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利用 MRI 图像中的自定义迁移学习简化脑肿瘤分类
摘要 — 脑肿瘤越来越普遍，其特征是脑内异常组织不受控制地扩散，全球每年诊断出近 700,000 例新病例。磁共振成像 (MRI) 通常用于诊断脑肿瘤，准确分类是一项关键的临床程序。在本研究中，我们提出了一种使用自定义迁移学习网络从 MRI 图像中对脑肿瘤进行分类的有效解决方案。虽然一些研究人员已经采用了各种预训练的架构，例如 RESNET-50、ALEXNET、VGG-16 和 VGG-19，但这些方法通常存在高计算复杂度的问题。为了解决这个问题，我们提出了一个自定义的轻量级模型，该模型使用基于卷积神经网络的预训练架构，复杂度降低。具体而言，我们采用带有额外隐藏层的 VGG-19 架构，这降低了基础架构的复杂性，但提高了计算效率。目标是使用新方法实现高分类准确率。最终结果表明分类准确率为96.42%。
DPCR微生物DNA检测测定法和自定义DPCR微生物测定法包括
此概况说明了我们的Go Greener计划中的产品包含。该程序标识了Qiagen投资组合中的产品，这些产品与我们的传统产品相比更加环保。与标准面板相比，QIASEQ靶向DNA Pro面板通过切割移液步骤减少塑料废物，从而减少了需要减少68％的移液器尖端。所需的试剂数量也较低，尤其是对于索引板，它已经从两个单独的板转变为一个具有独特双索引（UDIS）的单个板。面板的稳定性有所改善，从7个月的保质期提高到12个月。
生物多样性净收益和自定义构建程序注释 - 2024年12月
•不超过9个住宅•在一个不超过0.5公顷面积的站点上•仅由自我建造或自定义房屋建造的住宅组成，如《自建造和自定义房屋建筑法》第1（a1）的定义，是自我构建法3（请参阅下文定义）自我构建的定义是什么？法律定义是在《 2015年住房与计划法》修改的2015年《自建造与房屋建设法》中。“（a1）在本法“自我建设和定制房屋建设”中是指（a）个人的建筑物或完成，（a）个人的协会，或（c）与个人或个人或个人合作的人，房屋的个人或协会，被这些个人占用为房屋的房屋。（A2），但不包括从完全或主要是由该人决定或提供的计划或规格的人那里获得的谋杀案上的房屋建造。”构建工作人员4的权利将此定义简化为：“由乘员决定的计划或规格建立的房屋”在考虑房屋是自建造还是定制房屋时，必须确保相关当局必须对初始乘员进行最终设计和布局的主要输入。政府的指导澄清说，5：非平面住房，在建设前在计划阶段购买的房屋，也没有考虑到买家的设计和布局，不被认为满足自建造和自定义住房的定义。”申请自定义构建豁免的程序是什么？表格将要求申请人提供一个理由，以说明开发将如何满足上述定义。申请人必须提交生物多样性净收益声明表格，并说明在自我建立和自定义构建豁免下的法定生物多样性净收益要求中是否豁免申请。这将需要澄清，根据自我和自定义构建的法律定义，所建造的房屋的居民将在最终设计和布局中具有主要意见（请参见上文）。
动态自定义的4D打印形状内存聚合物生物医学设备：评论
摘要由于难以控制配置和性能，不完整的部署等而导致各种类型医疗设备的并发症甚至手术失败的风险增加。形状内存聚合物（SMP）基于4D打印技术提供了创建具有复杂配置的动态，个性化和准确控制的生物医学设备的机会。SMP是智能材料的典型代表，能够响应刺激和按需动态重塑而进行编程变形。4D打印的SMP医疗设备不仅可以主动控制配置，性能和功能，而且还可以为微创治疗和可远程控制部署开辟道路。在这里，审查了主动可编程SMP的形状记忆机制，驱动方法和打印策略，并在骨架，气管支架，心血管支架，细胞形态学调节和药物输送等领域的4D打印SMP的尖端进步得到了强调。此外，讨论了4D印刷SMP生物医学设备的有前途和有意义的未来研究方向。4D打印的SMP医疗设备的开发与医生之间的深入合作不可分割
学校和学区管理员自定义并分发给家长和家庭的样本模板信
•自2018年以来，我国每年发生了100起学校枪击事件，这些数字稳步增加。i•在学校主动射击者情况下，大约四分之三的肇事者从父母或亲戚的家中获取了枪支。ii这说明了您作为家庭，看护人和监护人的角色之间的紧密联系，以及[插入学区或学校名称的角色]在确保学生在学校基础上保持安全的角色。•但是，此问题超出了学校的射手射手的遗产，其中包括各种各样的枪支伤害类型，包括人际暴力，自杀，无效的是无性致命的和非致命的局部伤害。iii•超过400万儿童居住在一个至少一只解锁和装载枪支的家庭中。IV研究发现，与没有安全存放枪支的家庭相比，儿童和青少年的枪支枪支伤害的风险显着降低了自我造成的枪支伤害的风险，甚至降低了儿童和青少年无意枪支伤害的风险。v
