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野外的视听同步化在本文中，我们考虑了适用于"野生"视频（即语音以外的一般类别）的视听同步问题。作为一项新任务，我们确定并策划了一个具有高度视听相关性的测试集，即VGG-SoundSync。我们比较了一些基于变压器的架构变体，这些变体是专门为任意长度的音频和视觉信号建模而设计的，同时大大降低了训练期间的内存需求。我们进一步对策划的数据集进行了深入分析，并为开放领域的视听同步定义了一个评价指标。我们将我们的方法应用于标准的唇读语音基准，LRS2和LRS3，并在各方面进行了消减。最后，我们在新的VGG-SoundSync视频数据集中设置了第一个通用视听同步的基准，有160多个不同的类别。在所有情况下，我们提出的模型都比以前的最先进的模型要好得多。《Audio-VisualSynchronisationinthewild》论文地址:网页链接通过机器学习研究单层MoS2的Raman和荧光对映关系能够调控荧光强度的二维过渡金属硫化物为光电器件和光二极管、光探测器、单光子发射器等光子学器件的发展提供机会，在各种二维材料的表征技术中，Raman光谱成为一种快速非损坏性表征技术，能够解释材料的晶化和掺杂、应力变化情况。但是由于荧光与Raman光谱之间的规律表现非线性变化特点，因此目前人们还没有能够很好的理解其关系。有鉴于此，麻省理工学院JingKong、Ang-YuLu等系统性的研究MoS2荧光与Raman光谱之间的关系，因此对荧光和Raman光谱之间的性质进行理解。进一步的，作者通过机器学习的方式给出材料的掺杂和应力导致Raman光谱变化。本文要点（1）通过空间分辨Raman光谱分布图预测荧光分布变化情况，此外通过梯度提升树模型XGBoost（gradientboostedtreesmodel）和可解释学习方法（SHAP技术）在特征Raman吸收与荧光之间建立联系，因此得以解释单层MoS2的应力和掺杂。最后，通过支持向量机SVM（supportvectormachines）将荧光特征投影到Raman光谱的频率。（2）这项工作能够将机器学习技术应用于2D材料表征，为调控2D半导体材料和高荧光效率提供机会。参考文献Ang-YuLu,LuizGustavoPimentaMartins,Pin-ChunShen,ZhantaoChen,Ji-HoonPark,MantianXue,JinchiHan,NannanMao,Ming-HuiChiu,TomásPalacios,VincentTung,JingKong,UnravelingtheCorrelationbetweenRamanandPhotoluminescenceinMonolayerMoS2throughMachineLearningModels,Adv.Mater.2022DOI:10.1002/adma.202202911网页链接健身#爱健身，爱生活#下腹InBodyFitness下腹部燃脂有氧训练|LowerAbs+CardioTriSetsWorkout39:12电脑函数的意思1.Abs求绝对值2.Sum求和3.Sumif根据条件求和4.Sumifs根据多个条件求和5.Average求平均值6.Averageif根据条件求平均值7.Averageifs根据多个条件求平均值8.Max求最大值9.Min求最小值10.Rank数据排序11.Countif按条件统计个数12.Countifs按多个条件统计个数13.Int数字取整14.Round四含五入15.If根据条件判断16.And表示多个条件同时成立17.Or表示多个条件其中一个成立18.Left从左边截取字符19.Right从右边截图字符20.Mid从中间截取宇符21.Today今天日期22.Now现在的时间23.Weekday求周几24.Year从日期中提取年25.Month从日期中提取月26.Day从日期中提取天数27.Datedif计算两个日期间隔年月日数28.Vlookup查找值29.Column求列数30.Row求行数连续时间动态有符号网络中的有符号链接表示有符号的网络允许我们建立双方面的关系和互动，如朋友/敌人，支持/提议等。.