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多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别
刘仲民，杨富君，胡文瑾 .多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别 [J].光电工程， 2025 ， 52 (1): 240238 Liu Z M, Yang F J, Hu W J. Multi-scale feature interaction pseudo-label unsupervised domain adaptation for person re- identification[J].Opto-Electron Eng , 2025, 52 (1): 240238
结合监督和无监督机器学习
最后，Darktrace 还使用各种机器学习技术来自动执行调查工作流程中执行的重复且耗时的任务。通过分析专家网络分析师如何与 AI 的输出进行交互（例如他们如何分类威胁警报以及他们如何使用第三方来源），Darktrace 能够复制这些专家行为并自动执行某些分析师功能。这使得所有成熟度级别的分析师都能进行越来越高效和简化的调查。它还为安全团队提供了他们所需的关键时间，使他们能够专注于更高价值的战略工作，例如管理风险和专注于更广泛的业务改进。
慢性荨麻疹的人工智能：无监督与监督机器学习
通过未标记数据生成新聚类更有帮助，但添加标记数据可能会进一步提供 CU 中的精确信息。此外，添加经过验证的评分数据，例如 UAS7（荨麻疹活动评分）和 UCT（荨麻疹控制测试），确实会
监督听证会
参议院能源和自然资源委员会（2023 年 6 月 1 日）。今天的监督听证会旨在向本委员会成员和公众提供州能源机构和州主要电网运营商的最新情况，介绍他们在管理供需方面为解决电力可靠性问题所做的努力，特别是在极端天气事件发生的情况下，以及随着该州向零碳能源未来过渡。这是去年同样侧重于电力可靠性的监督听证会的后续行动，也是近年来举行的监督听证会的后续行动，包括 2021 年为应对 2020 年 8 月该州主要电网运营商加州独立系统运营商 (CAISO) 下令的意外电力轮流停电而举行的听证会，以及 2022 年的另一场听证会，内容涉及拟议延长 Diablo Canyon 核电站 (DCPP) 的运营，主要是为了支持电力供应可靠性。与之前的监督听证会一样，主要发言人将是州能源机构——加州公用事业委员会 (CPUC) 和加州能源委员会 (CEC)，以及该州最大的电网运营商 CAISO，
基于无监督学习
在人工智能中了解了机器学习的过程。机器学习过程使工具具有从其经验中学习并改善自己的能力，而无需任何编码。在机器学习中，我们以用户希望通过机器完成的工作方式对计算机或机器进行编程。它可以提供此类工作，在此过程中，计算机根据数据已经与数据进行了工作并提供其性能。撰写论文的目的是基于无监督学习的模型数据集应用k-意味着聚类算法。我们过去在监督学习中将功能数据和标签标签传递给机器学习模型。但是，无监督学习算法的方法是不同的。在此中，我们不将功能数据和目标数据提供给模型。数据集模型仅使用输入数据进行处理，并且输出数据在模型中没有含义。基于数据和模型中的相似性预测所需的输出。k-means基于无监督的学习聚类算法，其中数据和对象分为不同的簇，以使具有相似属性的对象放在一个群集中，并且具有不同属性的对象被放置在单独的群集中。
分级监督
本文使用一种生成性神经网络体系结构，该结构结合了无监督（生成）和受监督的（歧视性）模型，并使用模型比较策略来评估有关脑状态与行为之间映射的假设。认知神经科学出版物中的大多数建模都假设是线性的一对一脑行为关系，但切勿检验这些假设或违反它们的后果。我们使用四个地面脑行为映射的模拟系统地改变了这些假设，这些映射涉及逐渐复杂的关系，从一到一对一对线性映射到多一对一的非线性映射。然后，我们将各种自动编码器分类器框架应用于模拟，以显示其如何准确捕获多样化的大脑行为映射，提供了有关数据支持哪些假设的证据，并说明了违反假设时出现的问题。这种综合方法为认知神经科学提供了可靠的基础，可以有效地对复杂的神经和行为过程进行建模，从而使有关脑行为映射的性质的更合理的结论。