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UNIAP：通过几次学习
弱监督的时间动作本地化旨在通过仅将视频级标签作为监督来定位行动区域并同时确定未修剪视频中的动作类别。伪标签生成是解决具有挑战性的问题的一种承诺策略，但是熟悉的方法忽略了视频的自然时间结构，可以提供丰富的信息来协助这种常规过程。在本文中，我们通过推断出明显的摘要 - 特征提出了一种新型弱监督的时间动作定位方法。首先，我们设计了一个显着推理模块，该模块利用了临时邻居片段之间的变化关系以发现显着的摘要功能，这可以反映视频中的显着动态变化。其次，我们引入了一个边界改进模块，该模块通过信息介绍单元增强了显着的摘要功能。然后，引入了一个歧视增强模块，以增强摘要特征的歧视性质。最后，我们采用精致的摘要功能来制定高保真伪标签，可用于进行动作本地化网络的培训。对两个公开数据集进行的实验实验，即，Thumos14和ActivityNet V1.3，与最先进的方法相比，我们所提出的方法取得了重大改进。我们的源代码可在https://github.com/wuli555555/issf上找到。
深泡探测器的几次学习
该大师项目的目的是创建一个适用于包括医学在内的图像的任意域的复杂的深击检测器。该检测器将使用在有限的深层示例中训练的神经网络开发。主要目标是设计和实施一种学习算法，该算法不仅在时间上有效，而且需要最少或不需要人类干预。该项目的一部分是创建一个新的基准，构成真实和生成的医学图像。将使用已建立的基准和项目中创建的医学图像的新基准进行比较开发的DeepFake检测器。指南：1。熟悉有关DeepFake检测的已发表工作；考虑CVPR和ICCV等突出的会议。2。审查并总结了深层检测最新方法下的核心原则。3。设计并实施了深泡检测器的一些弹药学习算法。4。创建生成和真实医学图像的基准，用于测试深冰探测器。5。验证学习算法的功能并比较其性能指标，包括检测准确性，时间效率和学习过程中所需的人类监督水平，与既定的最新方法。
医学视觉语言模型的几次改编
摘要。通过多模式学习整合图像和文本数据已成为医学成像研究中的一种新方法，并在计算机视觉中成功地部署了。虽然已经致力于建立医疗基金会模型及其零射击到下游任务，但流行的几杆设置仍然相对尚未探索。从当前在计算机视觉中的这种设置的强劲出现之后，我们引入了第一个结构化基准，用于在严格的几杆状态下适应医学视觉模型（VLMS），并研究自然图像背景中常用的各种适应性策略。此外，我们评估了线性探针适应性基线的简单概括，该基础是通过可学习的类乘数来寻求视觉原型和文本嵌入的最佳混合。令人惊讶的是，这种文本知情的线性探针与基于复杂的及时学习和基于适配器的策略相比产生了竞争性能，同时运行速度要快得多并适应黑盒子设置。我们的扩展实验涵盖了三种不同的医学模式和专业的基础模型，九个下游任务以及几种最先进的少数适应方法。我们提供了我们的基准和代码公开，以触发此新兴主题的进一步发展：https：//github.com/fereshteshakeri/few-shot-medvlms。
双曲线与欧几里得的嵌入在几次学习中
最新的表示学习研究表明，层次数据将自己带入双曲线空间中的低维和高度信息的表示。但是，即使双曲线嵌入在图像识别方面也收集了，它们的优化也容易出现数值障碍。此外，与传统的Eu-Clidean特征相比，尚不清楚哪种应用将受益于双曲线的隐性偏见最大。在本文中，我们专注于原型双曲神经网络。尤其是，双曲线嵌入的趋势会在高维度收敛到庞加尔e球的边界，并且对这对几乎没有的分类具有影响。我们表明，在常见的双曲半径上获得双曲线嵌入的最佳射击效果。与先前的基准结果相反，我们证明了配备有欧几里德指标的固定radius编码器可以实现更好的性能，而与嵌入式维度无关。
足够的条件来保证非少数...