在真实的数据集中，这些相互作用往往是时间性的，节点和边会随着时间的推移而出现。.因此，学习签名网络的动态是有效预测未来链接的符号和强度的关键。.现有的工作是以签名网络或动态网络为模型，但不是两者一起。.在这项工作中，我们研究了动态签名网络，其中链接既是签名的，又是随时间变化的。.我们的模型使用内存模块和平衡聚合来学习签名链接的演变（因此，称为SEMBA）。.每个节点都保持着两个独立的记忆编码，分别用于正面和负面的互动。.在一个新的边缘到来时，每个相互作用的节点在利用平衡理论的同时，将这一签名信息与它的记忆集合起来。.节点嵌入是使用更新的记忆生成的，然后被用来训练多个下游任务，包括链接符号预测和链接权重预测。.我们的结果显示，SEMBA在符号预测任务上的表现优于所有基准线，实现了AUC高达8%的增长和FPR高达50%的降低。.预测有符号权重任务的结果表明，SEMBA将平均平方误差降低了9%，同时在预测有符号权重分布的KL-分歧上实现了高达69%的降低。.《SignedLinkRepresentationinContinuous-TimeDynamicSignedNetworks》论文地址:网页链接通过不可察觉的后门触发器在持续学习者中形成虚假记忆在这篇简讯中，我们展示了依次学习呈现给持续（增量）学习模型的新信息带来了新的安全风险：一个聪明的对手可以在训练期间向模型引入少量的错误信息，以导致故意忘记特定的任务或类证明时间，从而形成关于该任务的"虚假记忆"。我们使用MNIST的持续学习基准变体以及更具挑战性的SVHN和CIFAR10数据集，向常用的生成式重放和基于正则化的持续学习方法注入"后门"攻击样本，从而证明了这种反欺诈者对模型的控制能力。也许最具破坏性的是，我们表明这种漏洞是非常尖锐和异常有效的：我们的攻击模型中的后门模式可以是人眼无法察觉的，可以在任何时间点提供，甚至可以被添加到一个可能不相关的任务的训练数据中，并且可以用单个任务的总训练数据集的1％来实现。《FalseMemoryFormationinContinualLearnersThroughImperceptibleBackdoorTrigger》论文地址:网页链接渗滤和定向渗滤中相变的转移学习统计物理学的最新进展显示了机器学习在识别相变方面的卓越性能。在本文中，我们应用基于转移学习的域对抗神经网络（DANN）来研究非平衡和平衡相变模型，即渗滤模型和定向渗滤（DP）模型。在DANN中，只有一小部分的输入配置（2D图像）需要被标记，这是自动选择的，目的是为了捕捉临界点。为了学习DP模型，该方法通过迭代程序来确定临界点，这是计算临界指数$nu_{\perp}$时数据崩溃的前提条件。然后，我们将DANN应用于二维站点渗滤的配置，只包括可能包含与阶次参数相关信息的最大集群。两种模型的DANN学习都产生了可靠的结果，与蒙特卡洛模拟的结果相媲美。我们的研究还表明，与监督式学习相比，DANN可以以更低的成本达到相当高的精度。《Transferlearningofphasetransitionsinpercolationanddirectedpercolation》论文地址:网页链接可重新配置的智能表面在非地面网络中发挥作用下一代通信技术将在地面网络与非地面网络（NTNs）的合作中得到推动，非地面网络包含了高空平台站和低地球轨道卫星的巨型组合。另一方面，人类已经踏上了在其他星球上建立新居住地的漫长道路。这使得NTNs与深空网络（DSNs）的合作成为必要。在这方面，我们建议使用可重新配置的智能表面（RISs）来改善和升级这种合作，因为它们与太空操作环境的尺寸、重量和功率限制完全匹配。通过指出挑战、使用案例和开放性问题，提出了一个RIS辅助的非地面和行星间通信的全面框架。此外，通过模拟结果讨论了RIS辅助的NTN在太阳闪烁和卫星阻力等环境影响下的性能。《ReconfigurableIntelligentSurfacesinActionforNon-TerrestrialNetworks》论文地址:网页链接#过敏##儿童#中国儿童食物过敏的快速增加与过去几十年的发展有关。