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#我们一起学英语#“八块腹肌”用英语怎么说呢？workout锻炼lovehandles腰间赘肉Iworkoutinthegymeveryday/becauseIwanttogetridofmylovehandles.我每天在健身房锻炼，因为我想甩掉腰间赘肉。doplanks做平板支撑8-packabs/æbz/八块腹肌firmabs结实的腹肌/马甲线Hebelieves/thatdoingplanksandsit-ups/canhelphimget8-packabs.他相信平板支撑和仰卧起坐能让他练出八块腹肌。goonadiet节食IthinkIneedtogoonadiet—I'mactuallyhavingtrouble/goingupanddownthestairs/withoutlosingmybreath!我觉得我需要节食了——我现在上下楼都费劲，每次都气喘吁吁的。通过利用无标记数据提高单类分类的技术水平在处理只有一个标签类的数据的二元分类时，数据科学家们主要采用两种方法，即单类（OC）分类和无标签正向学习（PU）。前者只从有标签的正面数据中学习，而后者也利用无标签的数据来提高整体性能。由于PU学习利用了更多的数据，我们可能容易认为，当无标签数据可用时，最合适的算法应该总是来自PU组。然而，我们发现，如果未标记的数据不可靠，即包含有限的或有偏见的负面数据，情况并非总是如此。我们对各种情况下最先进的OC和PU算法进行了广泛的实验研究，就无标签数据的可靠性而言。此外，我们还提出了对最先进的OC算法进行PU修改，使其对不可靠的无标签数据具有鲁棒性，并提出了类似修改其他OC算法的指导原则。此外，我们还概述了使用统计学测试来区分可靠和不可靠的无标签数据的程序。《ImprovingState-of-the-ArtinOne-ClassClassificationbyLeveragingUnlabeledData》论文地址:网页链接论主动学习中样本的可重复使用性主动学习中一个有趣但没有广泛研究的问题是样本的可重用性：为一个学习者选择的样本在多大程度上可以被另一个学习者重用？本文解释了为什么样本的可重用性具有实际意义，为什么可重用性会成为一个问题，如何通过重要性加权的主动学习来提高可重用性，以及实现普遍可重用性的障碍仍然存在。.通过理论上的论证和实践上的演示，本文认为普遍的可重用性是不可能的。.因为每个主动学习策略都必须对样本空间的某些区域进行低度采样，依赖于这些区域的样本的学习者将从随机样本选择中学习到更多的知识。.本文描述了重要性加权主动学习的几个实验，显示了可用性问题在实践中的影响。.实验证实，尽管在某些情况下--在某些数据集和某些分类器对上--存在样本重用性，但普遍重用性并不存在。.最后，本论文探讨了能够保证两个分类器之间可重用性的条件。.《Onthereusabilityofsamplesinactivelearning》论文地址:网页链接联合学习中基于区块链的安全客户端选择尽管联邦学习（FL）在大规模分布式学习中具有巨大潜力，但由于客户端训练的本地模型暴露于中央服务器，当前系统仍然存在一些隐私问题。因此，已经开发了用于FL的安全聚合协议以对服务器隐藏本地模型。然而，我们表明，通过操纵客户端选择过程，服务器可以绕过安全聚合来学习受害客户端的本地模型，这表明仅安全聚合不足以保护隐私。为了解决这个问题，我们利用区块链技术提出了一个可验证的客户选择协议。由于区块链的不变性和透明性，我们提出的协议强制随机选择客户端，使服务器无法自行控制选择过程。我们提供了安全证明，表明我们的协议对这种攻击是安全的。此外，我们在类似以太坊的区块链上进行了多次实验，以证明我们解决方案的可行性和实用性。《Blockchain-basedSecureClientSelectioninFederatedLearning》论文地址:网页链接