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Barlowrl：Barlow双胞胎用于数据有效增强学习
合成图生成器（SGG）的主题最近由于生成建模的最新突破而引起了很多关注。但是，许多与图形尺寸相比，许多最先进的SGG并不能很好地扩展。的确，在生成过程中，通常必须考虑固定数量的节点的所有可能边，其中缩放在O（n 2）中，n是图中的节点的数量。因此，许多最新的SGG不适用于大图。在本文中，我们提出了Sangea，这是一个较大的合成图生成框架，可扩展任何SGG对大图的适用性。首先将大图拆分为社区，Sangea每个社区训练一个SGG，然后将社区图形链接在一起以创建合成的大图。我们的实验表明，就拓扑和节点特征分布而言，Sangea生成的图与原始图具有很高的相似性。此外，这些生成的图在下游任务（例如链接预测）上实现了高实用性。最后，我们对生成的图表进行了隐私评估，以表明即使它们具有出色的实用程序，它们也达到了合理的隐私分数。关键字：图生成学习； gnns，属性生成；可伸缩性；隐私
细粒度太粗糙：一种以数据为中心的新型方法，用于有效场景图
学习以场景图的形式从原始信息组成视觉关系是一项高度挑战的任务，这是由于上下文依赖性的，但是在依赖于场景所在的现场视觉应用程序中至关重要。但是，场景图生成（SGG）中没有当前的方法旨在为下流任务提供有用的图形。相反，主要重点主要是公开数据分布以预测更多细粒关系的任务。据说，所有的关系关系都不相同，至少其中一部分对现实世界应用没有用。在这项工作中，我们介绍了有效的SGG的任务，该任务旨在阐述相关关系的产生，从而促进了在下游任务（例如图像生成）中使用场景图的使用。为了支持进一步的方法，我们根据流行的Visual Genome数据集的注释提出了一个新的数据集，即VG150策划的新数据集。我们通过一组实验表明，该数据集包含比通常在SGG中使用的数据更高质量和多样的注释。最后，我们显示了从场景图1中生成图像生成的任务中该数据集的效率。
推进个性化护理：肝病管理中的病理学和肝病协同
此事件已获得：SGG/SSG的6 CME，SGAIM的6 CME，SGPATH的认证正在进行中，请填写此表格，并通过邮件或扫描将其发送回2024年DEZEMBER，并将其发送给Bettina@endresprojects.chs.chs.chs.chs.ch。您对课程费用的贡献为CHF 180。您将在您的注册后向您发送发票。有关进一步的问题，请随时与我们的项目负责人Bettina Endres（bettina@endresprojects.chs.ch）联系或我自己（matteo.montani@pathology.unibe.ch）。
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ADN = European Provisions concerning the International Carriage of Dangerous Goods by Inland Waterway ADR = The European Agreement concerning the International Carriage of Dangerous Goods by Road ATE = Acute Toxicity Estimate BCF = Bioconcentration Factor CLP = Classification, Labelling and Packaging Regulation [Regulation (EC) No.1272/2008] dmel =得出最小效应水平dnel =衍生无效水平euh语句= CLP特异性危害语句1973年根据1978年的规程进行了修改。（“ Marpol” =海洋污染）n/a =不可用pbt =持久，生物蓄能和有毒的pnec =预测无效的浓度rid = rrn rrn = rrn rrn = rrn = nover rrn =接触到危险货物的法规