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一项关于延迟部分标记数据流的半监督学习的调查
未标记的数据出现在许多域中，并且与流应用程序特别相关，即使数据丰富，标记的数据也很少见。要解决与此类数据相关的学习问题，人们可以忽略未标记的数据，而只专注于标记的数据（监督学习）；使用标记的数据并尝试利用未标记的数据（半监督学习）；或假设可以根据要求提供一些标签（主动学习）。第一种方法是最简单的，但是可用的标记数据量将限制预测性能。第二个依赖于查找和利用数据分布的基本特征。第三个取决于外部代理以及时提供所需的标签。本调查特别注意在半监督环境中利用未标记数据的方法。我们还讨论了延迟的标签问题，这会影响完全监督和半监督的方法。我们提出一个统一的问题设置，讨论学习保证和现有方法，解释相关问题设置之间的差异。最后，我们审查当前的基准测试实践，并提出改编以增强它们。
医院废水中出现抗生素残留和抗生素耐药性细菌：传播至非洲溪流和河流的潜在途径，综述
摘要：医院内的医疗活动导致抗生素的大量消耗，从而导致抗生素残留物的排泄率很高。当这些抗生素被人体服用时，它们不会被人体完全吸收，通常会与受感染的人类患者的生物废物一起排入环境中。医院的大量用水和医疗机构废水中的药物影响促进了抗生素耐药细菌 (ARB) 和抗生素耐药基因 (ARG) 在环境中的出现和传播。医院废水可能在各种生态系统中双重参与抗生素分子和多重耐药细菌的传播。本综述的目的是通过评估环境（水生环境；河流）中这些医院废水中的抗生素浓度和抗生素耐药细菌的多样性来表征医院废水，以及清点医院废水和环境中存在的细菌和携带抗生素耐药性的细菌。
环境DNA调查，以检测热带淡水流中的一种流行的隐秘鱼类，AnablePsoides Cryptocallus
Agersnap，S.，Larsen，W.B.，Knudsen，S.W.，Strand，D.，Thomsen，P.F.，Hesselsøe，M。Etal。（2017）。使用淡水样品中的环境DNA对贵族，信号和狭窄的小龙虾进行监测。plos One，12（6），1 - 22。https：//doi.org/10.1371/journal.pone。0179261 Baudry，T.，Mauvisseau，Q.，Goût，J.，Arqué，A.，Delaunay，C.，Smith-Ravin，J。等。（2021）。在生物多样性热点中绘制一个超级侵蚀者，这是一个基于埃德娜的成功故事。生态指标，126，107637。https：//doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107637 Bedwell，M.E。＆Goldberg，C.S。（2020）。环境DNA检测的空间和时间模式，以告知灯杆和底漆系统中的采样方案。生态与进化，10（3），1602 - 1612。https：// doi.org/10.1002/ece3.6014 Belle，C.C.，Stoeckle，B.C。＆Geist，J。（2019）。水生保护中淡水环境DNA研究的分类和地理代表。水上保护：海洋和淡水生态系统，29（11），1996 - 2009年。https：//doi.org/10.1002/aqc.3208 Biotope。（2020）。eTuded'Améliorationde la Connaissance sur le Poisson Gale（AnablePsoides Cryptocallus）：分布，Étatde Conservation，Mesures Et推荐。https://www.observatoire-eau-martinique.fr/ documents/rapport-poisson-gale-vf.pdf Brys，R.，Halfmaerten，D.，Neyrinck，S.，Mauvisseau，Mauvisseau，Q.（2020）。可靠的EDNA检测和欧洲天气loach（Misgurnus possilis）的定量。（2009）。（2019）。鱼类生物学杂志，98（2），399 - 414。https：//doi.org/10.1111/jfb.14315 Bustin，S.A.，Benes，V.，Garson，J.A. MIQE指南：最少发表定量实时PCR实验的信息。 临床化学，55（4），611 - 622。https：//doi.org/10.1373/clinchem.2008。 112797 Cantera，I.，Cilleros，K.，Valentini，A.，Cerdan，A.，Dejean，T.，Iribar，A。等。 为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。 科学报告，9（1），1 - 11。https：//doi.org/10.1038/S41598-019-019-39399-5 Ceballos，G.，Ehrlich，P.R.，P.R.