味产生影响吗？” ○ 在国王说沃尔特还有一次机会后停止阅读并问：“你认为沃尔特会做什么来取悦国王？” ○ 在沃尔特尝试了很多不同的事情后停止阅读并问：“当一个人一遍又一遍地尝试某件事直到做对时，这叫什么？” ○ 在沃尔特的妻子掷骰子后停止阅读并问：“为什么向别人寻求帮助会有益？” ○ 读完书后问：“你以为会是椒盐卷饼吗？” ● 老师会点名并把他们集合起来去实地考察。 ● 在去面包店的路上，老师会通过说“在博物馆时，我希望每个人都尊重彼此和博物馆。我们会作为一个团队团结在一起”来设定期望。请记住，这是我们接下来几天要上的一堂课，所以尽管我希望你们玩得开心，但我们来这里是有目的的。” ● 学生们去博物馆实地考察，并被指示在面包店玩耍。老师会要求他们看食谱书，选择自己喜欢的食谱，然后通过游戏制作这道烘焙菜肴。 ● 老师会告诉学生记下食谱的规格。 ● 老师会确保每个学生都有时间去面包店。学生们将被分成三人一组。每组将在厨房里有 15 分钟的时间来完成食谱。 ● 在学生们都有机会在厨房玩耍并制作甜点后，老师会问学生以下问题。学生们首先会和旁边的学生交谈，然后老师会叫几个学生分享他们讨论的内容。这样，所有学生都有机会思考所问的问题。
在研究安全和政治现象中的定性，定量和混合方法
摘要：在安全，政治和其他社会科学中应用定性，定量和混合方法，以进行研究，实现或验证科学知识。本文的目的是解释定性方法的优势 - 访谈，焦点小组，观察或定量方法 - 调查，规模等。此外，我们将通过使用一些混合方法来解释如何在安全和政治科学方面进行研究。混合方法结合了质量和定量方法，以扩大对某个问题的理解。例如，混合方法可以结合访谈和调查。此外，混合方法设计可能结合了研究设计的某些要素，例如研究问题，数据收集或数据分析。在那里，混合的研究设计（称为第三波）主要用于安全，政治和其他社会现象的研究。关键词：科学研究的方法论，定性方法，定量方法，混合方法，安全和政治现象。
海洋种子饲养和繁殖高级盆栽混合物
小溢出物穿着防护设备，以防止皮肤和眼睛污染。避免吸入蒸气或灰尘。用吸光剂（干净的抹布或纸巾）擦拭。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。所有未受保护的人员的大量溢出。溢出时湿滑。避免发生事故，立即清理。穿防护设备，以防止皮肤和眼睛污染和灰尘吸入。锻炼风或增加通风。用湿吸收（惰性材料，沙子或土壤）覆盖。扫掠或真空，但避免产生灰尘。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。如果发生了农作物，下水道或水道的污染，请建议当地的紧急服务。危险货物 - 初始紧急响应指南编号：不适用
通过扩散模型通过类间图像混合增强图像分类
文本对图像（T2I）生成模型最近成为一种强大的工具，可以创建照片现实的图像并引起多种应用。然而，将T2i模型的有效整合到基本图像分类任务中仍然是一个悬而未决的问题。促进图像锁骨表现的一种普遍的策略是通过使用T2I模型生成的合成图像来增强训练集。在这项研究中，我们仔细检查了当前发电和常规数据增强技术的缺点。我们的分析表明，这些方法努力产生既忠实的（就前景对象）而且针对领域概念的多样化（在背景上下文中）。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的类数据增强方法，称为diff-mix 1，该方法通过在类之间执行图像翻译来丰富数据集。我们的经验结果是，DIFF-MIX在信仰和多样性之间取得了更好的平衡，从而导致各种图像分类场景之间的性能显着提高，包括域名数据集的少量，常规和长尾分类。