经济发展导致了大批人口从农村涌入城市，再加上工业发展的激增，空气污染大大增加。重庆两岁的婴儿几乎有8%的病例发生食物过敏，而1999年只有3.5%。这种上升趋势在其他工业化国家如加拿大、美国和英国也很明显。资料来源(2022).Early-lifeexposuretoairpollutionassociatedwithfoodallergyinchildren:Implicationsfor'oneallergy'concept.EnvironmentalResearch.网页链接.网页链接在语言模型的联合学习中恢复私人文本联邦学习允许分布式用户协作训练模型，同时保持每个用户的数据私密。最近，越来越多的工作表明窃听攻击者可以有效地从联邦学习期间传输的梯度中恢复图像数据。然而，在恢复文本数据方面进展甚微。在本文中，我们提出了一种新颖的攻击方法FILM，用于语言模型的联合学习——我们首次展示了从多达128个句子的大批量中恢复文本的可行性。与针对匹配梯度优化的图像恢复方法不同，我们采用了一种独特的方法，首先从梯度中识别一组单词，然后基于波束搜索和基于先验的重新排序策略直接重建句子。我们攻击的关键见解是利用预先训练的语言模型中的先验知识或训练期间的记忆。尽管它很简单，但我们证明FILM可以很好地处理多个大规模数据集——即使对于大批量大小，它也可以高保真地提取单个句子，并且如果迭代应用攻击，它可以成功地从批量中恢复多个句子。我们希望我们的结果能够激发未来的工作，以开发更强的攻击以及在联邦学习中训练语言模型的新防御方法。我们的代码在GitHub-Princeton-SysML/FILM:Officialrepoforthepaper:...上公开可用。《RecoveringPrivateTextinFederatedLearningofLanguageModels》论文地址:网页链接共同空间模式在引力波探测中的应用共同空间模式（CSP）是一种广泛用于脑机接口（BCI）系统的特征提取算法，用于检测多通道磁/脑电图（MEG/EEG）时间序列数据中的事件相关电位（ERPs）。在这篇文章中，我们开发并应用了一种CSP算法，用于识别多探测器引力波（GW）应变的特定时间段是否包含凝聚点的问题。与信号处理技术和逻辑回归分类器配对，我们发现我们的管道能够正确地检测出引力波瞬态目录中82个可信事件中的76个，使用H1和L1应变，使用10元/次5元交叉验证，分类分数为93.72元/分钟0.04元。错误的阴性事件是。GW170817-v3,GW191219163120-v1,GW200115042309-v2,GW200210092254-v1,GW200220061928-v1,和GW200322091133-v1。《ApplicationofCommonSpatialPatternsinGravitationalWavesDetection》论文地址:网页链接niksss在HinglishEval：基于语言诊断的BERT的上下文嵌入与Catboost的低资源合成编码混合的Hinglish文本的质量评估。本文介绍了INLG2022年的HinglishEval挑战的系统描述。.这项任务的目标是调查影响编码混合文本生成系统质量的因素.该任务分为两个子任务，即质量评级预测和注释者对合成的Hinglish数据集的分歧预测。.我们试图用句子级的嵌入来解决这些任务，这些嵌入是通过对文本中所有输入标记的语境化词嵌入进行平均汇集而得到的。.我们在为不同任务产生的嵌入基础上对各种分类器进行了实验。.我们表现最好的系统在子任务B上排名第一，在子任务A上排名第三。.《niksssatHinglishEval:Language-agnosticBERT-basedContextualEmbeddingswithCatboostforQualityEvaluationoftheLow-ResourceSyntheticallyGeneratedCode-MixedHinglishText》论文地址:网页链接