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使用全局生成模型探索蛋白质序列
最新的用于训练图像和语言的大型大规模体系结构的进步对计算机视觉和自然语言过程（NLP）的领域产生了深远的影响。语言模型，例如最近的ChatGpt和GPT-4，在处理，翻译和生成人类语言方面表现出了非凡的功能。这些突破也反映在蛋白质研究中，从而在短时间内迅速开发了许多新方法，并具有前所未有的性能。已经开发了其中几个模型，目的是在蛋白质空间的新区域生成序列。在这项工作中，我们提供了使用蛋白质生成模型的概述，回顾了（1）用于设计新型人造蛋白质的语言模型，（2）使用非转化器体系结构的作品，以及（3）在有名进化方法中的应用。
CRISPR-Cas9 诱导的 DNA 修复结果的全局检测
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2021 年 2 月 16 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2021.02.15.431335 doi: bioRxiv preprint
文本图像通过全局结构引导的扩散模型插图
现实世界文本可能会因环境或人为因素引起的腐蚀问题而损害，这阻碍了文本的完整样式（例如纹理和结构）的保存。这些腐蚀问题，例如涂鸦迹象和不完整的签名，在理解文本方面带来了困难，从而对下游应用构成了重大挑战，例如场景文本识别和签名识别。值得注意的是，当前的介绍技术通常无法充分解决此问题，并且难以恢复准确的文本图像以及合理且一致的样式。将其作为文本图像中绘画的一个开放问题，旨在建立一个基准来促进其研究。在这样做时，我们建立了两个特定的文本插图数据集，分别包含场景文本图像和手写文本图像。它们中的每个图像都由现实生活和合成数据集重新消除，其中包含成对的原始图像，损坏的图像和其他助手信息。在数据集的顶部，我们进一步开发了一种新型的神经框架，全局结构引导的扩散模型（GSDM），作为潜在的解决方案。利用文本的全局结构为先验，提出的GSDM开发了一个有效的扩散模型，以恢复干净的文本。通过彻底的经验研究证明了我们方法的效率，包括识别精度和图像质量的实质性提高。这些发现不仅高出了我们方法的有效性，而且强调了它增强文本图像所构图和处理的更广泛领域的潜力。代码和数据集可在以下网址提供：https：//github.com/blackprotoss/gsdm。
dtg：基于扩散的轨迹生成，用于无MAP的全局导航
摘要 - 我们提出了一种新颖的基于端到端扩散的轨迹生成方法DTG，用于无地图的全球导航，以挑战户外场景，并具有遮挡和非结构化的越野特征，例如草，建筑物，灌木丛等。给定一个遥远的目标，我们的方法计算出满足以下目标的轨迹：（1）最大程度地降低目标的旅行距离； （2）通过选择不位于不良区域的路径来最大化遍历性。具体来说，我们为扩散模型提供了一种新颖的条件RNN（CRNN），以有效地产生轨迹。此外，我们提出了一种自适应训练方法，以确保扩散模型产生更多可遍历的轨迹。我们在各种室外场景中评估了我们的方法，并将性能与赫斯基机器人的其他全球导航算法进行比较。实际上，我们观察到的行进距离至少提高了15％，遍历性提高了7％。视频和代码：https：//github.com/jinggm/dtg.git。
标枪全局DNA系列数据表A4 V3
标枪反欺诈的争夺启用器是一个有用的升级选项，它掩盖了印刷膜上印刷的数据。这意味着无法复制打印的数据并防止被重新处理的数据，从而有助于改善您的分支机构安全性和数据保护。
可解释人工智能方法概述 全局‐局部‐前瞻 ...
