XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtabular
缩放隐私保存时：学习分析中的全面合成表格数据生成和评估
隐私构成了学习分析进展（LA）的重要障碍，提出了诸如匿名不足和当前解决方案难以解决的挑战。综合数据是一种潜在的补救措施，提供了强大的隐私保护。但是，先前对合成数据的研究缺乏彻底的评估，对于评估隐私和数据实用程序之间的微妙平衡至关重要。综合数据不仅必须增强隐私，而且对于数据分析仍然是实用的。更重要的是，不同的LA场景带有不同的隐私和效用需求，因此选择了适当的合成数据，这是一个紧迫的挑战。为了解决这些差距，我们提出了对合成数据的全面评估，其中包括合成数据质量的三个维度，即相似，实用性和隐私。我们使用三种不同的合成数据生成方法将此评估应用于三个不同的LA数据集。我们的结果表明，合成数据可以维持与实际数据相似的实用程序（即预测性能），同时保留了实践。此外，考虑到不同场景中不同的隐私和数据实用性要求，我们为合成数据生成进行定制的收回。本文不仅对合成数据进行了全面的评估，而且还说明了其在洛杉矶领域减轻隐私问题的潜力，从而有助于更广泛的合成数据在LA中应用，并促进开放科学的更好实践。
使用卫星测高和图像跟踪思韦茨冰山‘B30’的面积、厚度和体积变化
图 1：南极冰山跟踪数据库记录的 B30 冰山轨迹（Budge 和 Long，2018 年）：2012 年从思韦茨冰架崩解后，它跟随沿海洋流向西移动，2017 年开始向北漂移，最终于 2019 年解体。黑点标记了 CryoSat-2 飞越冰山的可用位置，圆圈表示本研究中使用的 MODIS 和 Sentinel 1 图像的位置 120
vertiv-liebert-energy-energy-norgy-systems-guide-特定于...
• Alarm condition reporting – tabular, fax or e-mail • Jar out-of-limits summary report – tabular • Individual jar voltages over time – graph or tabular • Individual jar resistance values over time – graph or tabular • Total battery voltage over time – graph or tabular • Ambient temperature over time – graph or tabular • Discharge report: total battery voltage decay vs. time – graph or tabular • Discharge report: jar voltage decay vs. time – graph or tabular •排放命中率摘要报告 - 表格•放电间隔摘要报告 - 表格•基于用户集阈值的所有系统对电池或字符串级别的电池状态和监视器状态的一般摘要报告•详细介绍所有系统的电池和监视器状态的详细摘要报告，该系统的所有界限趋势的电池状态和监视器状态均具有任何参数的任何参数，该参数违反了阈值•执行整体系统健康的阈值。来自通用电池诊断系统的数据应通过以太网端口查看，其中包括以下协议之一：SNMP，TCP/IP/MODBUS，SMS或HTTP。An optional RS-485 port shall be available for Modbus communication.
Vertiv™Liebert®储能系统指南...
• Alarm condition reporting – tabular, fax or e-mail • Jar out-of-limits summary report – tabular • Individual jar voltages over time – graph or tabular • Individual jar resistance values over time – graph or tabular • Total battery voltage over time – graph or tabular • Ambient temperature over time – graph or tabular • Discharge report: total battery voltage decay vs. time – graph or tabular • Discharge report: jar voltage decay vs. time – graph or tabular •排放命中率摘要报告 - 表格•放电间隔摘要报告 - 表格•基于用户集阈值的所有系统对电池或字符串级别的电池状态和监视器状态的一般摘要报告•详细介绍所有系统的电池和监视器状态的详细摘要报告，该系统的所有界限趋势的电池状态和监视器状态均具有任何参数的任何参数，该参数违反了阈值•执行整体系统健康的阈值。来自通用电池诊断系统的数据应通过以太网端口查看，其中包括以下协议之一：SNMP，TCP/IP/MODBUS，SMS或HTTP。可选的RS-485端口应用于Modbus通信。
辛西娅·鲁丁 - Statement1.pdf
机器学习有两个“领域”表现得非常不同：“原始”数据问题和“表格”数据问题。原始数据问题受益于非常复杂的模型。它们的预测问题具有确定的结果，例如，图像分类器应该能够以超过 99% 的准确率确定图像中是否包含椅子。表格问题则不同：表格数据是人们可以在电子表格中找到的数字表。表格数据问题预测不确定的结果，例如某人出狱后是否会犯罪。表格数据问题无法从深度学习等复杂模型中受益。对于表格数据，有新的可解释机器学习算法可以创建小到可以放在索引卡上但又与深度学习一样准确的模型。
混合型 - tabular-data合成，基于得分 - ...
