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World File Search System的域
超越互联网图像：评估综合到现实工业数据集的域概括的视觉语言模型
Vision语言基础模型（VLFM）显示出令人印象深刻的概括功能，使其适合域概括（DG）任务，例如合成图像的培训和对真实数据的测试。但是，现有评估主要使用由互联网图像构建的学术基准，类似于用于培训VLFM的数据集。本文评估了基于VLFM的DG算法在两个合成到实体分类数据集，Rareplanes Tiles和飞机上的性能，旨在模仿工业文本。我们的发现表明，虽然VLFMS上的基准优于随机初始化的净作品，但在这些类似工业的数据集中，它们的优势大大降低。这项研究强调了评估模型在不同的代表性数据上的重要性，以了解其现实世界的适用性和局限性。
注意域间隙：测量实际驱动开发的现实世界和合成点云之间的域间隙
摘要由于典型的长尾数据分布问题，模拟无域间隙合成数据对于机器人技术，摄影测量和计算机视觉研究至关重要。基本挑战涉及可靠地衡量真实数据和所谓数据之间的差异。这样的措施对于安全至关重要的应用（例如自动驾驶）至关重要，在这种应用中，在此驾驶中可能会影响汽车的感知并造成致命事故。以前的工作通常是为了在一个场景上模拟数据并在不同的现实世界中分析性能，阻碍了来自网络缺陷，类别定义和对象代表的域差距的不相交分析。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于测量现实世界传感器观测值和代表相同位置的模拟数据之间的域间隙，从而实现了全面的域间隙分析。为了测量这种域间隙，我们引入了一种新型的公制狗PCL和评估模拟点云的几何和语义质量的评估。我们的实验证实了引入的
桥接甲状腺癌组织之间的域间隙
深度学习技术越来越多地用来以高准确性对医学成像数据进行分类。尽管如此，由于训练数据通常有限，这些模型可能缺乏足够的可推广性来预测不同领域中产生的未见测试数据，并具有可观的性能。本研究的重点是甲状腺组织病理学图像分类，并研究了只有156个患者样品训练的生成对抗网络[GAN]是否可以产生高质量的合成图像以充分增强训练数据并改善整体模型的可推广性。利用stylegan2方法，生成网络生成的图像产生了频率创造距离（FID）分数为5.05的图像，匹配的最新gan会导致具有可比数据集尺寸的非医疗域。当对从三个单独的域中采购的外部数据进行测试时，使用这些GAN生成的图像对训练数据进行培训数据增加了模型，将总体精度和AUC分别提高了7.45％和7.20％，而基线模型则分别提高了7.45％和7.20％。最重要的是，在训练有素的病理学家进行分类时，在少数群体图像，肿瘤亚型上观察到了这种绩效改善。
现代软件体系结构中的域驱动设计最佳实践和模式
最近的域驱动设计（DDD）已超越了其软件开发领域。在新领域（例如物联网（IoT）和云计算）上标记。将DDD与结构相结合，可以有效地开发处理和分析大量数据的系统。优先考虑域特定模型的优先级使开发人员能够创建可以适应现实世界设置条件的解决方案。这种方法可以确保物联网系统保持强大而灵活，以随着进步和不断发展的业务需求而变化。在云计算中，分布式域驱动设计（DDD）有助于创建分布式系统，以利用云资源来增强性能和适应性。通过集成云服务，与业务部门公司可以最大程度地利用资源使用。增强系统兼容性。随着物联网（IoT）和云技术随着时间的推移分配数据管理（DDM）的紧密结合，提供了一种方法，以应对与跨不同位置管理数据的挑战，并以
机器学习系统中的域知识集成简介
机器学习目前由深度神经网络体系结构（DNN）主导，它具有很高的性能，并且经常产生卓越的性能[14]。这种主导地位导致在各种技术领域中的成功应用程序，包括图像，文本处理和分析，基于特征的数据调查和序列分析到对结构化数据（如图形或一般接近性关系数据）的评估。DNN的质量主要归因于大型模型复杂性[3]。因此，DNN主要用于无监督的表示学习和编码以及监督场景，即回归和分类学习。然而，对深层模型的培训通常需要大量的培训数据集，因此还需要长时间的培训时间。此外，由于模型的复杂性，避免损失函数的局部最小值的挑战是非平凡的[1，5，17]。解决此问题，有利于几种正则化技术[3]。此外，正如[7]中指出的那样，稳定的学习有助于因果推断，从而可以通过其他信息来增强数据库的稳定性。处理那些DI文化的另一种可能性是将有关数据可用的其他知识整合到机器处理的数据处理中
无监督的域适应性利用视觉 - ...
