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鹦鹉：具有语义变量的基于LLM的应用程序的有效服务
本文介绍了Parrot，这是一种LLM服务系统，侧重于基于LLM的应用程序的端到端体验。Parrot提出了语义变量，这是将应用程序级知识暴露于公共LLM服务的统一的抽象。语义变量注释请求提示符中的输入/输出变量，并在连接多个LLM请求时创建数据管道，从而提供了一种编程LLM应用程序的NATU-ralal方法。将语义变量暴露于公共LLM服务允许其执行惯例数据流分析，以发现多个LLM请求之间的相关性。这种相关性为基于LLM的应用程序的端到端性能打开了一个全新的优化空间。广泛的评估表明，鹦鹉可以为流行的LLM应用程序的流行和实际用例实现高度改进。
会议摘要机器学习模型，以预测循环中的动力学变量
要对运动进行全面分析，生物力学需要运动学和动力学数据。在循环中，使用主要集中在上肢和下肢的关节角度的运动捕获系统获得运动学数据。实际上，在自行车拟合分析中，经常研究有关下肢关节角速度和关节角加速度的信息。至于动力学，有必要使用仪器踏板来了解下肢施加到踏板上的力。使用从踏板获得的信息，可以通过诸如有效性索引（IE）等指标来评估踏板技术。IE定义为切向力与施加在踏板上的总力的比率（Millour，Velásquez和Domingue，2023年）。尽管该指标非常重要，但由于技术的成本和少数供应商的成本，仍存在一些差距，这限制了其在自行车配件中的实施。此外，这些因素限制了对影响踏板技术的生物力学因素的理解。在自行车拟合过程中，尚不清楚将力向踏板的传播是否有效（Bini，Hume和Croft，2011年； Menard，
变量：可变图像大小的视觉变压器
Vision Transformers（VIT）已成为代表学习中最新的架构，利用自我注意的机制在各种任务中脱颖而出。vits将图像分为固定尺寸的补丁，将其限制为预定义的大小，并需要进行预处理步骤，例如调整大小，填充或裁剪。这在医学成像中构成了挑战，尤其是在肿瘤等不规则形状的结构中。一个固定的边界盒子量产生的输入图像具有高度可变的前景与地面比率。进行医学图像可以降低信息并引入人工制品，从而影响诊断。因此，对感兴趣区域的裁缝量化作物可以增强特征代表能力。此外，大图像在计算上是昂贵的，尺寸较小，风险信息损失，表现出计算准确性的权衡。我们提出了Varivit，这是一种改进的VIT模型，该模型制定了用于处理可变图像尺寸的同时保持连贯的贴片大小。varivit采用新颖的位置嵌入调整大小方案，用于可变数量的斑块。我们还将在变量内实施一种新的批处理策略，以降低计算复杂性，从而导致更快的培训和推理时间。在我们对两个3D脑MRI数据集的评估中，变量超过了胶质瘤基因型预测和脑肿瘤分类中的香草vits和重新连接。它的F1得分分别为75.5％和76.3％，学习了更多的判别特征。与常规体系结构相比，我们提出的批处理策略将计算时间最多减少了30％。这些发现强调了图像表示学习中变量的功效。关键字：视觉变压器，建筑，表示，肿瘤分类
使用机器学习算法的自组装光催化二氧化碳降低性能的多变量多功能优化
摘要：将CO 2减少到燃料和平台化学物质中是实现循环经济的一种有前途的方法。但是，既定的优化方法都不适合多变量的多次光催化系统，因为它们旨在优化一个性能指标，同时牺牲其他标准，从而限制整体系统性能。在此，我们通过定义一个考虑多个功绩数字的整体系统性能的指标来解决这一多项挑战，并采用机器学习算法来通过大型参数矩阵有效地指导我们的实验，以使整体优化可用于人类实验主义者。作为一个测试平台，我们采用了一个五组分系统，该系统将自组装到光催化胶束中，以减少CO 2-CO，我们对其进行了优化，以同时提高产量，量子收益率，周转数和频率，同时保持高选择性。使用机器学习算法利用数据集可以量化每个参数对整体系统性能的影响。出乎意料地揭示了缓冲液浓度是最佳光催化活性的主导参数，并且是催化剂浓度的四倍。通过提供对绩效瓶颈的前所未有的见解，增强可比性的前所未有的见解，扩大了这种方法来定义和优化整体绩效的使用和标准化将加速催化的进展，并取得了比较的比较。■简介
