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疫苗标签：存储和超越使用日期跟踪
请注意，这些标签遵循制造商的指导，以储存疫苗。标签遵循制造商有关年龄和其他迹象的指导，除非免疫实践咨询委员会（ACIP）建议与制造商的指导不同。如果ACIP建议与制造商的指导不同，则标签遵循ACIP建议（例如，AREXVY RSV疫苗（GSK）批准了50 - 59年的高风险人群FDA，成年人60岁及60岁以上。但是，ACIP建议使用这种疫苗60 - 74年，高风险和所有75岁及以上的成年人）。
Galar - 大型多标签视频胶囊内窥镜数据集
1 Else Kr ¨ oner Fresenius 数字健康中心，德累斯顿工业大学 (TU Dresden)，德累斯顿，德国 8 2 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 德累斯顿大学医院第一医学系，德累斯顿，9 德国 10 3 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 计算机科学研究所，德累斯顿，德国 11 4 德累斯顿 Diakonissen Krankenhaus，胃肠病学，德累斯顿，德国 12 5 乌尔姆大学和乌尔姆大学医学中心人类遗传学研究所，乌尔姆，德国 13 6 海德堡大学医院国家肿瘤疾病中心 (NCT) 肿瘤内科，海德堡，14 德国 15 7 维尔茨堡 16 大学医院内科 II 介入和实验内镜检查 (InExEn)，维尔茨堡，德国17 8 德国迪波尔迪斯瓦尔德胃肠内科医学办公室 18 † Maxime Le Floch、Fabian Wolf 和 Lucian McIntyre 对本文贡献相同 19 † Nora Herzog 和 Franz Brinkmann 对本文贡献相同 20 * 通讯作者：Maxime LeFloch (Maxime.LeFloch@ukdd.de) 21
引用：Siefried KJ，Acheson L，Clifford B等。口服纳曲酮 - 培养基组合药物的开放标签试验研究
摘要简介甲基苯丙胺的使用障碍是全球公共卫生问题，没有批准的药物治疗。最近在美国进行的一项随机对照试验研究了安非他酮和纳曲酮的组合，全球不易获得。在这里，我们报告了一项试验方案，该方案是针对合并的纳曲酮和安非他酮组合的。方法和分析这项单臂开放标签的试点研究将评估甲基苯丙胺使用障碍的成年人中口服纳曲酮和安非他酮（每天40 mg/450 mg每天40 mg/450 mg）的安全性和可行性。参与者（n = 20）将是澳大利亚悉尼市中心医院的兴奋剂治疗计划的门诊病人。主要终点是第84天。参与者将参加从基线到第12周的每周学习访问，并在第16周进行后续电话访问。所有参与者都会照常接受治疗，例如社会心理疗法。主要结果是安全性（通过治疗急剧不良事件（AES）/不良反应衡量）和可行性（通过招募时间，不合格参与者的比例，研究和研究药物遵守的时间来衡量）。次要结果将评估甲基苯丙胺的使用，渴望和戒断；治疗目标和期望；身体和心理健康；抑郁和焦虑；和治疗满意度。定性访谈将评估干预和结果指标的可接受性。伦理和传播这项研究获得了圣文森特医院人类研究伦理委员会（2023/ETH00549）的伦理批准。结果将提交给同行评审的期刊和科学会议，并将创建视频摘要，以确保参与者和使用甲基苯丙胺的人可以访问这些发现。试验注册号ANZCTR：ACTRN12623000866606（协议v.2.1日期为2024年4月8日）。
路边单元的标签效率3D对象检测
摘要 - 遮挡对安全至关重要的应用（例如自动驾驶）提出了重大挑战。集体感知最近引起了巨大的研究兴趣，从而最大程度地减少了闭塞的影响。尽管已经取得了重大进步，但是这些方法的渴望数据的性质为其现实世界部署带来了重大障碍，尤其是由于需要带注释的RSU数据。鉴于交叉点的数量和注释点云所涉及的努力，手动注释培训所需的大量RSU数据非常昂贵。我们通过根据无监督的对象发现为RSU设计标签有效的对象检测方法来应对这一挑战。我们的论文介绍了两个新模块：一个基于点云的空间时间聚集，用于对象发现，另一个用于改进。fur-hoverore，我们证明，对一小部分带注释的数据进行微调使我们的对象发现模型可以使用甚至超过完全监督的模型范围缩小性能差距。在模拟和现实世界数据集中进行了广泛的实验，以评估我们的方法†。
机器学习的数据收集和标签技术
1引言机器学习领域（ML）近年来经历了一段空前的增长。这种显着的进步可以归因于两个关键因素：计算能力的指数增长和广泛数据集的不断增加[1-3]。然而，这一进展基础的基础是数据收集和标签 - 提出了重大挑战，可以阻碍ML模型的功效和道德实施[4-8]。本评论论文介绍了复杂的数据收集和标签机器学习的世界，并借鉴了数据管理和机器学习社区的见解。机器学习的变革潜力在许多域中显而易见。从疾病诊断和个性化医学[9]革命性医疗保健[10]和在供应链中优化物流[11]中，ML算法正在迅速重塑我们的世界。这些进步的核心在于ML模型从数据，识别模式学习并根据其暴露的信息进行预测的能力。用于训练这些模型的数据的质量和数量对于它们的成功至关重要。高质量，多样化和标记的数据对于构建可在现实世界中有效性能的强大且可推广的ML模型至关重要[12，13]。但是，收集和标记机器学习数据的过程远非直接。此外，关于数据隐私和数据集中潜在偏见的道德考虑训练复杂模型所需的庞大数据可能令人生畏，并且对每个数据点进行精心标记的任务可能非常耗时且昂贵。
