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World File Search System预处理
可能性的预处理神经后验估计
功能输入（128，256，3）输入32 rb-kn-1（64，128，8）relu致密32 relu rb-kn-2（32，64，16）relu致密128 relu-kn-3（16，32，32，32，32，32）rela store 2048 Relu Conteate（16，16，32，32，96）relu un ress ress ress ress ress ress res luny luu luue luu distrue 4911152重塑（16，32，96）relu致密2048 Relu rb-kn-3（32，64，32）relu致密128 relu rb-kn-2（64，128，16）relu致密32 relu rb-kn-1（128，256，8）relu concite 32 liar concite 32 liar convite 32 liar convite line line
基于功能性近红外光谱的脑机接口综述
回归因子预处理的信号中分别提取了常用的 fNIRS 特征 , 并比较了它们的质量 。 结果表明 , 基于 GLM 的方法能够对大脑活动提供更好的单次实验评估 ,
fairadapt：公平数据预处理的因果推理
机器学习算法对于各种预测任务很有用，但它们也可以学习如何根据性别，种族或其他敏感属性来区分。这种实现产生了公平的机器学习领域，该领域旨在识别，量化和最终减轻这种算法偏见。此手稿描述了R软件包Fairadapt，该软件包实现了因果推理预处理方法。通过使用因果图形模型以及观察到的数据，该方法可用于解决“我的薪水是什么，如果我的性别/种族不同？”的假设问题。这种个人级别的反事实推理可以帮助消除歧视并有助于证明公正的决定。我们还讨论了适当的放松，假设某些因果关系从敏感属性到结果没有歧视性。
工业预处理计划执法应对计划
基线监测报告 (BMR) – 向管理当局提供信息，以记录 IU 在合规期限之前对分类预处理标准的初步合规情况的报告。（40 CFR 403.12）。所有受分类标准约束的新源工业用户必须在排放开始前至少 90 天向管理当局（POTW、州或 EPA）提交 BMR。BMR 的目的是向管理当局提供初步信息，包括识别信息、现有环境许可证描述、操作描述、流量测量（估计值）和废物流中污染物的浓度（估计值）。现有来源必须在任何适用分类标准生效后 180 天内提交 BMR。
固定微生物在活化的沸石珠和碱性预处理
一家安全，健康与环境研究所，胡志明市，越南B纳里技术开发公司有限公司，南京，江苏210012，中国c供水，卫生与环境工程部，伊尔德尔特水供应，卫生与环境工程系泰米尔纳德邦632014，印度E环境健康研究中心，库尔德斯坦医学科学研究所，库尔德斯坦库尔德斯坦省库尔德斯坦省库尔德斯坦省72m2 mhq，伊朗应用科学学院72m2 mhq越南 *通讯作者。电子邮件：nguyentanphong@tdtu.edu.vn
城市垃圾的水力空化预处理 - IRIS
Lanfranchi A.、Tassinato G.、Valentino F.、Martinez GA、Jones E.、Gioia C. 等人 (2022)。城市垃圾的水力空化预处理：与产酸发酵、PHA 合成和厌氧消化过程的整合。CHEMOSPHERE，301，1-9 [10.1016/j.chemosphere.2022.134624]。
源自TNF-α预处理骨的外泌体...
小胶质细胞的极化促进了顺铂诱导的耳毒性的发展，而源自TNF-α预处理的间充质干细胞（MSC）的外泌体（EXO）可能诱导巨噬细胞的极化。将小鼠腹膜内注入顺铂，以建立耳毒性模型。骨髓MSC（BMSC）用TNF-α预处理48小时，并富集相关的TNF-EXO或EXO，这些TNF-EXO或EXO富含在耳毒小鼠的左耳中进一步跨斜向施用。听觉敏感性得到了揭示。用肌球蛋白7a染色检测到毛细胞的数量。在顺铂暴露的小鼠中揭示了受损的听觉敏感性和上调的毛细胞损失，可以通过EXO或TNF-EXO治疗来逆转。在接触顺铂暴露的耳蜗中检测到机械上调的IBA1，CD86，INOS，CD206和ARG1。TNF-EXO或EXO给药进一步降低了IBA1，CD86和INOS表达，并增加了CD206和ARG1表达。TNF-EXO或EXO给药抑制了促炎性细胞因子（IL-1β和IL-6）的产物，同时增强了顺铂暴露的COHLEA中抗炎细胞因子IL-10产生。重要的是，与EXO相比，TNF-EXO给药显示出更深刻的好处。TNF-α预处理可能是增强BMSC衍生外泌体对顺铂诱导的耳毒性的能力的一种新的治疗选择。
无培训预处理的模型合并-CVF Open Access
最近，模型合并技术已浮出水面，作为将多个单元模型组合为单个多泰模型组合的解决方案。但是，该领域的先前努力需要进行其他培训或细调过程，或者要求模型具有相同的预先训练的初始化。在这项工作中，我们在W.R.T.先前的工作中确定了一个缺点。单位相似性在重量空间和激活空间中的不一致性。为了解决这种不一致，我们提出了一个创新的模型合并框架，该模型是在双空间约束（MUDSC）下合并的。具体而言，我们主张探索位于双重空间中统一高相似性的区域中的置换矩阵，而不是仅仅使单个空间的目标最大化，这是通过激活和重量相似性矩阵的线性组合实现的。为了提高可用性，我们还对群体结构进行了对企业的适应，包括多头关注和群体标准化。全面的实验比较表明，MUDSC可以很明显地提高具有各种任务组合和体系结构的合并模型的性能。此外，多任务损失景观中合并模型的可视化表明，MUDSC使合并的模型能够驻留在重叠段中，其中每个任务都有统一的较低损失。我们的代码可在https://github.com/zju-vipa/training_free_model_merging上公开获取。