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Maximizing conditional independence for unsupervised domain adaptation

Science China(Information Sciences) 2024年第5期67卷 136-149页

作者： Yiming ZHAI chuanxian ren Youwei LUO Daoqing DAI School of Mathematics Sun Yat-Sen University

Unsupervised domain adaptation(UDA) studies how to transfer a learner from a labeled source domain to an unlabeled target domain with different distributions. Existing methods mainly focus on matching marginal distributions of the source and target domains, which probably leads to a misalignment of samples from the same class but different domains. In this paper, we tackle this misalignment issue by achieving the class-conditioned transferring from a new perspective. Specifically, we propose a method named maximizing conditional independence(MCI) for UDA, which maximizes the conditional independence of feature and domain given class in the reproducing kernel Hilbert spaces. The optimization of conditional independence can be viewed as a surrogate for minimizing class-wise mutual information between feature and domain. An interpretable empirical estimation of the conditional dependence measure is deduced and connected with the unconditional case. Besides, we provide an upper bound on the target error by taking the class-conditional distribution into account, which provides a new theoretical insight for class-conditioned transferring. Extensive experiments on six benchmark datasets and various ablation studies validate the effectiveness of the proposed model in dealing with UDA.

关键词： conditional independence kernel method domain adaptation class-conditioned transferring

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基于蒙特卡洛模拟的声电联合局部放电定位阵列设计及快速定位方法研究

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电网技术 2023年第7期47卷 3029-3038页

作者：席英杰张崇兴董明王凯任明罗传仙杨旭电力设备电气绝缘国家重点实验室(西安交通大学) 陕西省西安市710049 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司湖北省武汉市430073

针对目前局部放电声电联合定位中传感器阵列和定位算法设计缺乏统一评价指标的问题,通过对到达时间差算法误差来源进行分析,提出通过蒙特卡洛模拟对阵列及定位算法的定位能力进行定量分析的方法。综合考虑空间限制和定位能力,应用上述... 详细信息

针对目前局部放电声电联合定位中传感器阵列和定位算法设计缺乏统一评价指标的问题,通过对到达时间差算法误差来源进行分析,提出通过蒙特卡洛模拟对阵列及定位算法的定位能力进行定量分析的方法。综合考虑空间限制和定位能力,应用上述方法对平面圆形阵列阵元数量和阵列半径进行了优化,并确定平面圆形阵列的最优阵列半径为35 mm,阵元数量为4~6个。随后基于所提方法,针对4阵元平面圆形阵列对到达时间差算法求解过程进行了优化,提出先通过一次方程组解得x、y后,回带误差最小二乘函数计算z坐标的方法,大幅减小了计算量。最后利用有限元仿真软件和油中放电实验平台,对所设计4阵元圆形阵列及局部放电定位算法进行了验证,定位误差小于65 mm。

关键词：局部放电声电联合定位到达时间差算法蒙特卡洛模拟平面圆形传感器阵列

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TBX2亚家族基因在非小细胞肺癌中的表达及其与预后的关系

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国际检验医学杂志 2021年第4期42卷 405-411页

作者：米瑞季源曹烨任静邵赟浦寻艺许传先刘艺胡志刚江苏省无锡市儿童医院/南京医科大学附属无锡儿童医院检验科江苏无锡214023 苏州大学医学院江苏苏州215123

目的分析TBX2亚家族基因在非小细胞肺癌(NSCLC)中的表达及其与预后的关系,对机制进行初步探讨。方法应用生物信息学平台、免疫组织化学染色分析TBX2亚家族基因在NSCLC中的表达及其与预后的关系,分析TBX2亚家族基因间的共表达情况;采用Me... 详细信息

目的分析TBX2亚家族基因在非小细胞肺癌(NSCLC)中的表达及其与预后的关系,对机制进行初步探讨。方法应用生物信息学平台、免疫组织化学染色分析TBX2亚家族基因在NSCLC中的表达及其与预后的关系,分析TBX2亚家族基因间的共表达情况;采用MethHC数据库分析TBX2低表达情况与其基因启动子区域甲基化的关系。结果TBX2亚家族基因在NSCLC组织中的表达水平低于正常肺组织(P<0.05),并与患者的总生存率具有相关性(P<0.05)。MethHC分析显示,TBX2亚家族基因在NSCLC中的基因启动子区域的甲基化程度明显高于正常肺组织(P<0.05)。结论TBX2亚家族基因可能成为NSCLC的新型检测标志物,其低表达是NSCLC预后不良的因素,其低表达现象可能与NSCLC患者启动子区域的甲基化程度增高相关。

关键词：肺癌 TBX2亚家族预后甲基化

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