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单元格中的信号：用于治疗的多模式和上下文化的机器学习基础
在空间测量多模式数据的能力中，可以为在转录，翻译和代谢水平上全面探索分子调节的前所未有的机会，以获取对基于健康和疾病的细胞活动的见解。但是，目前缺乏分析工具来整合不同空间 - 词素数据模式的互补信息，尤其是在空间代谢组学数据方面，这变得越来越宝贵。我们介绍了SPAMTP，这是一种多功能软件，该软件实现了空间代谢组学和转录组学数据的端到端集成分析。基于R，SPAMTP Bridges处理功能，用于来自Cardinal的代谢组学数据，并在Seurat中实施了以用户友好的细胞为中心分析。此外，SPAMTP的综合分析管道涵盖（1）自动质量到电荷比（M/Z）代谢物注释； （2）广泛的基于代谢物的下游统计分析，包括差异表达，途径分析和相关分析； （3）综合空间词分析； （4）一套可视化函数。为了灵活性和互操作性，SPAMTP包括用于数据导入/导出和对象转换的各种功能，从而可以与其他R和Python软件包无缝集成。我们证明了SPAMTP通过分析两个生物系统来吸引新的生物学理解的实用性。我们认为，该软件和实施方法将广泛用于空间多媒体和空间代谢组学分析中。
chie：具有正确性，帮助性，无关紧要和外在性方面的文化质量上下文QA的生成性MRC评估
对Ma-Chine阅读理解（MRC）中生成模型的评估带来了不同的困难，因为Bleu，Rouge，Meteor，Ectect匹配和F1得分等传统指标通常很难捕获细微的和多样化的响应。虽然嵌入基于Bertscore和Bartscore之类的基于基于的指标专注于语义相似性，但它们仍然无法完全解决诸如识别附加有用的信息和奖励忠诚的方面。基于大语言模型（LLM）指标的最新进展提供了更多细粒度的评估，但仍然存在分数聚类等挑战。本文介绍了一个多相关的评估框架，chie，结合了c orcretness，h Elpullness，i rrelevance and e extranesents的各个方面。我们的方法使用二进制分类值而不是连续的评分量表，与人类判断良好，表明其潜力是一种全面有效的评估方法。
Con4m：上下文感知一致性学习框架...
时间序列分类 (TSC) 包含两种设置：对整个序列进行分类或对分段子序列进行分类。分段 TSC 的原始时间序列通常包含多个类，每个类的持续时间各不相同 (MVD)。因此，MVD 的特性对分段 TSC 提出了独特的挑战，但在现有研究中却很大程度上被忽视了。具体而言，在 MVD 中要分类的连续实例 (段) 之间存在自然的时间依赖性。然而，主流 TSC 模型依赖于独立同分布 (iid) 的假设，专注于独立地对每个段进行建模。此外，具有不同专业知识的注释者可能会提供不一致的边界标签，导致无噪声 TSC 模型的性能不稳定。为了应对这些挑战，我们首先正式证明有价值的上下文信息可以增强分类实例的判别能力。利用 MVD 在数据和标签层面的上下文先验，我们提出了一种新颖的一致性学习框架 Con4m ，该框架有效地利用了更有利于区分分段 TSC 任务中连续片段的上下文信息，同时协调了不一致的边界标签以进行训练。在多个数据集上进行的大量实验验证了 Con4m 在处理 MVD 上的分段 TSC 任务方面的有效性。源代码可在 https://github.com/MrNobodyCali/Con4m 获得。
上下文分类指南 - NET
完整的街道360°是FDOT对当今运输挑战的回应。佛罗里达州是全美人口中第三大的州，我们每天继续增长近1000人。我们的人口是多种多样的，新兴技术，人口老龄化以及始终如一的社会发展的影响正在改变佛罗里达人进入其社区及其周围的方式。除了居民数量越来越大，该州还看到了游客的强劲增长。佛罗里达州的游客数量从2010年的8200万升至2019年超过1.31亿。1这种增长与人口变化导致的转移运输需求相结合；州道2上的行人和骑自行车死亡人数的增加；降低了当地资金流，需要更多的创造力和合作伙伴来实施项目；快速变化的技术可能导致旅行模式不同于历史趋势；增长集中在城市中心和农村就业中心；并增加对该州独特自然环境的发展压力。3这是21世纪的挑战，而完整的街道360°是FDOT如何解决这些现实的方式。
codi：通过上下文分布整合