推进个性化联合学习：使用AI的综合方法来增强隐私和自定义
摘要 - 在数据驱动的决策时代，提供个性化体验的同时保留隐私已变得至关重要。个性化联合学习（PFL）通过分散学习过程来提供一个有希望的框架，从而确保数据隐私并减少对集中数据存储库的依赖。然而，PFL中先进的人工intel-ligence（AI）技术的整合仍然没有被忽视。本文提出了一种新颖的方法，该方法通过替代AI方法来增强PFL，包括自适应优化，转移学习和差异隐私。我们提出了一个模型，该模型不仅可以提高单个客户端模型的性能，还可以确保跨异构网络的强大保护隐私机制和有效的资源利用。与常规联合学习模型相比，经验结果表明，模型准确性和个性化以及严格的隐私依从性的显着改善。这项工作为真正个性化和隐私意识的AI系统的新时代铺平了道路，对需要遵守严格的数据保护法规的行业产生了重大影响。索引术语 - 个人化联合学习，隐私，联邦学习
使用 SAS® ODS 创建带有内置自动过滤器的自定义 Excel 电子表格
Kirk Paul Lafler，sasNerd 摘要 电子表格已成为有史以来最流行、最成功的数据工具。据估计，全球有超过 7.5 亿 Excel 用户。电子表格的简单性和易用性是 Excel 在全球范围内增长和广泛使用的两个原因。其他增值功能也有助于在越来越多的用户中扩大电子表格的实用性，包括其协作功能、可自定义、处理数据的能力、数据可视化技术的应用、移动设备使用、重复任务的自动化、与其他软件的集成、数据分析和使用自动过滤器的过滤功能。最后一个增值功能，即使用自动过滤器进行过滤，是本文的主题。将说明一个示例应用程序，该应用程序使用内置自动过滤器或过滤器创建自定义 Excel 电子表格，这些过滤器使用户能够从文本、数字或日期值列表中进行选择，以快速找到感兴趣的数据，使用 SAS® 输出交付系统 (ODS) Excel 目标和 REPORT 过程。关键词：sas、excel、excel 电子表格、ods、ods excel、proc 报告、自动过滤器、过滤器简介在 Excel 电子表格中使用自定义自动过滤器使用户能够查找、显示或隐藏文本、数字和/或日期值。用户可以使用 SAS 输出交付系统 (ODS) Excel 目标从任何 SAS 数据集构建带有内置自动过滤器的自定义 Excel 电子表格。生成的 Excel 电子表格中，一列、两列或多列或变量可用作自动过滤器。过滤第一列后，用户可以通过过滤两列或更多列来优化过滤结果。本文介绍了使用 SAS® 输出交付系统 (ODS) Excel 目标和 REPORT 过程构建带有内置自动过滤器的自定义 Excel 电子表格的分步方法。示例中使用的数据集创建了一个 SAS 数据集，其中包含位于圣地亚哥市中心地区的热门餐馆。该数据集包含 87 个观测值（或餐厅）和 17 个变量，如下所示。
RAIDEN 基准：使用测量驱动的自定义对话来评估角色扮演对话代理
随着大规模语言模型 (LLM) 的进步，角色扮演对话代理 (RPCA) 的开发也日益受到重视。尽管取得了这些进展，但仍明显缺乏围绕对话而不是问答格式设计的基准，以评估 RPCA 交互的有效性。本文介绍了 RAIDEN 基准，它包含专门为 RPCA 评估开发的综合数据集，包括 135 个字符的 40,000 多个多轮话语。该基准侧重于评估对话不同阶段的特定维度，通过注释者进行的交互来实现。这种方法使评估阶段能够集中在特定的响应维度上，从而降低了对话评估中的主观性。为了进一步增强客观性，评估者会比较两个不同模型的响应，而不是孤立地评估单个响应。此外，我们还推出了 RPCAJudger，这是专为自动 RPCA 评估而量身定制的专业评判 LLM。RPCAJudger 进行的评估与人类判断非常相似，其无 API 方法可防止潜在的数据泄露。所有模型和所有非私有排行榜数据都将公开 1 。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。