XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System没有标签
我们可以训练机器学习模型以了解没有标签的天文学数据吗？
所有作者都在该项目中发挥了作用，并教会了我很多，我非常感谢。此外，我四年级的研究项目共同服务员塞巴斯蒂安·法布罗（Sebastien Fabbro）和迈克·哈德森（Mike Hudson）为我的演讲和报告提供了非常宝贵的指导。
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• 您应该看到您所申报专业的所有要求的列表。 • 每一行代表一项要求。 • 单门课程列出，包括课程主题、编号和标题。 • 左侧带有小三角形图标的行是一组供您选择的课程，或者指示您应根据给定的方向搜索课程。单击三角形可展开行并查看课程或搜索方向。 • 已经满足的课程要求在右侧标记为 已计划 、 进行中 或 已完成 。您可以保留这些内容。 • 尚未计划的课程以粗体显示且没有标签。这些是您仍需要计划的课程。 • 将您仍需要计划的每门课程从左侧拖到右侧的学期。继续，直到您计划好一个全日制学期，然后将下一个新学期添加到计划中。
面向眼科专家的人工智能、机器学习和深度学习
机器学习系统可以使用可大致分为监督学习或无监督学习的方法进行训练。监督学习涉及向系统提供关于每个示例的正确输出的明确反馈（“监督”）。例如，在训练过程的早期，图像分类器可能会猜测正确的输出（例如，图像中是否包含猫），之后它会得到关于该猜测是否正确的反馈。相比之下，无监督学习涉及学习数据的结构，而不需要了解正确的输出（21,22）。由于没有标签，无监督学习往往需要比监督方法更多的数据。为了从两种方法中获益，存在两种方法的混合（半监督学习），但迄今为止在眼科中较少使用。
澳大利亚绿色贷款和新西兰
没有任何规格标签或名称的贷款已被用于绿色项目。随着澳大利亚和新西兰的发展绿色项目管道，以满足其国际气候承诺，所有绿色贷款（无论是否标记）都会增加。估计在澳大利亚向绿色项目有100多项贷款，汇总了超过120亿澳元的未偿还额，主要由向太阳能和风电场的项目贷款组成。同样，在新西兰，也有许多贷款向绿色项目而没有标签。例如，惠灵顿中心惠灵顿最近与新西兰绿色投资融资（NZGIF）同意了一家绿色信贷设施，以资助低碳项目。与绿色债券市场的早期一样，未标记的贷款明显超过标有绿色贷款，并且可以预期在绿色贷款成为更广泛的市场和资产类别的同时，可以继续这样做。
表示评估自我监督学习
自我监督学习（SSL）旨在学习没有标签的数据的界限。尽管具有di-verse SSL体系结构，但投影头始终在改善下游任务性能中起着重要作用。在这项研究中，我们系统地研究了投影头在SSL中的作用。我们发现投影头靶向统一方面，该方面将样品映射到统一的分配中，并使编码器能够专注于提取语义特征。借鉴了这种见解，我们在SSL模型中提出了一个表示评估设计（RED），其中建立表示和投影向量之间的快捷方式连接。我们对各种数据集上不同体系结构（包括SIMCLR，MOCO-V2和SIMSIAM）进行的广泛实验表明，Red-SSL在下游任务中始终优于其基线对应物。此外，红色SSL学到的表示形式表现出与以前看不见的增强和分发数据相比的较高鲁棒性。
一种产生神经活动的自监督方法
有意义且简化的神经活动表示可以洞悉神经回路中信息的处理方式和处理内容。然而，如果没有标签，找到揭示大脑和行为之间联系的表示可能具有挑战性。在这里，我们介绍了一种用于学习解开神经活动表示的新型无监督方法，称为 Swap-VAE。我们的方法将生成建模框架与特定于实例的对齐损失相结合，试图最大化输入（大脑状态）的转换视图之间的表示相似性。这些转换（或增强）视图是通过丢弃神经元和随时间抖动样本来创建的，直观地说，这应该会使网络获得一种表示，该表示既保持时间一致性，又对用于表示神经状态的特定神经元保持不变。通过对来自不同灵长类动物大脑中数百个神经元的合成数据和神经记录进行评估，我们表明可以构建表示，以沿着与行为相关的潜在维度解开神经数据集。
RAIN RFID 系统设计指南
如果标签数量较大，以至于在最大天线 RF 停留时间之前无法读取所有发光标签，则会话 S0 将不可靠，读取器必须使用会话 S1 至 S3 之一。这些会话标志在没有 RF 能量的短暂时间内保持其状态。会话 S1 的独特之处在于，即使 RF 电源开启，此标志也将始终返回 A 状态，持续时间如上所述。当读取器能够在 500 毫秒内（最小 S1 持续时间）可靠地将读取区域中的所有标签从 A 状态分离到 B 状态时，这可以发挥优势。因此，读取器可以在会话 S1 中连续从 A 分离到 B，知道没有标签会在 0.5 秒内返回 A 状态。同样，这取决于标签量和读取器吞吐量。另一方面，读取器可以使用 A -> B -> A 分离来获得更快的读取速率。但是，如果标签量除以读取器吞吐量大于 0.5 秒，则读取器必须使用会话 S2 或 S3 来确保可靠性。
推进农场动物福利的定量表征
动物福利通常被排除在耕作系统的生命周期评估（LCA）之外，因为在如何衡量它的情况下达成了有限的共识。在这里，我们构建了几个与LCA兼容的动物福利指标，并将它们应用于我们从74种不同品种到即融合系统中收集的数据，以占英国猪生产的5％。公制的某些方面始终是主观的，例如福利的不同方面是如何汇总的，以及决定贫困与善良福利的原因。我们测试了单个农场排名的敏感性，以及标签类型（质量保证方案的成员身份或保证标签的成员资格）的同一农场的排名，以进行广泛的度量构建方法。我们发现，与衡量标准相同的标签类型的农场相同，这对度量的选择较少，并且在各个农场的排名方面达成了广泛的共识。我们发现林地和有机系统的表现通常比没有标签和红色拖拉机标签的林地和有机系统表现更好，并且分别比室内繁殖和室外式系统的性能要好于室内繁殖和覆盖的系统。我们得出的结论是，如果我们的目标是确定相对较好的动物养殖系统，那么确切的LCA福利指标的构建方式可能不如普遍认为的重要。
洪水造成的次生后果是危险物质
自然灾害领域中一个很少研究的问题是洪水对危险材料的二次影响。洪水期间，可能会发生危险材料事故，但由于担心主要灾害影响，这些事故可能会被忽视。这些事故可能以各种方式发生。旧的危险材料“倾倒”地点可能会被破坏，化学物质可能会被洪水扩散。储存危险材料（例如汽油或石油供应）的地下储罐的完整性也可能构成威胁。储存的化学品或废物桶可以通过简单地漂走而移动，由于许多这些容器没有标签，它们可能构成未知级别的危险。在冲击后时期可能会出现意想不到的危险材料问题。Lafornara 等人（1978 年）在他们关于约翰斯敦洪水的研究中引用了此类危害。他们表明，如果食品配送设施的制冷系统出现故障，它们可能会面临高细菌数量和危险化学品。气体可能会聚集在该区域，从而引起爆炸。储存化学品的商业机构和家庭构成了另一种威胁。容器可能在洪水中受损，导致其中的物品泄漏并与其他化学品混合。此外，破裂的储罐或管道中的气体可能会积聚在下水道系统中并引起爆炸。