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World File Search System视图
瑞典的陈述，议程项目4，一般视图交换
在与国家和国际利益相关者进行了阐述之后，土耳其太空杂志准备了国家太空计划（2022-2030）。土耳其太空杂志准备了国家太空计划（2022-2030）。
基于结构正规化的歧视性多视图无监督特征选择
多视图无监督的特征选择（MUFS）最近引起了相当大的关注，可以从原始的多视图数据中选择紧凑的代表性特征子集。尽管有希望的初步性能，但大多数以前的MUFS方法都无法探讨多视图数据的歧视能力。此外，他们通常使用光谱分析来维持几何结构，这将不可避免地增加参数选择的难度。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的MUFS方法，称为基于结构正规化的歧视性多视图无监督特征选择（SDFS）。具体来说，我们从不同视图中计算样本空间的相似性矩阵，并自动加权每个视图特定图表以学习共识相似性图，其中这两种类型的图形可以相互促进。此外，我们将学习的潜在表示为群集指标，并在没有引入其他参数的情况下采用图形正则化来维护数据的几何结构。此外，开发了具有理论收敛属性的简单而有效的迭代更新算法。在几个基准数据集上进行的广泛实验验证了该设计的模型是否优于几种最新的MUFS模型。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。
1. 所有视图摘要 (AV-1) AV-1 描述了取证和...
• 包括其他生物识别和取证功能，即 DNA、语音识别、踪迹 • SIPRNET 上的机密取证和生物识别架构（如果有实例） • 与陆军综合传感器架构 (ISA) 同步 • 北约生物识别架构关系 • 包括所有远征开发实验室及其活动 • 与 COI 协调进一步研究，以定义 D/MM、DOMEX、SE 和 WTI 对取证和生物识别企业的作用 • 与军事刑事调查组织 (MCIO) 协调，考虑企业流程以维护文件的保管链并及时将证据运送到取证实验室。 • 根据 DoDD 5205.15E、变更 1、DoD 取证企业、14Aug17 和 DoDD 8521.01E DoD 生物识别、变更 1、15Aug17 的发布进行更新。
口服微生物组：斑块生物膜的新视图
36宿主调制的重点是改变人体对细菌挑战的反应方式，而不仅仅是减少牙菌体生物膜的细菌挑战。尽管这些方法增强了我们在某种程度上管理牙周疾病的能力，但它们仍然未能提供统一的成功。将斑块视为一种多数生物膜，其中包括对健康必不可少的共生或有益物种，以及其他具有病理学潜力的物种（Pathobionts），这可能是为什么这些旧方法不那么成功的原因。例如，如果所有微生物（包括共生物质）完全被抗生素完全消除，则可能会严重影响先天免疫系统，这种免疫系统可能不再能够控制疾病的进展以及对其他必要的生理功能产生负面影响。在生物膜中发现的这些共生微生物的关键作用的新知识中，很明显，保持共生的维持必须是斑块控制的目标，而不是对所有物种的全部破坏。这是一个主要的范式转向较旧的信念，其中所有斑块都被认为是不好的，而治疗方法的目标是消除所有斑块微生物。我们不能再容忍提议消除或杀死所有微生物的99％的治疗方法。
电动图像EEG信号编码的多视图CNN
