在自由行动或野生动物中对传染病的监测已在COVID-19发作之后在许多栖息地国家进行了广泛进行。泰国位于长尾猕猴(Macaca fascicularis; MF)的分布范围的中心,其中动物既经常人类接触,又有人类结核病的高患病率。用于大规模检测结核分枝杆菌复合物(MTBC)的使用为6110-MF中的pcr,使用口服(通过绳索诱饵)和粪便(直接擦拭新鲜粪便)收集标本。首先,MTBC-IS 6110被限制的PCR在非侵入性收集的标本中得到了验证,其特异性和陈述性,然后与24个圈养的MTBC诱发的MTBC诱导的MF中的口腔和直肠拭子相比。验证后,将这些方法应用于在先前报道的MTBC感染人群中的四个棚屋MTBC(MTBC)患病率的调查。总共收集了173个诱饵绳标本和204个新鲜排定的排泄物。IS 6110 -PCR技术的检测极限为10 fg/μL,181 bp PCR扩增子与MTB H37RV基因组序列显示100%序列相似性。在被俘虏的可疑MF中的侵入性和非侵入性收集的标本之间检测揭示了两种类型的口服样本之间存在显着相关性(口腔拭子和诱饵的绳索; n = 24,r 2 = 1,r 2 = 1,p-value <0.001),但较高的新鲜伪造群体比MTCRES shand Swabs shews swabs。揭示了两种类型的口服样本之间存在显着相关性(口腔拭子和诱饵的绳索; n = 24,r 2 = 1,r 2 = 1,p-value <0.001),但较高的新鲜伪造群体比MTCRES shand Swabs shews swabs。此外,在新鲜的粪便中,MTBCS阳性自由放大的MF的比例明显高于诱饵绳(5.20%; 95%CI; 95%; 95%; 95%; 4.9-12.7%)的比例。该结果表明,通过诱饵绳索和粪便采样通过排除排泄物拭子可以用作自由态非人类灵长类动物中MTBCS检测的辅助标本。
作者:S Singanamalla · 2020 · 被 2300 万次引用,用于其联邦和军事相关网站。如第 4 节所述...关于计算机和通信安全(伦敦,英国)(CCS)。
数据不平衡,也称为数据的长尾分布,是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”(WSD)任务中,单词感官分布的长尾现象更为普遍,这使得很难有效地表示和识别长尾感官(LTSS)。因此,探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态,即叠加状态,可以从量子力学中的几个已知状态构建,因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发,提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法,以赋予对大样本量的依赖性,从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性,并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore,我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集,并取得了令人鼓舞的结果。
长尾的多标签视觉识别(LTML)任务是由于标签共发生和不平衡的数据分布,这是一项极具挑战性的任务。在这项工作中,我们为LTML提出了一个统一的框架,即促使特定于班级的嵌入损失(LMPT)进行调整,从而通过结合文本和im im Im operational数据来捕获语义功能相互作用,并在头部和尾部同步改进型号。具体来说,LMPT通过班级感知的软边距和重新投资介绍了嵌入式损失函数,以学习特定的班级上下文,并带有文本描述(字幕)的好处,这可以帮助建立类之间的语义关系,尤其是在头和尾部之间。fur-hoverore考虑到类失样的类别,分配平衡的损失被用作分类损失函数,以进一步提高尾部类别的性能而不会损害头部类别。在VOC-LT和可可-LT数据集上进行了广泛的实验,这表明我们的方法显着超过了先前的最新方法,而LTML中的零拍夹。我们的代码在https://github.com/richard-peng-xia/lmpt上完全公开。
Joško Lozić 1 Marin Milković Katerina Fotova Čiković 摘要 目的:本文旨在分析长尾经济模式下平台经济模式下企业的经营业绩。通过比较经营成果,分析长尾经济对经营业绩影响的重要性。 方法:本研究重点分析 Spotify 和 Match Group 企业的经营成果。本研究在长尾对业务管理、财务结果和平台用户数量趋势的影响背景下比较了选定企业的经营成果。该方法框架是唯一的,适用于所有其他平台经济模式下的企业。 结果:调查结果显示,长尾经济对选定企业的影响存在显著差异。此外,调查结果还显示,与长尾经济无密切关系的其他因素对经营成果有显著影响。 结论:长尾经济模式的影响需要在平台经济中逐案分析。两家公司的总收入和客户数量都在增加,但 Spotify 处于亏损状态,而 Match Group 的利润却逐年增加。关键词:毛利润、长尾经济、长尾商业模式、Match Group、平台经济、Spotify
摘要。本文提出了一条新的长尾(LT)认可的管道。我们利用长尾数据集本身来生成可以通过跨凝集(CE)进行优化的平衡代理,而不是重新降采样或重新采样。具体来说,仅在长尾数据集上训练的随机初始化扩散模型,用于与代表性不足的类合并新样本。然后,我们利用原始数据集中的信息信息来滤除有害的样品并保留有用的信息。我们的策略,l ongt ail识别(diffult)的差异模型代表了长尾识别中生成模型的开创性利用。diffult在CIFAR10-LT,CIFAR100-LT和Imagenet-LT上实现了最新的效果,超过了具有非平凡余量的最佳竞争对手。丰富的消融也使我们的管道也可以解释。整个生成管道都可以使用任何外部数据或预训练的模型权重,使其高度推广到现实世界的长尾设置。
尾部提示是一般的,而短尾提示是特定的b)长尾提示更详细和精确,而短尾提示则模糊c)长尾提示对输出的影响较小,而不是短尾巴提示d)短尾提示d)短尾提示生成更具创意的内容
Rambutan是属于Sapindaceae家族的本地热带果树。其他热带果树(如lychee,Longan和Pulasan)属于同一家族,并且与Rambutan密切相关。Rambutan的果实在其鲜红色的外观上具有毛茸茸的突起。剥皮时,揭示了一个白色多汁的肉。rambutan树是常绿的,成熟的树木每年最多可产生90公斤水果。濒临灭绝的莱佛士带来的兰格(Presbytis股骨)和罕见的长尾长尾小鹦鹉(Psittacula Longicauda)以果实为食。
接受严重失衡的数据培训时,深层神经网络通常很难准确地识别几个样本的课程。先前在长尾认可的研究试图使用已知样本分布来重新平衡学习,主要解决了同类水平上不同的分类困难。但是,这些方法通常会忽略每个类内的实例难度变化。在本文中,我们提出了一个困难的平衡利润率(DBM)损失,这既考虑阶级失衡和实例难度。dbm损失包括两个组成部分:一个范围的边缘,以减轻由不平衡的类频率引起的学习偏见,以及根据其自发的难度分配给硬阳性样本的实例余量。dbm损失通过将较大的边缘分配给更困难的样本来提高类别的判别性。我们的方法与现有方法无缝结合,并始终提高各种长尾识别基准的性能。
开发了一种由轨道飞行器牵引的长尾天线动力学模型,然后研究了几种控制导线稳态形状和风梯度引起的振荡的候选方案。使用具有自由/固定的经典振动链开发了计算机模拟