性能提升：在Cyber Autonomy Gym for Experimentation (CAGE 2)环境中验证了方法的有效性，展示了代理在未训练过的网络变体上的性能提升。性能提升：在多个图和节点级任务中验证了方法的有效性，显示出比微调和其他基于提示的方法更好的分类性能和数据效率，平均提升1.64%。性能提升：在成都和纽约的真实城市数据上验证了框架的性能，展示了策略的零样本转移能力，与控制方法

特征选择(Feature Selection)涉及到从原始特征集中选择最相关、最有信息量的特征子集，能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。DUBStepR通过利用基因间的相关性信息，改进了传统的单细胞数据特征选择方法，这些传统方法通常忽视了这些信息。提出了一种新的度量方法，用于在不知道真实细胞类型标签的情

采用了三种主要策略来有效利用CNN进行医学图像分类：从头开始训练CNN，使用现成的预训练CNN特征，以及无监督预训练与有监督微调的结合。采用了预训练的CNN架构（AlexNet和GoogleNet）在建筑材料图像分类任务中，通过迁移学习的概念进行技术转移。实现了固定特征提取器的迁移学习方案，直接使用预训练的权重和偏差，无需对特定任务数据集进行网络重新训练。探索了中间层学习到的特征，发现某些层的特征

性能提升：在多个基准数据集和预测场景上的实验表明，观察自引导与任务特定的条件基线具有竞争力，CRPS值平均降低了15%。无条件训练的扩散模型TSDiff：提出了一种无条件训练的扩散模型TSDiff，用于时间序列。光栅掩蔽策略：通过光栅掩蔽策略，增强了正常和异常数据之间的决策边界，提高了异常检测的准确性。粗粒度数据的有效利用：通过利用不同粒度级别的粗粒度数据实例，提高了模型的预测性能。无条件扩散模型

注意力机制被用来增强模型对输入数据中某些部分的关注度，从而提高模型的性能和解释性。通过在小波域中同时处理内容增强、城市风格解耦和雾风格解耦，显著提高了模型对未见过的雾场景的泛化能力，性能提升具体表现为在 Foggy Zurich 数据集上提高了11.8% mIoU，在 ACDC-fog 数据集上提高了16.7% mIoU。通过在小波域中同时利用注意力和流的优势，实现了更好的特征融合，从而在Deep

随着机器学习模型在各行各业的广泛应用，特别是在医疗、金融、司法等高风险领域，模型的可解释性变得尤为重要。为什么得到这样的结果往往和结果本身一样重要。使用兼容性矩阵和权衡分数优化来确定满足所有要求和约束的最佳权衡分数，为模型开发中的数据效用、隐私和可解释性提供了一个系统和客观的调和手段。提出了一种新的方法，通过调节隐私参数和探索不同配置，找到最大化隐私增益和可解释性相似度，同时最小化对数据效用不利影

随着机器学习模型在各行各业的广泛应用，特别是在医疗、金融、司法等高风险领域，模型的可解释性变得尤为重要。为什么得到这样的结果往往和结果本身一样重要。使用兼容性矩阵和权衡分数优化来确定满足所有要求和约束的最佳权衡分数，为模型开发中的数据效用、隐私和可解释性提供了一个系统和客观的调和手段。提出了一种新的方法，通过调节隐私参数和探索不同配置，找到最大化隐私增益和可解释性相似度，同时最小化对数据效用不利影

不过在近几年间，已经有许多有效的解决方法被提出。性能提升：在MS-COCO和Pascal VOC基准测试中，Sparse Semi-DETR实现了对当前最先进方法的显著改进，例如在MS-COCO上使用ResNet-50作为骨干网络，仅使用10%的标记数据就达到了44.3 mAP，比之前的基线提高了0.8 mAP。查询精炼模块（Query Refinement Module）：通过融合来自背景的低级

面向少样本的目标检测任务（FSOOD）：提出了一个新的任务定义，专注于用少量标注样本预测未见类别的OBB，这对于实际应用中的快速适应新目标类别具有重要意义。图像-文本匹配训练：通过预训练的变换器基础的通用句子编码器（USE）和额外的文本编码器，提高了图像和文本匹配的准确性。跨训练和联合训练：提出了跨训练和联合训练两种训练方法，以优化模型在不同损失函数下的性能，提高了模型的稳定性和效果。面向少样本的

Diffusion-TS框架：提出了一种时间序列生成框架Diffusion-TS，结合季节-趋势分解技术和去噪扩散模型，通过傅里叶基训练目标和深度分解架构的嵌入，使框架成为一种高效且可解释的通用时间序列生成解决方案。自监督基学习：首次提出了一种自监督方法来学习基，通过将时间序列的历史和未来部分视为两个不同的视图，并采用对比学习，确保时间序列选择的基在两个视图中保持一致。评估方法和指标：提出了一个新