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World File Search System逐渐的
对抗性自我训练改善了渐进域适应性的鲁棒性和概括
逐渐的域适应性（GDA），其中为学习者提供了辅助中间域，在许多情况下已经在理论上和经验上研究了。尽管在关键安全方案中起着至关重要的作用，但GDA模型的对抗性鲁棒性仍然没有探索。在本文中，我们采用了有效的渐进自我训练方法，并用副本自我训练（AST）替换香草自我训练。AST首先预测未标记的数据上的标签，然后对手在伪标记的分布上训练模型。有趣的是，我们发现逐渐的AST不仅提高了对抗性的准确性，而且可以提高目标域的清洁准确性。我们揭示这是因为当伪标签包含一部分不正确标签时，对抗性训练（AT）的性能要比标准训练更好。因此，我们首先介绍多类分类设置中逐渐AST的概括误差界限。然后，我们使用子集总和问题的最佳值在真实分布和伪标记分布上的对抗误差上桥接标准误差。结果表明，在具有不正确的伪标签的数据上，可能会获得比标准培训更紧密的结合。我们进一步提出了有条件的高斯分布的一个例子，以提供更多的见解，说明为什么逐渐的AST可以提高GDA的清洁精度。
神经形态计算的纤维形Cu-ion扩散的回忆录
摘要 - 纤维形的备忘录吸引了人们作为潜在的可穿戴电子产品的关注。在这里，为人工突触和神经形态计算提供了带有纤维形状的Cu-ion扩散的备忘录。纤维形扩散的备忘录在扫描扫描下表现出逐渐的电导调节特性。Memristor成功地实现了典型的突触可塑性，包括EPSC，PPF，PPD，LTP/LTD和学习行为。散射回忆器的活性Cu 2 +与生物突触中的Ca 2 +扩散相似，这是实现突触可塑性功能的基础。纤维形的Cu 2 +扩散的回忆录充当人造突触为下一代可穿戴神经形态计算系统铺平道路。
在线研究 @ Cardiff - Orca
定量解释逐渐的语义下的论证强度最近引起了人们的关注。具体来说，文献中的一些作品通过构成参数的归因分数提供了定量解释。这些作品无视攻击和支持的重要性，尽管它们在解释论点的力量时起着至关重要的作用。在本文中，我们提出了一种新颖的关系归因理论（RAES），将Shapley的价值从游戏理论中调整，以提供精细元素的见解，以介绍攻击和支持在定量的两次论证中的作用，以获得获得论点的优势。我们表明，RA可以满足几种可降低的特性。我们还提出了一种概率算法以有效地近似RA。最后，我们显示了RAE在欺诈检测和大型语言模型案例研究中的应用值。
健康和疾病中新型炎症标志物纤溶酶原激活剂抑制剂-1 的唾液表达：一项介入研究
简介 牙周炎是一种慢性牙周炎症，由致病菌与其他危险因素共同引起。糖尿病与牙周炎呈负相关，是全球重大的健康问题（Preshaw 和 Bissett，2019 年；Kim 和 Amar，2006 年）。牙周病会引发逐渐的、不可逆的炎症反应，从而破坏组织。与牙菌斑生物膜中存在的细菌菌群相反，局部组织和免疫细胞会产生促炎细胞因子，导致牙周组织损伤（Ebersole 等人，2013 年）。代谢紊乱糖尿病 (DM) 的特征是胰岛素分泌不足、胰岛素无效或两者兼而有之引起的高血糖症。牙周组织也是受 DM 影响的众多身体器官之一。这两种情况都会对牙周组织产生负面影响，
量子计算在推进血浆物理模拟的融合能和高能量
适应性免疫通过调节抗原特异性反应，炎症信号传导和抗体产生，在动脉粥样硬化的发病机理中起着重要作用。但是，随着年龄的增长，我们的免疫系统经历了逐渐的功能下降，这种现象称为“免疫衰老”。这种下降的特征是增生性幼稚的B和T细胞的减少，B和T细胞受体库库减少，以及相关的分泌性分泌性疾病。此外，衰老会影响生发中心的反应，并恶化次级淋巴器官功能和结构，从而导致T-B细胞动力学受损并增加自身抗体的产生。在这篇综述中，我们将剖析衰老对适应性免疫的影响以及与年龄相关的B-和T细胞在动脉粥样硬化发病机理中所起的作用，强调需要针对与年龄相关的免疫功能障碍的干预措施，以减少心血管疾病风险。
特伦特河上的燃料贫困策略2023-2028
向低碳加热系统（例如空气源热泵）的过渡将是逐渐的。这些系统在典型的国内物业中的成本范围为7,000英镑至14,000英镑。为了抵消这一点，政府通过锅炉升级计划为家庭提供最高5,000英镑的赠款；政府正在通过家庭升级拨款提供没有电源汽油的房屋的赠款，并通过社会住房脱碳基金提供所有燃料类型的社会住房，这将涵盖升级房屋能源效率的成本，并将低碳热量安装到燃料较差的家庭中，生活在不良疾病中。9，如果不隔离到不错的水平，则加热成本将大大增加燃料贫困。在实施之前需要对影响进行清楚的了解。
人工智能和网络安全：平衡风险和...
- 通过产品功能（现成的软件）无意识地使用AI：对于某些组织而言，采用过程涉及更逐渐的，有时甚至是被动的方法。在这种方法下，AI是通过新功能或组织生态系统中已经可用的工具和平台的增强在企业流程中引入的。企业资源计划（ERP），人力资源和IT管理平台。此过程提出了引入影子AI的风险。缺乏正式的推出计划可能会降低透明度，这反过来又会削弱管理流程和领导监督。企业需要可见性并与供应商进行密切协调，以评估AI功能功能并有效评估潜在风险。此外，组织中的LAX软件管理可以通过未经批准或未监控的工具引入AI，可以扩大这种风险（例如开发人员，浏览器或软件插件使用的开源工具）。
使用机器学习的老年人的可视化风险预测系统开发：基于Charls
肌肉减少症已成为老年人的重要健康问题，其特征是肌肉质量降低，肌肉力量降低和逐渐的身体机能下降（1，2）。这种退化性状况严重限制了移动性，增加了跌倒和断裂的风险，并可能导致生活质量下降和死亡率较高（3）。在中国，随着迅速衰老的过程，肌肉减少症的流行率仍然很高，对医疗保健系统和家庭护理承担了重大负担（4）。迅速确定高风险的人并采用科学干预措施，例如增加蛋白质摄入和增强的体育锻炼，可以帮助维持健康的肌肉状况并降低肌肉减少症的风险（5，6）。随着大数据和人工智能的快速发展，基于健康数据的机器学习模型显示出疾病风险评估的巨大潜力（7，8）。
阿富汗-Acaps
该风险报告概述了气候变化造成或复杂的主要新兴风险，并有可能影响阿富汗的人道主义状况以及2024 - 2030年之间其人口的福祉。本报告旨在向人道主义和发展社区告知阿富汗可能的上下文变化和人道主义需求，或者受到气候危害的加剧，以支持战略规划，应急响应和弹性建设计划。基于共同分析和2024年5月至7月之间进行的二级数据审查，该报告还包括来自30个国家和国际组织的专家的贡献，这些专家通过两个预期的分析研讨会和双边咨询而参与。与其他ACAPS风险报告不同，该报告的重点是接下来的6-12个月，该报告的前提是2030年，因为气候变化引发或复杂的某些风险是逐渐的，并且可能需要更长的时间才能展开。ACAPS决定不在2030年以后寻求这种风险分析，因为它试图为短期和中期决策提供信息。