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加速诊断 AI 的医疗标签：将非临床医生添加到标签团队
数据预处理。数据预处理通过确保为数据标记者正确准备数据以及建立质量参数和训练集要求，为项目的成功奠定了基础。训练集的大小和深度需要根据统计意义和所提问题的复杂性来选择。经验丰富的统计学家或数据科学家对这一步至关重要。他们应该就标记数据的有效性提供建议，并在项目扩展时帮助维护项目指标。在预处理中，确保图像格式相似且分辨率足够也很重要。这一准备步骤有助于提高效率，并通过允许标记者进行精确观察和更一致的注释来提高标记的质量和准确性。
将有监督的学习和强化学习与部分标签结合了多标签分类任务
传统的监督学习在很大程度上依赖于人类通知的数据集，尤其是在渴望数据的神经方法中。然而，由于特定的域知识和大型集合，由于多标签的关系提取，尤其是多标签任务，例如文档级关系提取，在完全手动注释中构成挑战。因此，我们解决了多标签的积极 - 未标记学习（MLPUL）问题，其中只有一部分积极的类别被注释。我们提出了部分符合分类（MLPAC）的混合学习者，这是一个基于RL的框架，结合了增强学习的探索能力和监督学习的剥削能力。跨各种任务的实验性恢复，包括文档级别的关系提取，多标签图像构造和二进制PU学习，证明了我们框架的概括和有效性。
标签 2 - JBLE-Langley Trex Challenge Flyer.pdf
从现在起至 2022 年 6 月 30 日，支持 JBLE-Langley 参加 Trex 挑战赛。将您的塑料袋和薄膜捐赠给 Trex，回收它们，Trex 会利用这些塑料来制造户外产品。目标是收集 500 磅塑料。如果 JBLE-Langley 达到这一目标，将获得一张 Trex 长椅。
FCC情况说明书*网络安全标签...
是否在覆盖列表中确定申请人是生产覆盖通信设备的实体。7，如果申请人在证明该设备没有“覆盖”设备的证明中，委员会的规则包含简化的程序，以撤销覆盖设备的授权。8在2022年11月25日发布的设备授权安全订单中，委员会要求该委员会允许在Hytera Communications公司生产的任何“电信设备”或“视频监视设备”或“视频监视设备”之前，Hangzhou Hikvision Comporation，Hangzhou Hikvision Hikvision Comperiation（或任何委员会）的委员会（或任何副本公司），或获得此类委员会的委员将确保不会将这种设备推销或出售“ [F]或公共安全的目的，政府设施的安全性，关键基础设施的物理安全监视以及其他国家安全目的。” 9委员会解释说，这些实体“生产”设备的禁令也“排除了其他任何实体的任何设备申请，以至于由覆盖列表中确定的实体生产但已重新品牌或重新标记了其他名称或与其他公司相关联的实体生产的授权设备。” 10
M1F00158978198B 电力事实标签 (EFL) ...
TDU 配送费包括所有不加价的定期费用。此价格披露是基于平均价格的示例 - 您的平均服务价格将根据您的使用量而有所不同。您每月支付的价格将包括基本费用、能源费用和 TDU 配送费。其他关键条款和问题请参阅服务条款声明，了解费用、押金政策和其他条款的完整列表。
geols：图像分割的地球标签平滑
平滑标签分配已成为训练犯罪模型的流行策略。然而，大多数现有方法通常是为分类任务而设计的，忽略了密集的预测问题的潜在属性，例如医疗图像分割。首先，这些策略通常忽略给定像素及其邻居之间的空间关系。和第二，与每个标签相关的图像上下文都被忽略了，这可以传达有关分割掩模中潜在错误或歧义的重要信息。为了解决这些局限性，我们在这项工作中提出了Geodesic标签平滑（GEOLS），该工作通过利用图像的地理距离变换来将图像信息整合到标签平滑过程中。作为生成的标签分配基于计算的测量图，软标签中的类别关系是更好的建模，因为它考虑了两个或多个类别的边界的图像梯度。此外，空间像素的关系是在地球差异转换中捕获的，比诉诸于像素之间的欧几里得距离更丰富的信息。我们在两个公开可用的分割基准标记上评估了我们的方法，并将它们与流行的分割损失函数进行比较，该功能直接修改标准硬牌分配。所提出的测量标签的平滑性提高了现有软标记策略的分割精度，证明将图像信息整合到标签平滑过程中的有效性。重现我们的结果的代码可在以下网址获得：https：//github.com/adigasu/geols关键字：图像分割，地球距离，标签平滑
改进 COVID-19 疫苗标签的机会
• 图 1B 中产品标签上缺少独特、易懂的描述符，例如“二价”和“BA.1”。例如，在二价（BA.1）疫苗的 2 个流通标签中，有 1 个的标签上出现了可能令人混淆的标识“0/O”（意为“零/奥微米”）（图 1B）。 • 药瓶标签上缺少关键信息，例如推荐的剂量（体积）。 • 包装说明书中未包含通常的产品专论信息。相反，说明书由一页折叠页组成，仅显示“故意留空”和数据矩阵代码（图 2），需要下载数据矩阵扫描仪。此外，使用扫描仪扫描代码时，未提供具体的产品信息。 • 药瓶标签上有二维码，可以通过移动设备扫描二维码将用户带到网页，但用户需要自行选择单价或二价疫苗的信息。 • 成人多种疫苗瓶标签上显示的强度末尾带有一个零（图 1A、1B）；这种表示方式被视为危险的剂量指示。6 • 婴儿疫苗（6 个月至 5 岁；未共享图像）和成人二价疫苗使用相同的蓝色瓶盖。
标牌、警告标签和（和）操作手册 - CORE
警告各种危险，从燃料污染到正确的座椅位置。其他则提供紧急情况下的重要指示，从除冰到安全出口。这些警告标牌和任何警告标签一样，试图确保飞机在无法或不切实际地进行设计修改时安全运行。随着现代飞机的复杂性增加和技术进步，飞行员的人为局限性可能会对飞机的安全运行产生不利影响。警告或指示试图预测潜在的危险和可预见的人为缺陷。然而，当飞机制造商预测了太多危险或低估了飞行员的技能水平和智力时，结果可能是由于飞行员信息处理能力超负荷而导致事故。
基于多频率的 RFID 标签范围估计
摘要 — 射频识别 (RFID) 是一种快速发展的无线通信技术，用于电子识别、定位和跟踪产品、资产和人员。RFID 已成为构建实时定位系统 (RTLS) 的主要手段之一，该系统使用简单、廉价的标签（附在或嵌入物体中）和读取器（接收来自这些标签的无线信号以确定其位置）实时跟踪和识别物体的位置。大多数 RFID 标签定位技术严重依赖于对读取器和标签之间距离的精确估计。传统上，距离信息是从接收信号强度指示 (RSSI) 获得的。这种方法不准确，特别是在复杂的传播环境中。到达相位差 (PDOA) 的最新发展允许相干信号处理以提高距离估计性能。利用多个频率可以进一步提高范围估计性能。在本文中，我们重点研究基于多频的技术，以实现无源或半无源 RFID 标签范围估计的几个重要优势。使用精心设计的多个频率可以实现有效的相位上卷和消除 PDOA 方法中可能遇到的范围模糊问题。在复杂的传播环境中，当信号在某些频率上高度衰落时，基于多频的技术可提供频率分集以实现稳健的范围估计。这些优势不仅可以提高各种应用中 RFID 标签的范围估计精度，还可以在具有挑战性的场景中实现稳健的范围估计。