信任 – 可解释性是信任的先决条件（由 Ribeiro 等人 (2016) 提出）；信任如何定义？信心？ 因果关系 – 从纯观察数据推断因果关系已得到广泛研究（Pearl，2009），但它在很大程度上依赖于先验知识 可转移性 – 人类具有更高的概括能力，可以将学到的技能转移到全新的情况中；将其与例如进行比较CNN 对对抗性数据的敏感性（请记住，我们在现实世界中很少有 iid 数据 信息量 – 例如，诊断模型可以通过指出类似案例来支持诊断决策，从而为人类决策者提供直觉 公平和道德决策 – 为评估算法自动生成的决策是否符合道德标准而进行的解释
全局场时频表示... - 欧文实验室
摘要 — 意识障碍 (DOC) 患者的行为诊断具有挑战性，而且容易出错。因此，人们加大了对基于脑电图和事件相关电位 (ERP) 的床边评估的开发力度，这些评估对支持意识觉知的神经因素更为敏感。然而，使用这些技术对残留意识进行个体检测尚不成熟。在这里，我们假设大脑对听觉刺激的被动反应的跨状态相似性（定义为健康和受损意识状态之间的相似性）可以指示个体 DOC 患者的意识水平。为此，我们引入了基于全局场时频表示的判别相似性分析 (GFTFR-DSA)。该方法使用 GFTFR 作为脑电图特征，量化个体患者与我们构建的健康模板之间的平均跨状态相似性指数。我们证明，与传统的脑电图特征（例如时间波形）相比，所提出的 GFTFR 特征在 34 个健康对照中表现出更好的组内一致性。其次，我们观察到，最低意识状态患者（MCS，40 名患者）的 GFTFR 相似度指数明显高于无反应性觉醒综合征患者（UWS，54 名患者），这支持了我们的假设。最后，将线性支持向量机分类器应用于单个 MCS/UWS 分类，该模型实现了平衡的准确度和 0.77 的 F1 得分。总体而言，我们的研究结果表明，结合判别性和可解释性标记以及自动机器学习算法，对于 DOC 患者的鉴别诊断是有效的。重要的是，这种方法可以
通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化...
摘要 - 由于LiDar，Camera和IMU之间的固有互补性，最近对激光 - 视觉惯性大满贯付出了越来越多的努力。但是，现有方法在两个方面受到限制。首先，在前端，它们通常采用离散的时间表示，需要高精度硬件/软件同步，并基于几何激光功能，从而导致稳健性和可扩展性低。第二，在后端，视觉循环限制遭受了规模的歧义和点云的稀疏性，扫描到扫描环的检测恶化。To solve these problems, for the front-end, we propose a continuous-time laser-visual-inertial odometry which formulates the carrier trajectory in continuous time, organizes point clouds in probabilistic submaps, and jointly optimizes the loss terms of laser anchors, visual reprojections, and IMU readings, achieving accurate pose estimation even with fast motion or in unstructured scenes where it is difficult to extract meaningful几何特征。在后端，我们通过通过激光辅助视觉重新定位匹配预计的2D子包和6-DOF视觉约束来建立5-DOF激光限制，从而确保在大型场景中映射一致性。结果表明，我们的框架实现了高精度的估计，并且比载体在大型场景或快速移动时工作时更健壮。相关的代码和数据在https://cslinzhang.github.io/ct-lvi/ct-lvi/ct-lvi.html上进行开源。
在全局序列数据集中追踪无脊椎动物疱疹病毒
Malacoherpesviridae的家族目前仅由两种感染软体动物的病毒，Ostreid疱疹病毒1（OSHV-1）和卤素疱疹病毒1（HAHV-1）表示，既导致了水产养殖物种的有害感染。还通过在两栖类药物（分支群瘤物种）和Annelid Worm（Capitella teleta）中的基因组测序项目（Capitella teleta）中检测到类似麦芽菌病毒的序列，这表明水生动物中有隐藏的马拉科植物病毒的多样性存在。在这里，为了扩展有关Malacoherpesvirus多样性的知识，我们在基因组，转录组和元基因组数据集中搜索了Malacoherpesvirus亲戚的存在，包括来自Tara Oceans探险队，并报告了4个新颖的Malacoherpesvirus类基因组（Malacoike Genomes（Malacohemes）（Malacohemes（malacohv1-4））。基因组分析建议腹足动物和双壳类作为这些新的马拉科佩病毒的最可能的宿主。基于家族B DNA聚合酶的系统发育分析分别将新型的MalacoHV1和MalacOHV3作为OSHV-1和HAHV-1的姐妹谱系，而MalacoHV2和MalacOHV4表现出更高的差异。发现与两栖动物相关的病毒基因组与malacohv4相关，形成了Mollusc和Annelid malacoherpesviruse的姊妹进化枝，这表明这两种病毒组合的早期分歧。总而言之，尽管在可用序列数据库中相对较少，但先前未描述的马拉科佩病毒Malacohv1-4在水生生态系统中循环，并且在不断变化的环境条件下应被视为可能是新兴病毒。