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![arxiv：2401.06521v1 [cs.cv] 2024年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac4e8a79e62bb77bebd81435441586ea29fdf974.webp)
arxiv：2401.06521v1 [cs.cv] 2024年1月12日
打开集识别（OSR）要求模型对属于封闭设置的样本进行分类，同时在测试过程中拒绝未知样本。当前，生成模型通常比OSR中的判别模型更好，但是最近的研究表明，生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中，我们提供了有关OSR的见解，并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析，我们提出了一个新的模型，即多人注意融合（MEDAF），该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成，这些专家以注意力多样性的正则化项为生，以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合，并用于通过分数函数识别未知数。我们表明，注意图的差异可能导致各种表示形式，以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验，是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明，所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5％的生成模型，并实现新的最先进的效果，而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。
探索开放式识别的各种表示
打开集识别（OSR）要求模型对属于封闭设置的样本进行分类，同时在测试过程中拒绝未知样本。当前，生成模型通常比OSR中的判别模型更好，但是最近的研究表明，生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中，我们提供了有关OSR的见解，并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析，我们提出了一个新的模型，即多人注意融合（MEDAF），该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成，这些专家以注意力多样性的正则化项为生，以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合，并用于通过分数函数识别未知数。我们表明，注意图的差异可能导致各种表示形式，以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验，是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明，所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5％的生成模型，并实现新的最先进的效果，而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。
大肠杆菌基因分型的新方法
摘要：目前迫切需要一种操作简便、快速且成本低廉的大肠杆菌菌株种级鉴别方法。本文提出了两种用于大肠杆菌分离株基因分型的新型原始工具。所开发的第一种方法是 PCR-RFLP（聚合酶链式反应-限制性片段长度多态性）检测，它使用一个高度可变的 fliC 基因，该基因编码 H 抗原作为分子靶标。在设计通用引物对和选择最佳限制性酶 Rsa I 之前，先对编码 53 种不同血清型 H 抗原（大肠杆菌鞭毛蛋白）的基因序列进行计算机比较分析。在对 16 个大肠杆菌基因组的完整序列进行生物信息学分析的基础上，选择了 MLST 方法的大肠杆菌基因组的目标片段。最初提出了七个分子靶点（七对引物），其中五种被发现可用于有效进行大肠杆菌菌株基因分型。两种开发的方法都显示出很高的区分能力，并且观察到所测试菌株的高度遗传多样性。在测试的 71 个菌株中，用 fliC RFLP-PCR 和 MLST 方法分别发现了 29 个和 47 个簇。用参考 BOX-PCR 方法区分菌株发现了 31 种不同的基因型。计算机分析显示，新 MLST 方法的鉴别能力与 Pasteur 和 Achtman 方案相当，并且高于 Clermont 开发的方法的鉴别能力。从流行病学的角度来看，我们的调查结果显示，在大多数情况下，患者感染了独特的菌株，可能来自环境来源。然而，从儿科、内科和神经内科病房的不同患者身上分离出的一些菌株在综合考虑三种方法的结果时被归类为同一基因型。这可能表明这些菌株在患者之间转移了。