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gan和vaes的比较分析在产生高质量的
指标，例如网络大小，培训时间和生成数据的质量。此外，还研究了潜在的数学，并与gan和vaes的理论基础有关。2。相关的生成模型近年来一直是机器学习领域的重要研究的主题，具有生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）是两种最广泛使用的技术。几项研究比较了gan和vaes在不同的数据集和应用程序上的性能，其中一些报道了gan的结果更好（Karras等，2019），而其他人则报告了VAE的更好结果（Bowman等，2019）。该领域最有影响力的论文包括Goodfellow等人。的（2014年）引入了GAN框架，以及Kingma and Welling（2014）的VAE框架的引入，这些框架已在随后的作品中广泛引用。Salimans等。的（2016）论文提出了稳定gan训练的技术，例如为发电机和歧视者使用不同的学习率，而Chen等人。（2016）提出了对GAN框架的修改，该修改允许学习可解释的表示形式。Mescheder等。的（2017）论文提出了一个结合了VAE和gans强度的混合模型，以及Arjovsky等。的（2017）论文提出了对GAN框架的修改，该框架将Wasserstein距离用作目标函数，从而进行了更稳定的训练。Kumar等。 3。 每个Kumar等。3。每个的（2019年）论文提出了对GAN框架的修改，该框架在歧视者中引入了瓶颈，从而提高了性能，而Shen等人则进行了改善。的（2020）论文提出了一种在gan的潜在空间中发现可解释方向的方法，从而可以控制生成的图像的特定属性。方法论3.1数据集我们从MNIST数据集中应用了60,000张培训照片和10,000个手写数字的测试图像。
疫苗接种后应报告事件的 VAERS 表
水痘的任何组合 - VAR、MMRV A. 过敏反应或过敏性休克（3 天） B. 播散性水痘疫苗株病毒性疾病。 o 已鉴定的疫苗株病毒（不适用） o 如果未进行菌株测定或实验室检测不确定（42 天） C. 水痘疫苗株病毒再激活（不适用） D. 与疫苗接种相关的肩部损伤（2 天） E. 血管迷走性晕厥（1 小时） F. 上述事件的任何急性并发症或后遗症（包括死亡）（间隔 - 不适用） G. 制造商包装说明书中描述的禁止额外接种疫苗的事件（间隔 - 参见包装说明书）
morphvae：发展体素的形态设计 -
软机器人设计是一个复杂的领域，由于其复杂且广阔的搜索空间，面临着独特的挑战。在过去的文献中，进化计算算法（包括新型概率生成模型（PGM））在该领域显示了潜力。但是，这些方法是效率低下的样本，主要关注运动任务中的刚性机器人，这限制了它们在机器人设计自动化中的性能和应用。在这项工作中，我们提出了Morphvae，这是一种创新的PGM，它结合了多任务培训方案和精心制作的采样技术，称为“连续自然选择”，旨在增强样品效率。这种方法使我们能够从各种任务和时间进化阶段进行评估的样本中获得见解，同时保持光学效率和生物多样性之间的微妙平衡。通过各种运动和操纵任务的广泛表达，我们证实了形态在产生高性能和多样化设计方面的效率，超过了竞争性基线的性能。
呼吸机相关事件（VAE）清单-Bluvalt
与从适当的呼吸道标本分离的生物（包括呼吸道分泌物，胸膜液和肺组织）匹配。必须在机械通气的第3天或之后收集呼吸道标本，并在发生恶化的氧合当天或之后的2个日历日内收集，以便在满足PVAP定义时使用。此外，在14天的事件期间必须收集从血液中鉴定出的生物，其中第1天是发作氧合的日期（请参阅FAQ NO.13中的VAE协议）。o在仅符合组织病理学标准的PVAP，并且在合格的呼吸标本上没有进行任何培养物或非基于培养的测试，并且还没有阳性的血样。如果进行呼吸道分泌物，胸腔液或肺组织的培养或非培养测试，并且无法鉴定与从血液中鉴定出的有机体匹配的生物，则未报告次要BSI。o匹配的生物被定义为以下一个：1。如果在两个标本中都鉴定出属和物种，则必须相同。
VAERS数据使用指南
美国卫生与公共服务部（DHHS）建立了由FDA和CDC共同管理的Vaers，以接受所有美国授权疫苗后，在所有年龄段的所有年龄组中接受所有可疑不良事件的报告。在1990年11月1日，VAERS用于公共部门报告后的免疫事件（MSAEFI）和FDA的私营部门和制造商报告的FDA自发报告系统，取代了CDC的监测系统（MSAEFI）。维持数据库的主要目的是作为预警事件的预警或信号系统，用于未检测到在市场前测试期间未检测到的不良事件。此外，1986年《国家儿童疫苗伤害法》（NCVIA）要求医疗保健提供者和疫苗制造商在该法案中概述的那些疫苗后向DHHS特定的不良事件报告。
疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 和 V-safe 中的母体 RSV 疫苗安全性监测
o 个人报告的临床审查 o 自动化数据的汇总描述（例如，报告的不良事件数量） o 计算妊娠结果的报告率（如果有妊娠期间接种的 RSV 疫苗剂量或可用的疫苗接种覆盖率数据）
如何访问VAERS数据
5。向下滚动以选择症状，您可以在其中选择要搜索的symtpoms。要搜索特定症状，请单击“搜索”选项卡。选择要用于搜索的术语。突出显示一个术语时，它将移至屏幕右侧的当前选择的框。要选择多个项，请按住控制键。要选择一系列术语，请按住Shift键。如果您不选择特定症状，它将默认为所有症状。
VFOF - VAERS - 英文
在我写这篇文章的时候，美国疾控中心报告称，美国已接种了 6 亿剂新冠疫苗，初步报告死亡人数为 16,000 人。如果按照漏报的说法推断，死亡人数可能在 16 万到 160 万之间。有 100 万人死于新冠，这意味着疫苗的死亡率更高，而我们却没有注意到。这种情况极不可能发生，几乎不可能有人注意到疫苗杀死了这么多人。而且，这在临床环境中也没有出现。所有额外的新冠住院病例都是未接种疫苗的人，或者是接种疫苗但免疫抑制的人。每接种一百万剂新冠疫苗，就有 26 人死亡。
通过受限子空间变分自动编码器 (CS-VAE) 解开多主体和社会行为表征
有效地建模和量化行为对于我们理解大脑至关重要。在社交和多主体任务中，在自然环境中建模行为仍然是一项重大挑战。对执行相同任务的不同主体的行为进行建模需要将行为数据划分为跨主体共有的特征和每个主体独有的特征。与社交调查相比，在自由移动的环境中对多个个体之间的社交互动进行建模需要解开由个体引起的影响。为了灵活地将行为解开为具有个体和跨主体或社交成分的可解释潜在变量，我们基于半监督方法来划分行为子空间，并提出了一种基于柯西-施瓦茨散度的新型正则化方法。我们的模型称为约束子空间变分自动编码器 (CS-VAE)，成功地对跨主体行为视频的不同特征以及不断变化的社交行为差异进行了建模。我们的方法极大地促进了下游任务中产生的潜在变量的分析，例如揭示解开的行为主题，有效解码新主体的行为，并提供对不同动物如何表现出先天行为的理解。