，Barnosky，Barnosky，Barnosky，A.D. ＆Palmer，T.M。 （2015）。 加速现代人类引起的物种损失：进入第六次巨大灭绝。 科学进步，1（5），E1400253。 https://doi.org/10.1126/sciadv.1400253 Cowart，D.A.，Breedveld，K.G.H.，Ellis，M.J.，M.J.，Hull，J.M. ＆Larson，E.R。 （2018）。 环境DNA（EDNA）用于保护危险的小龙虾（Decapoda：Astacidea），通过监测入侵物种障碍和重新定位的种群。 甲壳类生物学杂志，38（3），257 - 266。https：//doi.org/10.1093/jcbiol/jcbiol/ ruy007 Cristescu，M.E。 （2019）。 环境RNA可以革新生物多样性科学吗？ 生态与进化的趋势，34（8），694 - 697。https：// doi。 org/10.1016/j.tree.2019.05.003 Deal Martinique，Ecovia。 ＆Creocean。 （2018）。 诊断 - Martinique环境环境。 https：//www.martinique。鱼类生物学杂志，98（2），399 - 414。https：//doi.org/10.1111/jfb.14315 Bustin，S.A.，Benes，V.，Garson，J.A.MIQE指南：最少发表定量实时PCR实验的信息。临床化学，55（4），611 - 622。https：//doi.org/10.1373/clinchem.2008。112797 Cantera，I.，Cilleros，K.，Valentini，A.，Cerdan，A.，Dejean，T.，Iribar，A。等。为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。科学报告，9（1），1 - 11。https：//doi.org/10.1038/S41598-019-019-39399-5 Ceballos，G.，Ehrlich，P.R.，P.R.，Barnosky，Barnosky，Barnosky，A.D.＆Palmer，T.M。（2015）。加速现代人类引起的物种损失：进入第六次巨大灭绝。科学进步，1（5），E1400253。https://doi.org/10.1126/sciadv.1400253 Cowart，D.A.，Breedveld，K.G.H.，Ellis，M.J.，M.J.，Hull，J.M.＆Larson，E.R。（2018）。环境DNA（EDNA）用于保护危险的小龙虾（Decapoda：Astacidea），通过监测入侵物种障碍和重新定位的种群。甲壳类生物学杂志，38（3），257 - 266。https：//doi.org/10.1093/jcbiol/jcbiol/ ruy007 Cristescu，M.E。（2019）。环境RNA可以革新生物多样性科学吗？生态与进化的趋势，34（8），694 - 697。https：// doi。org/10.1016/j.tree.2019.05.003 Deal Martinique，Ecovia。＆Creocean。（2018）。诊断 - Martinique环境环境。https：//www.martinique。developpement-durable.gouv.fr/img/pdf/diagnostic_vf.3.pdf deiner，K。＆Altermatt，F。（2014）。自然河中无脊椎动物环境DNA的运输距离。PLOS ONE，9（2），E88786。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0088786 Dorazio，R.M。 ＆Erickson，R.A。 （2018）。 ednaocupancy：用于环境DNA数据的多尺度占用建模的R包。 分子生态资源，18（2），368 - 380。https：//doi.org/10.1111/1755-0998.12735 Ferreira，A.R.L.，Sanches Fernandes，L.F.，L.F. ＆Pacheco，F.A.L。 （2017）。 使用嵌套的部分最小二乘回归评估对河流生态系统的人为影响。 总体科学https://doi.org/10.1371/journal.pone.0088786 Dorazio，R.M。＆Erickson，R.A。 （2018）。ednaocupancy：用于环境DNA数据的多尺度占用建模的R包。分子生态资源，18（2），368 - 380。https：//doi.org/10.1111/1755-0998.12735 Ferreira，A.R.L.，Sanches Fernandes，L.F.，L.F.＆Pacheco，F.A.L。（2017）。使用嵌套的部分最小二乘回归评估对河流生态系统的人为影响。总体科学
通过快速微粒流的紧凑型X射线源