目的：卷积神经网络（CNN）最近在解码脑脑成像（MI）脑部计算机界面（BCI）的脑电图（EEG）信号方面引起了很多注意，该信号设计用于改善中风康复策略。然而，脑电图信号的极其非线性，非平稳性质和各个受试者之间的多样性导致CNN模型过度拟合并限制其学习能力。在这项研究中，提出了具有多视图输入的密集连接的卷积网络。方法：首先，通过应用于脑电图信号的带通滤波器的CNN模型输入，从原始EEG信号中产生了不同的数据子集，以基于脑节律生成多个频率子频段信号。然后，分别基于整个频段和滤波器频段信号捕获时间和空间特征。此外，使用多CNN层的两个密集块，它们将每一层连接到馈送路径中的其他层，用于增强模型学习能力并增强信息传播。最后，使用一种串联融合方法来整合提取的特征和完全连接的层来最终化分类。结果：所提出的方法在韩国公立大学EEG数据集上达到了75.16％的平均准确性，该数据集由54个健康受试者组成，用于两级运动成像任务，高于其他最先进的深度学习方法。结论：提出的方法有效地从BCI系统中的EEG信号中提取了更丰富的运动图像信息，并提高了分类精度。
胰岛基因视图 - 促进胰岛研究的工具
胰岛中基因表达的表征及其在2型糖尿病（T2D）中的改变对于理解胰岛功能和T2D发病机理至关重要。我们在188个捐助者的胰岛中利用了RNA测序和全基因组基因分型，以创建胰岛基因视图（IGW）平台，以使科学界可以轻松访问此信息。表达数据与胰岛表型，糖尿病状态，其他胰岛表达基因，胰岛激素编码基因以及胰岛素靶组织中的表达有关。IGW Web应用程序可为特定感兴趣的基因产生输出图。与对照组相比，在IGW中，在T2D供体胰岛中鉴定了284个差异表达的基因（DEG）。40％的DEG表现出与胰岛激素编码基因共同表达的细胞类型富集和大比例。胰高血糖素（GCG，56％），淀粉蛋白（IAPP，52％），胰岛素（INS，44％）和生长抑制剂（SST，24％）。抑制两个DEGS，UNC5D和SERPINE2，在人β细胞模型中损害了葡萄糖刺激的胰岛素分泌和影响细胞存活。IGW的探索性使用可以帮助设计更全面的功能后续研究，并有助于确定T2D中的治疗靶标。
多视图数据中的自我监督指标学习
表1：欧几里得距离与自我监督公制学习的距离之间的性能比较。d是数据的维度，k是因子的数量，s是下游任务中的样本量，σ2测量不同视图的变化，λ测量样本差异的变化，µ是类之间的预期差异。
人工智能驱动的网络事件管理的整体视图
摘要 — 我们讨论了大型语言模型 (LLM) 在事件管理中可能带来的改进，以及它们如何彻底改变操作员当前进行事件管理的方式。尽管取得了令人鼓舞的成果，但该领域的初步工作仅触及了我们可以使用 LLM 实现的目标的表面。我们提出了一个构建事件管理 AI 助手的整体框架，并讨论了实现该框架所需的几种未来研究途径。我们通过彻底分析社区在设计此类助手时应该考虑的基本要求来支持我们的设计。我们的工作基于与大型公共云提供商的运营商的讨论以及他们在事件管理方面的先前经验以及尝试通过各种形式的自动化来改善事件管理体验的尝试。
2024 财年行政预算请求（电子视图） - BBMR
1) 在制定阶段，为各个部门准备经济预测、计划和财务计划。利用经济数据和统计数据来制定下一财政年度的预计收入。一旦预测了收入，就会向所有行政部门和机构发出预算通知。预算与管理研究局 (BBMR) 将向各部门和机构发布指导方针，指导他们制定各自的预算。根据法律规定，行政预算申请应在本财政年度的 1 月 31 日之前提交给立法机关。例外情况是，如果州长正处于其第一任期的第一年或额外的非连续任期，则行政预算申请应在同一年的 4 月 8 日之前提交。
1. 所有视图摘要 (AV-1) AV-1 描述了取证和...
• 包括其他生物识别和取证功能，即 DNA、语音识别、踪迹 • SIPRNET 上的机密取证和生物识别架构（如果有实例） • 与陆军综合传感器架构 (ISA) 同步 • 北约生物识别架构关系 • 包括所有远征开发实验室及其活动 • 与 COI 协调进一步研究，以定义 D/MM、DOMEX、SE 和 WTI 对取证和生物识别企业的作用 • 与军事刑事调查组织 (MCIO) 协调，考虑企业流程以维护文件的保管链并及时将证据运送到取证实验室。 • 根据 DoDD 5205.15E、变更 1、DoD 取证企业、14Aug17 和 DoDD 8521.01E DoD 生物识别、变更 1、15Aug17 的发布进行更新。