表格数据生成的最新进展大大提高了合成数据质量。然而，由于复杂的分布和数据类型的表格数据的混合物，将扩散模型扩展到表格数据很具有挑战性。本文介绍了T ab yn，该方法是通过在变异自动编码器（VAE）制作的潜在空间中掌握扩散模型来综合表格数据的方法。提议的T ab s yn的关键优势包括（1）普遍性：通过将它们转换为单个统一空间并明确捕获柱间关系来处理广泛的数据类型的能力； （2）质量：优化潜在嵌入的分布以增强扩散模型的随后训练，这有助于生成高质量的合成数据，（3）速度：相比，相比，逆向步骤数量和更快的合成速度要比现有基于扩散的方法少得多。具有五个指标的六个数据集上的广泛实验表明，T ab yn的表现优于现有方法。具体而言，与最具竞争力的基线相比，列的分布和配对列相关估计的错误率降低了86％和67％。该代码已在https://github.com/amazon-science/tabsyn上提供。
![arxiv：2409.05215v1 [CS.LG] 8月8日-Athene Research](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2a68aa8b27f2f0f386156d6c10db4b3ec03bbf92.webp)
arxiv：2409.05215v1 [CS.LG] 8月8日-Athene Research
摘要。由于其数据驱动的性质，机器学习（ML）模型容易受到从数据中继承的偏差，尤其是在类别和组失衡的分类问题中。类别不平衡（在分类目标中）和群体失衡（在性行为或种族等属性中）可能会破坏ML效用和公平性。尽管类别和组失衡通常是在实际表格数据集中重合的，但有限的方法解决了这种情况。尽管大多数方法都使用过采样技术（例如插值）来降低了处于疾病的不平衡，但合成表格数据代理的最新进步提供了承诺，但尚未充分探索此功能。为此，本文进行了比较分析，以解决合成表格数据生成和各种抽样策略的最先进模型的类别和群体失衡。在四个数据集上进行的实验结果，证明了生成模型对缓解偏置的有效性，从而为朝这个方向进行进一步探索创造了机会。
自upervision-Improves-diffusion-for-tabular- ...
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。 为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。
AIGT：基于提示
表格数据占企业数据资产的80％以上，在各个领域至关重要。随着对隐私保护和数据共享限制的越来越关注，产生高质量的合成表格数据已经变得至关重要。最近的进步表明，大型语言模型（LLMS）可以通过利用半度信息并克服由一个热编码引起的高维数据的挑战来有效地产生现实的表格数据。但是，当前方法并未完全利用表中可用的丰富信息。为了解决这个问题，我们基于迅速的效能引入了能力（AIGT），这是一种利用元数据信息（例如表描述和模式）的新颖方法，以生成超高质量合成数据的提示。为了克服LLMS的令牌限制限制，我们提出了长令牌分区算法，使AIGT能够对任何规模的表进行建模。AIGT在20个公共数据集中的14个和两个真实行业数据集中达到了最新的性能。
使用大脑MRI和临床数据的多模式方法
摘要 - 预测衰老个体临床下降的轨迹是一个紧迫的挑战，尤其是对于患有轻度认知障碍，阿尔茨海默氏病，帕金森氏病或血管性痴呆症患者而言。准确的预测可以指导治疗决策，确定风险因素并优化临床试验。在这项研究中，我们比较了在临床痴呆率评级量表“盒子总和”评分（SOBCDR）中，在2年间隔内进行了两种深度学习方法。这是痴呆症研究中的关键指标，评分范围从0（无损害）到18（严重损害）。为了预测下降，我们训练了一个混合卷积神经网络，该网络将3D T1加权的脑MRI扫描与表格临床和人口统计学特征（包括年龄，性别，体重指数（BMI）和基线SOBCDR）相结合。我们针对Autogluon进行了基准测试，Autogluon是一个自动化的多模式学习框架，选择了适当的神经网络体系结构。我们的结果证明了将图像和表格数据组合在临床应用预测建模中的重要性。深度学习算法可以融合基于图像的大脑特征和表格临床数据，并具有衰老和痴呆症的个性化预后。