实质性研究旨在开发高亮的短脉冲X射线源，例如电子同步物，免费电子激光器，汤姆森散射设备等，这些设备证明了它们的优势。但是，它们要么是成本不稳定，不稳定和/或用于日常成像的光子通量不足。在这里，我们关注的是高强度的Bremsstrahlung，该大体适用于体内和生产线中的串联物质检查。bremsstrahung主要是通过聚焦电子束与靶材料原子核的相互作用出现的。医疗实践中0.05％的订单的低能量转换效率（包括辐射屏蔽和X射线过滤器）使热量管理成为基本问题。空间图像分辨率通常受到最小焦点大小的限制，而焦点斑点大小又由所需的X射线输出以及从极限密度输入和热循环的X射线管的常规静止和旋转阳极侵蚀确定。
Prime视频运动： - 溪流后面
硬件是系统的物理基础，包括强大的计算机，服务器，相机和麦克风。这些组件处理关键任务，例如处理和传输视频和音频数据。软件充当操作的“大脑”，以确保所有硬件一起工作。它管理诸如编码（将视频和音频转换为数字格式），数据压缩和实时流词之类的任务。它还可以使视频和音频同步并防止缓冲或延迟。熟练的专业人员对于此过程至关重要，从在体育场设置设备到管理服务器和解决问题，以确保一切顺利进行。
比较Edna Metabarcoding和标准化的电击评估德克萨斯河和溪流中的鱼类组合
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![使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]](/simg/b/b1d093755ec8fd74b78a3e76f0bbef0b4a3c52f7.webp)
使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]
本文研究了多媒体社区的勇敢新想法，并提出了一个新颖的框架，将梦想转化为使用fMRI数据的连贯的视频叙事。本质上，梦想已经吸引了人类数百年的历史，使我们的潜意识瞥见了我们的潜意识。大脑成像的最新进展，尤其是功能磁共振成像（fMRI），为探索梦的神经基础提供了新的方法。通过将主观梦的体验与客观的神经生理数据相结合，我们旨在了解梦想的视觉方面并创建完整的视频叙事。我们的过程涉及三个主要步骤：重建视觉感知，解码梦想图像和整合梦想故事。在fMRI分析和语言建模中使用创新技术，我们试图突破梦想研究的界限，并在睡眠期间对视觉体验进行更深入的了解。本技术报告介绍了一种新颖的方法，可以使用fMRI信号并将梦想视觉效果编织到使用语言模型的叙事中。我们收集了一个梦的数据集以及描述以评估框架的有效性。
deepriver：数据流的深度学习库
在当今快速发展的景观中，机器学习（ML）算法在基于可用数据的决策过程中起着关键作用。这些算法虽然加速分析，但仍需要对动态数据结构进行连续适应，因为模式可能会迅速发展。要解决这种命令，采用在线学习和连续的ML技术变得至关重要。虽然深度学习技术在静态，预定义的数据集上表现出了出色的表现，但它们在动态和不断发展的数据流中的应用仍未得到充满激光。在实时决策中，深度学习中没有广泛的集成到在线，流媒体和持续的学习方案中妨碍了这些高级算法的全部潜力（Kulbach等，2024）。Deepriver Python软件包的出现填充了数据流的深度学习领域的关键空隙。利用河流的能力（Montiel等，2021）和Pytorch（Paszke等，2017），Deepriver为监督和无人看管的学习提供了统一的API，为您提供了无缝的桥梁，从而提供了深入的深度学习技术与动态数据流构成的挑战之间的无缝桥梁。此外，该软件包为从业人员提供了用于数据流预处理的基本工具，并在动态的实时环境中评估深度学习模型。此类功能已应用于流动异常检测（Cazzonelli＆Kulbach，2022）。此软件包是一项宝贵的资产，可以解锁深度学习技术在在线，流媒体和持续学习方案中脱颖而出的潜力。随着对机器学习系统对发展数据结构的有效和有效适应的需求不断增长，因此将深层的整合到景观中变得至关重要。在寻求动态不断变化的环境中利用机器学习的全部力量，确保我们的决策过程在面对不断发展的数据景观时保持准确，相关和敏捷性。
视频流的测试时间培训
先前的工作已建立了测试时间培训（TTT）作为一般框架，以进一步改善训练有素的模型。在对每个测试实例进行预测之前，模型首先是在同一实例上使用自我监督的任务（例如重建）进行训练。我们将TTT扩展到流设置，其中多个测试实例（我们的情况下的视频帧）以时间顺序到达。我们的扩展名是在线ttt：当前模型是从上一个模型初始化的，然后在当前框架和一个小框架上进行了训练。在线TTT在三个现实世界数据集上显着优于四个任务的固定模型基线。改进超过2.2×和1.5倍，例如全盘分段。令人惊讶的是，在线TTT还胜过其offline变体，该变体严格访问更多信息，对整个测试视频中的所有帧进行培训，而不管时间顺序如何。此发现，使用合成视频挑战了先前的工作中的挑战。我们将当地的概念形式化为在线优于offl ttt的优势，并通过消融和基于偏见 - 差异交易的理论分析其作用。