在电信频谱中施加了氮氧化铝波导，小于0.16 db/cm损失Radhakant Singh，1,2 Mohit Raghuwanshi，3 Balasubramanian Sundarapandian，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，1 Lutz Kirste，3 Stephan，3 Stephan，1 1 spehan。 GMBH，高级微电动中心亚当，52074，德国2 rwth Aachen University，Electronic Devices主席，52074德国亚兴3弗劳恩霍夫应用固态物理学IAF研究所IAF，79108 FREIBURG IM BREISGAU，德国，德国 *在电信频谱中施加了氮氧化铝波导，小于0.16 db/cm损失Radhakant Singh，1,2 Mohit Raghuwanshi，3 Balasubramanian Sundarapandian，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，1 Lutz Kirste，3 Stephan，3 Stephan，1 1 spehan。 GMBH，高级微电动中心亚当，52074，德国2 rwth Aachen University，Electronic Devices主席，52074德国亚兴3弗劳恩霍夫应用固态物理学IAF研究所IAF，79108 FREIBURG IM BREISGAU，德国，德国 *
在生成无监督的域适应中，持续预训练的有用是如何有用的？
最新的规模突破使强大的生成语言模型的出现以及通过将这些模型调整为各种任务的能力，可以通过将它们投入到提示或指令中。在这种景观中，无监督的域适应性（UDA）或利用从标记的源域到未标记的目标域的知识的问题已被遗留下来，最近仍在解决犯罪性犯罪分类的最新UDA方法。特别是，在生成环境中探索了两种流行的UDA方法，涉及持续的预训练（CPT）和学习域的不变表示形式。在这项工作中，我们评估了CPT对生成UDA的实用性。我们首先进行经验评估，以衡量CPT和强大方法之间促进域的权衡。我们进一步评估了CPT的质量扩展到不同体系结构，调整方法和数据制度的程度。然后，我们通过研究其在目标域上的分类性能在多大程度上使CPT的使用。最后，我们试图了解CPT改善未标记目标域上的分类性能的机制。我们的发现表明，该模型暗中学习了下游任务，同时预测掩盖的单词可以为该任务提供信息。我们的工作将UDA研究的主体与教学调整联系起来，从而朝着更广泛的现代语言模型迈出了第一步。我们的代码可在https://github.com/uppaal/ cpt-generative-uda上找到。
要使用哪个骨干：特定于Aresource效率的域...
