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在生成无监督的域适应中，持续预训练的有用是如何有用的？
最新的规模突破使强大的生成语言模型的出现以及通过将这些模型调整为各种任务的能力，可以通过将它们投入到提示或指令中。在这种景观中，无监督的域适应性（UDA）或利用从标记的源域到未标记的目标域的知识的问题已被遗留下来，最近仍在解决犯罪性犯罪分类的最新UDA方法。特别是，在生成环境中探索了两种流行的UDA方法，涉及持续的预训练（CPT）和学习域的不变表示形式。在这项工作中，我们评估了CPT对生成UDA的实用性。我们首先进行经验评估，以衡量CPT和强大方法之间促进域的权衡。我们进一步评估了CPT的质量扩展到不同体系结构，调整方法和数据制度的程度。然后，我们通过研究其在目标域上的分类性能在多大程度上使CPT的使用。最后，我们试图了解CPT改善未标记目标域上的分类性能的机制。我们的发现表明，该模型暗中学习了下游任务，同时预测掩盖的单词可以为该任务提供信息。我们的工作将UDA研究的主体与教学调整联系起来，从而朝着更广泛的现代语言模型迈出了第一步。我们的代码可在https://github.com/uppaal/ cpt-generative-uda上找到。
稳定同位素探测宏基因组学的标准化定量分析策略
抽象稳定的同位素探测（SIP）促进了通过核酸的同位素富集对复杂生态系统中活性微生物种群的培养无关鉴定。许多DNA-SIP研究依赖于16S rRNA基因序列来识别活性分类单群，但是将这些序列与特定细菌基因组联系起来通常具有挑战性。在这里，我们描述了一个标准化的实验室和分析框架，用于使用shot弹枪元基因组学而不是16S rRNA基因测序以人均基因量化同位素富集。为了开发此框架，我们使用设计的微生物组探索了各种样本处理和分析方法，其中标记的基因组的身份及其同位素富集的水平得到了实验控制。使用此基础真理数据集，我们经验评估了不同分析模型的准确性，以识别活性分类单元，并检查了测序深度如何影响同位素标记的基因组的检测。我们还证明，使用合成DNA内部标准来测量SIP密度分数中的绝对基因组丰度可改善同位素富集的估计值。此外，我们的研究说明了内部标准的效用，以揭示样品处理中的异常情况，如果未被发现，可能会对SIP元基因组分析产生负面影响。最后，我们提出了SIPMG，这是一个R软件包，可促进绝对丰度的估计并执行统计分析，以识别SIP元基因组数据中标记的基因组。这个经过实验验证的分析框架增强了DNA-SIP宏基因组学的基础，作为准确测量环境微生物种群的原位活性并评估其基因组潜力的工具。
第 01 天 - 数据货币化研讨会 - 戴尔
结果。当标记的输入数据被输入到模型中时，模型会调整其在模型变量中的权重，直到使用优化程序对模型进行适当拟合，以最小化损失或误差函数。回归建模是一种常见的监督机器学习算法。
第 01 天 - 数据货币化研讨会 - 戴尔
结果。当标记的输入数据被输入到模型中时，模型会调整其在模型变量中的权重，直到使用优化程序对模型进行适当拟合，以最小化损失或误差函数。回归建模是一种常见的监督机器学习算法。
动作电位热力学信息含量的上限
在计算神经科学的许多领域中，神经元通常被分析为二元电化学开关（DeWeese 等人，2003 年；Victor，2006 年；Jensen 等人，2013 年；Mayfield，2013 年；Sterling and Laughlin，2015 年；Gupta and Bahmer，2019 年）。在这个抽象层次上，脉冲神经元可以被视为具有两个稳定位置的记忆系统。神经元可能正在发射，在这种情况下，其状态通常标记为 1，或者神经元可能正在静止，在这种情况下，其状态通常标记为 0。由于神经元发射动作电位的概率受到许多不同的未知因素的影响（例如神经元的温度、其发射阈值、其与突触前输入的连接程度等），因此，在香农的通信理论中，可以将发射状态和静止状态之间的区别作为二元随机变量进行研究。因此，通常隐含地假设单个动作电位的香农熵为
定向广告经济学简介
网站和公司采用广告支持的商业模式，但广告不具针对性。与图 1 类似，图表的左上角、右上角和底部中央分别象征性地描绘了三组经济参与者。标记箭头连接这三组，代表它们之间的流动。资金从消费者流向公司，而广告商品/服务从公司流向消费者。数字商品/服务和非定向广告从网站流向消费者。与图 1 不同，由于广告是非定向的，因此不再有从消费者到网站的个人数据流；因此，图 2 中现在用未标记的灰色虚线箭头来表示这种对比，而图 1 中以前是实线标记箭头。最后，广告资金（通过中介）从公司流向网站。同样，与图 1 不同，不再有从网站到公司的分析流；现在用未标记的灰色虚线箭头来表示这种对比。
报告名称：印度尼西亚更新转基因加工产品法规
2024 年 11 月 18 日，印度尼西亚政府 (GOI) 发布了第 19/2024 号《转基因食品监管条例》，该条例更新了转基因 (GE) 产品的标签要求，并规范了微生物生物技术、基因组编辑和含有堆叠基因的产品的食品安全评估。具体而言，印度尼西亚政府计划执行一项现有要求，即含有至少 5% 转基因材料的加工食品必须贴上相应的标签。这可能对美国对印度尼西亚的转基因产品出口影响不大，目前出口额超过 21 亿美元，因为新鲜转基因产品（例如大豆）和经过精制且不再含有转基因 DNA/蛋白质的产品不受此限制。到目前为止，还没有含有 5% 转基因材料的加工食品在印度尼西亚政府注册，因此雅加达 FAS 不知道印度尼西亚市场上有任何产品需要根据这项新法规贴上标签。
![arxiv：2411.15497V2 [CS.CV] 2024年11月26日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\811ad24cc1d5902e1721b00a4ab5775467ef340d.webp)
arxiv：2411.15497V2 [CS.CV] 2024年11月26日
遥感图像对象检测（RSIOD）旨在识别和定位卫星或空中图像中的特定对象。但是，当前RSIOD数据集中存在标记数据的稀缺性，这显着限制了当前检测算法的性能。尽管现有技术，例如数据增强和半监督学习，可以在某种程度上减轻这种稀缺性问题，但它们在很大程度上依赖于高质量的标签数据，并且在稀有对象类中的性能差。为了打扮这个问题，本文提出了一个布局控制的扩散生成模型（即燃气。据我们所知，Aerogen是第一个同时支持水平和旋转边界箱状况生成的模型，从而实现了满足特定外部外部和对象类别要求的高质量合成图像的构成。此外，我们提出了一个端到端数据增强框架，该框架集成了多样性条件的发电机和过滤器 -
第 01 天 - 数据货币化研讨会 - 戴尔
结果。当标记的输入数据被输入到模型中时，模型会调整其在模型变量中的权重，直到使用优化程序对模型进行适当拟合，以最小化损失或误差函数。回归建模是一种常见的监督机器学习算法。
第 01 天 - 数据货币化研讨会 - 戴尔
结果。当标记的输入数据被输入到模型中时，模型会调整其在模型变量中的权重，直到使用优化程序对模型进行适当拟合，以最小化损失或误差函数。回归建模是一种常见的监督机器学习算法。