XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System半生
scsemiprofiler：通过半生成模型和主动学习
单细胞测序是剖析复杂疾病的细胞复杂性的关键工具。其过于良好的成本会阻碍其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更负担得起的散装测序数据中推断出细胞类型比例，但它们在提供单细胞级分析所需的详细分辨率方面却缺乏。为了克服这一挑战，我们介绍了“ SCSemiprofiler”，这是一个创新的计算框架，将深层生成模型与主动学习策略结合。这种方法通过将批量测序数据与来自一些严格选择的代表的靶向单细胞测序融合，从而在大型队列中熟练地侵入单细胞轮廓。跨越异质数据集的广泛阀门验证了我们的半封装方法的精度，与真实的单细胞分析数据紧密一致并赋予精致的细胞分析。最初是为广泛的疾病队列开发的，“ scsemiprofiler”适用于广泛的应用。它为单细胞分析提供了可扩展的，具有成本效益的解决方案，促进了各种生物领域的深入细胞研究。
通过增强半生不熟的人工智能项目进行学习
深入了解和欣赏人工智能的一种非常有效的方法是构建人工智能程序。但是，构建人工智能程序可能很困难且耗时。但是，通过为学习者提供高级构建块和相关指南，可以大大减少这些缺点 [ 6 ]。在这里，我们介绍了一种额外的方法，让学习者在缺乏经验和时间有限的情况下体验人工智能程序的构建。这个想法是提供一系列半生不熟或最小的人工智能程序，旨在由学习者增强。这是在使用半生不熟的项目作为学习计算机编程的资源的工作的基础上建立的 [ 7 ]。一个相关的努力是儿童机器学习网站 [ 8 ]，该网站提供了构建简单人工智能项目的教程。作为 eCraft2Learn 项目 [ 5 ] 的一部分，我们随后开发了几个小型 AI 项目。所有项目均基于 Snap![ 3 ] 编程块构建，旨在支持 AI 编程 [ 6 ]。这些程序说明了几种不同的 AI 概念、技术和功能。虽然