在当代计算机视觉应用中，尤其是图像分类中，在像Imagenet这样的大型数据集上预先训练的建筑背骨通常被用作特征提取器。尽管这些预训练的卷积神经网络（CNN）广泛使用，但在理解各种各样的功能和数据集大小的各种资源有效骨干的性能方面仍然存在差距。我们的研究系统地评估了多个数据集的一致训练设置，包括自然图像，医学图像，银河系图像和遥感图像，在一致的训练设置下进行了多次轻巧，预训练的CNN骨干。这种全面的分析旨在帮助机器学习从业人员为其特定问题选择最合适的骨干，尤其是在涉及细调预培训网络的小型数据集的情况下。尽管基于注意力的架构越来越受欢迎，但我们观察到，与CNN相比，它们在低数据微调任务下的性能往往较差。我们还观察到，与其他CNN架构（例如Convnext，Regnet和EfficityNet）相比，与其他各种领域相比，相比之下。我们的发现提供了可行的见解，以实现不同骨架的折衷权和有效性，从而促进了模型选择中明智的决策，以获得广泛的计算机视觉域。我们的代码可在此处提供：https：//github.com/pranavphoenix/backbones
Kaposi的肉瘤相关疱疹病毒（KSHV）LANA可防止KSHV inpoyomes DNMT1，DNMT3A和DNMT3B DNA DNA甲基转移酶的域结构
在复制过程中以细胞谱系依赖性方式（图1a）。在哺乳动物中，在配子发生中发生了第二次甲基化重编程。在生殖细胞发育的早期阶段，全局DNA甲基化模式被去除，并在雄性的促细胞和女性中生长的卵母细胞的细胞增多症之前重新建立（Bird 2002）。以性别依赖性的方式调节了一百多个基因在常染色体上的表达，这些基因被称为烙印基因。这些基因的特征是差异甲基化区域（DMR），在雄性和女性基因组中经历了不同的DNA甲基化。通常，在与全球DNA甲基化相同的阶段，在生殖细胞中建立了DMR甲基化模式（Kaneda等人。2004）。 在哺乳动物中，已经鉴定出了三个DNA甲基转移酶，DNMT1，DNMT3A和DNMT3B（Bestor等，1988; Okano等人。 1998）。 dnmt3a和dnmt3b负责在植入阶段胚胎和生殖细胞分化过程中通过其从头型DNA甲基化活性产生的DNA甲基化模式（Okano等人1999）。 据报道， dnmt3样（DNMT3L）是DNMT3家族的成员，但不具有DNA甲基化活性，据报道对于生殖细胞中的全球甲基化是必不可少的（Bourc'his等人。 2001; Hata等。 2002）。 建立了DNA甲基化模式后，维持型DNA甲基转移酶DNMT1忠实地将它们传播到DNA复制后的下一代。2004）。在哺乳动物中，已经鉴定出了三个DNA甲基转移酶，DNMT1，DNMT3A和DNMT3B（Bestor等，1988; Okano等人。1998）。 dnmt3a和dnmt3b负责在植入阶段胚胎和生殖细胞分化过程中通过其从头型DNA甲基化活性产生的DNA甲基化模式（Okano等人1999）。 据报道， dnmt3样（DNMT3L）是DNMT3家族的成员，但不具有DNA甲基化活性，据报道对于生殖细胞中的全球甲基化是必不可少的（Bourc'his等人。 2001; Hata等。 2002）。 建立了DNA甲基化模式后，维持型DNA甲基转移酶DNMT1忠实地将它们传播到DNA复制后的下一代。1998）。dnmt3a和dnmt3b负责在植入阶段胚胎和生殖细胞分化过程中通过其从头型DNA甲基化活性产生的DNA甲基化模式（Okano等人1999）。dnmt3样（DNMT3L）是DNMT3家族的成员，但不具有DNA甲基化活性，据报道对于生殖细胞中的全球甲基化是必不可少的（Bourc'his等人。2001; Hata等。 2002）。 建立了DNA甲基化模式后，维持型DNA甲基转移酶DNMT1忠实地将它们传播到DNA复制后的下一代。2001; Hata等。2002）。 建立了DNA甲基化模式后，维持型DNA甲基转移酶DNMT1忠实地将它们传播到DNA复制后的下一代。2002）。建立了DNA甲基化模式后，维持型DNA甲基转移酶DNMT1忠实地将它们传播到DNA复制后的下一代。dnmt1优先甲基化半甲基化的CpG位点，这些位点出现在DNA复制和修复后。
CAT-DTI：具有针对药物目标相互作用的域适应性域的跨注意和变压器网络
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdo- main/Zero/Zero/1.0/）适用于本文提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。