索引术语 - 房屋能源管理系统，电池能量存储，需求侧管理，需求响应I。电池能量存储（BES）以及可再生能源资源（RERS），增加了住宅需求响应（DR）的可行性（DR），这是由于内在的系统灵活性而增加的[1]。最先进的DR程序[2]，模拟使用能量储层模型的变体的模型，该模型在充电/放电效率和自我释放功率方面有所不同[3]。但是，无论使用该模型，都必须确保不能同时充电和放电电池，也称为“非同时性”或“互补性”约束。互补性约束使问题非凸面和标准放松技术已被用于使用凸等效物来确保非同性恋。在这方面，[4]提出了基于惩罚的放松，以劝阻非同情。[5]中的作者提供了基于惩罚的方法确保非及格的条件。对具有线性惩罚期限的住宅家庭进行了类似的研究[6]。与[4] - [6]相比，我们的工作的新颖性是：1）购买和销售关税不同，导致非平滑功能； 2）我们对其他可控载荷进行建模，例如恒温器，洗衣机等。; 3）我们基于充电/放电的效率来得出足够的条件，以确保非同情性，从而消除了对基于罚款的放松的需求。本文的其余部分如下：在第二节中，我们对可控载荷进行建模；放松的优化问题和适合确保非 -
MKECL：医学知识增强的对比度学习，用于几次疾病诊断
抽象人工智能（AI）辅助疾病预测由于其支持临床决策的能力而获得了广泛的研究兴趣。现有作品主要将疾病预测作为多标签分类问题，并使用历史电子病历（EMR）来培训监督模型。然而，在现实世界中，这种纯粹的数据驱动方法提出了两个主要挑战：1）长尾巴问题：常见疾病的EMR过多，并且对于罕见疾病的EMR不足，因此对不平衡的数据集进行培训可能会导致在诊断中忽略偏见模型的偏见模型； 2）很容易误诊疾病：某些疾病很容易区分，而另一些疾病则更加困难。一般分类模型而不强调容易诊断的疾病可能会产生错误的预测。为了解决这两个问题，我们在本文中提出了一种医学知识增强的对比学习方法（MKECL）方法。MKECL将医学知识图和医学许可考试纳入建模中，以弥补有关稀有疾病的足够信息；为了处理难以诊断的疾病，MKECL引入了一种对比度学习策略，以分离容易被误诊的疾病。此外，我们建立了一个名为Jarvis-D的新基准，其中包含从各种医院收集的临床EMR。对实际临床EMR的实验表明，拟议的MKECL优于现有的疾病预测方法，尤其是在几乎没有射击和零拍的情况下。
Innergex 宣布出售其少数股权...
30 多年来，Innergex 一直坚信，丰富的可再生能源可以促进社区健康，创造共同繁荣。作为一家开发、收购、拥有和运营水力发电设施、风力发电场、太阳能发电场和储能设施的独立可再生能源生产商，Innergex 坚信，利用可再生能源发电将引领世界走向更美好的世界。Innergex 在加拿大、美国、法国和智利开展业务，管理着大量优质资产，目前包括 88 家运营设施的权益，总净装机容量为 3,375 兆瓦（总容量为 4,328 兆瓦），其中包括 41 家水力发电设施、35 家风力发电设施、9 家太阳能发电设施和 3 家电池储能设施。Innergex 还持有 13 个在建项目的权益，这些项目的净装机容量为 930 兆瓦（总装机容量为 1,281 兆瓦），其中 3 个项目正在建设中，此外还有处于不同开发阶段的潜在项目，总装机容量总计为 9,912 兆瓦。其创造股东价值的方法是产生可持续的现金流并提供有吸引力的风险调整后投资资本回报。要了解更多信息，请访问 innergex.com 或在 LinkedIn 上与我们联系。关于 Irradiant Partners, LP
少数民族的迷幻回报减少：心脏 - ...
摘要尽管对迷幻药以改善心理和身体健康的保护因素的支持越来越多，但这些影响在种族和族裔群体中可能有所不同。种族差异仍然是迷幻电光的严重研究的差距。最近对少数民族的实证研究减少了迷幻的回报，这表明黑人美国人可能会从迷幻使用中获得很少的健康益处。这项研究测试了终生经典迷幻使用与心脏代谢健康的多个指标（包括心血管疾病，高血压和体重指数）之间的差异。该项目使用了全国药物使用与健康调查（NSDUH）（2005年至2019年）的黑白成年人受访者的汇总数据（n = 421,477）。该分析包括一系列逻辑和普通最小二音回归模型。结果表明，终生迷幻的使用与更好的心脏代谢健康有关。但是，种族的回归模型发现，LCPU和有氧代谢健康对黑人没有关联，而对白人的积极关联仍然很重要。总体而言，结果为MPDR理论提供支持。
HTRF少数结合。套件-10k pts
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