实验物理学主席 - 激光物理学，路德维希 - 马克西利安人 - 苏尼氏穆尼钦，巴伐利亚州85748，德国B型物理学实验室，麦克斯·普朗克量子学院，麦克斯·普朗克量子学院 Medicine, Division of Endocrinology and Diabetology, Medical University, Styria 8010, Austria e Institute of Epidemiology, Helmholtz Zentrum München, Bavaria 85764, Germany f Chair of Epidemiology, Institute for Medical Information Processing, Biometry and Epidemiology, Medical Faculty, Ludwig-Maximilians-Universität München, Bavaria 81377，德国 *应向其通信：电子邮件：tarek.eissa@mpq.mpg.de（T.E.）; mihaela.zigman@mpq.mpg.de（m.j.）编辑者：lydia kavraki
国家研究中心基金会 - 带有RNA技术指数的基因治疗开发和药物，选择N 2 POS主题：旨在获取感兴趣的事件和估计上下文收集的公告
................................. of ..................... of the economic operator ....................................................................................................
iaeg-SDGS（可持续发展目标和生物多样性政策上下文）
欧盟森林战略年：2022实体：欧盟（绿色交易核心行动补充生物多样性战略）摘要：该战略有助于实现欧盟的生物多样性目标和减少GHG目标到2030年至少55％，到2050年到2050年气候中立。它认识到森林的核心和多功能作用以及森林人的贡献以及整个基于森林的价值链，到2050年到2050年实现可持续和气候中性的经济，并保留了活泼和繁荣的农村地区。
一套基础模型捕获了密码子之间的上下文相互作用
图1：Encodon和Decodon的概述：A）已从NCBI基因组数据库中提取了5000种物种的6000万个编码序列，并用于预先培训Encodon和Decodon基础模型。b）绝大多数数据（98.7％）由细菌编码序列组成。显示了NCBI中非细菌编码序列的分裂构成的饼图。c）NCBI基因组数据库中编码序列长度（密码子数）的直方图。我们将2048用作由Encodon和Decodon支持的最大序列长度，并考虑到所示的分散量以覆盖超过99.8％的序列。d）我们使用蒙版语言建模（MLM）目标仔细研究了Encodon，其中序列的一部分被损坏/掩盖了，并且该模型必须在给定其余的令牌（即上下文）。decodon是一种有条件的生成变压器模型，它通过将序列生物体作为第一个输入令牌来提供可控的编码序列生成。我们在汇总的编码序列中，用因果（自动性）语言建模目标进行了训练，其中每个序列都用特殊的有机体令牌培养。旋转位置自我注意事项均在Encodon和Decodon块中使用。e）3个ecdodons和2个解码，比例不同（即可训练参数的数量）已在NCBI基因组数据库的汇总语料库上进行了超过1,000,000个优化步骤的预训练。
最终版本：索马里上下文报告 - 超越障碍
持续的冲突，与气候相关的冲击，传染病暴发和弱社会策略机械性症状的特征使S Oma Lia的Prolonge dhu Mani Tarian危机。somal ia h as som con con con con con con con the con con the Som ali ali内战的发作。武装冲突一直持续到今天，尽管多年来的强度水平不同。严重的Drough t抓住了该国大部分地区，这是在连续降雨不良和水位低的季节后造成的粮食危机评估，这是造成的，这是造成的，这是造成的，从而使作物造成了造成的作物。 20 24 Soma Lia Humani Tar Ian的需求和响应计划（HNR P）需要16亿美元的税率，其中有520万人。该计划是高度针对性的，重点是高需求的区域。这导致目标人数减少了32％，而财务需求减少了40％。74个地区中的10个从2024年1月至2024年3月进行了优先考虑，重点是2023年受洪水影响最大的地区的紧急响应。气候变化由于与环境和资源的依赖关系而构成了生存威胁。