带有随机样本大小和部分恢复的标签优惠券收集器问题
I。 [8] - [12]。最近已将其用于DNA中数据存储的组合编码研究[13] - [17]。最初以从统一和独立样本收集不同的优惠券来构建，CCP研究了收集所有不同优惠券所需的样品数量的分布。传统上，CCP涉及n个不同的均衡优惠券，在每个样本中，单个优惠券都会重复。在这种情况下，至少一次对每个优惠券进行采样所需的预期样本数为n·hn≈nlog n，其中h n是n -th谐波数。CCP的变体已出现以建模复杂的现实世界系统。 这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。 另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。 此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。 对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。 部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。 我们已出现以建模复杂的现实世界系统。这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。我们此问题的另一个概括是带有组图的CCP [25] - [27]。这种概括考虑了场景，在这种情况下，每个样本中没有收集单个优惠券，而是收集优惠券的随机子集。每个样品的大小可能是恒定k或随机变量（RV）k。一个人有兴趣表征所需的子集数量的分布，直到在这些样本中至少有一个优惠券中绘制每个优惠券为止。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
美国环保局，农药产品标签，磺胺草唑原药，2025 年 2 月 4 日
如果您希望在标签上添加/保留对贵公司网站的引用，请注意，该网站将成为《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》下的标签，并接受 EPA 的审查。如果该网站是虚假或误导性的，则该产品将被视为贴错标签，并且根据 FIFRA 第 12(a)(1)(E) 条，销售或分销该产品是违法的。40 CFR § 156.10(a)(5) 列出了 EPA 可能认为是虚假或误导性的陈述示例。此外，无论您的产品标签上是否引用了某个网站，网站上的声明可能与通过注册流程批准的声明没有实质性差异。因此，如果 EPA 发现或我们注意到某个网站包含的声明或声明与获得 FIFRA 第 3 条注册时所做的声明或声明存在实质性差异，则该网站将被提交给 EPA 的执法和合规保证办公室。
美国环保署，农药产品标签，草铵膦原药，2025 年 2 月 4 日
发货。如果您希望在标签上添加/保留对公司网站的引用，请注意，该网站将成为《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》下的标签，并受该机构的审查。如果该网站是虚假或误导性的，则该产品将被贴错标签，并根据《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》第 12(a)(1)(E) 条出售或分销是违法的。40 CFR 156.10(a)(5) 列出了 EPA 可能认为是虚假或误导性的陈述示例。此外，无论您的产品标签上是否引用了某个网站，网站上的声明可能与通过注册流程批准的声明没有实质性差异。因此，如果该机构发现或我们注意到某个网站包含虚假或误导性陈述或声明，与 EPA 批准的注册有很大不同，该网站将被提交给 EPA 的执法和合规办公室。如果不遵守这些条件，则根据 FIFRA 第 6 条，注册将被取消。您允许发货产品即表示您接受这些条件。随附盖章的标签副本供您记录。另请注意，该产品的记录目前包含以下 CSF：
在未标记的相机陷阱图像中自动识别非洲豹子
摘要 - 本文介绍了一种解决现实世界动物识别问题的算法，即确定panthera提供的非标记的非洲豹图像数据集中的K单个动物数量未知数量。为了确定豹子的ID，我们提出了一种有效的自动化算法，该算法包括从图像中分割豹子体，对图像对之间的相似性和群集进行了分割，然后进行验证。要执行聚类，我们采用了修改的三元搜索，该搜索使用了新型的自适应K -Medoids ++聚类算法。最佳聚类是使用Silhouette分数的扩展定义确定的。使用新的聚类后验证程序用于进一步提高聚类的质量。使用Panthera数据集评估了该算法，该数据集由1555张图像中拍摄的677个单独的豹子组成，并通过基线K -Medoids ++聚类算法算法的0.864进行了调整后的共同信息评分，与0.864相比进行了聚类。