统计503统计学习II：多变量分析
本课程涵盖了现代多元数据分析和统计学习的方法，包括其理论基础和实际应用。主题包括主要组成分析和其他缩小技术，分类（判别分析，最近的邻居分类器，逻辑回归，支持向量机器，决策树，集合方法，神经网络），聚类（K-Means，k-Means，基于层次的聚类，基于模型的方法，基于模型的方法，光谱群 - 倾向），图形的模型和某些基础模型和一些基础。目标是了解什么
推荐系统中的变量自动编码器的调查
推荐系统已成为将人们与信息联系起来的重要工具。稀疏，复杂且快速增长的数据为传统推荐算法带来了新的挑战。为了克服这些挑战，已经提出了各种基于深度学习的建议算法。其中，基于变异的自动编码器（VAE）的推荐方法脱颖而出。vae s基于一个可信的概率框架，该框架适用于数据稀疏性，并且与其他基于深度学习的模型兼容以处理多模式数据。此外，vae s的深刻生成结构有助于以良好的方式进行贝叶斯推断。基于VAE的推荐算法已经引起了许多新型图形模型，并实现了有希望的性能。在本文中，我们进行了一项调查，以系统地总结了最近的基于VAE的推荐算法。总结了基于VAE的推荐算法的四个常用特征，并提出了基于VAE的建议算法的分类法。我们还确定了未来的研究指示，对推荐算法中VAE S的高级观点以及应用的应用，以激发推荐系统的VAE上的未来工作。
学习连续变量系统的量子态
引言：量子态断层扫描是量子信息学中的一项基本任务，旨在根据实验数据构建未知量子态的经典描述。量子态断层扫描的一个关键问题是：构建一个估计量的经典描述所需的最小样本数（未知状态的副本）是多少，该估计量的迹线距离与真实状态的迹线距离极有可能为 ε 接近？虽然这个问题已经在 qudit 系统中得到了广泛的解决，但对于连续变量 (CV) 系统 [1-3]，例如以无限维希尔伯特空间为特征的玻色子和量子光学系统，这是一个悬而未决的问题。关于 CV 系统量子态断层扫描的文献主要依赖于相空间近似 [4-7]，而相空间近似——至关重要的是——没有提供关于迹线距离（这是量子态之间距离最有意义的概念 [8、9]）的任何严格性能保证。鉴于量子光学平台（以 CV 系统为例）在量子计算、通信和计量等量子技术中发挥的关键作用，文献中的这一空白尤其令人惊讶。我们的工作填补了这一空白，从轨迹距离的角度对 CV 系统的量子态断层扫描进行了详尽的分析。我们分析了三类状态的断层扫描：
离散和连续变量系统的量子计算资源
随着量子技术的出现，信息技术的发展已到达一个关键点，有望实现无与伦比的计算能力和解决问题的能力。基于离散变量和连续变量的量子计算有望有效解决计算上难以解决的问题。离散变量量子计算依赖于有限维希尔伯特空间中编码的量子，而连续变量量子计算则利用谐振子的无限维希尔伯特空间。这两种范式在实现通用性和容错性方面都面临挑战，因此需要探索非高斯性和魔法等资源理论。本论文研究了离散和连续变量系统的量子计算资源，并有助于加深我们对实现不同架构中量子计算潜力所必需的资源的理解。我们研究这些资源理论之间的相互作用，提出新的量词并建立离散和连续变量量子计算之间的联系。
放分析变量对细胞分析的影响...
无细胞的DNA（CFDNA）是一种迅速的分子生物标志物类别，已在各种生物医学领域进行了广泛的研究。作为液体活检的关键组成部分，CFDNA测试由于样本收集的便利性以及所提供的大量遗传信息而在疾病检测和管理方面变得突出。但是，CFDNA的更广泛的临床应用目前受到CFDNA分析的预分析程序缺乏标准化的阻碍。许多基本挑战，包括选择适当的放分析程序，预防短CFDNA片段损失以及各种CFDNA测量方法的验证，仍然没有得到解决。这些现有的障碍导致了比较结果和确保重复性的困难，从而破坏了临床环境中CFDNA分析的可靠性。本综述讨论了影响CFDNA分析结果的关键下分析因素，包括样本收集，运输，临时存储，加工，提取，质量控制和长期存储。审查提供了有关可实现共识的明确性，并对当前问题进行了分析，目的是标准化用于CFDNA分析的精率程序。
全基因组遗传关联研究揭示了欧洲山毛榉的 SNP 与环境变量和特定叶面积显着相关
Aitken, SN、Yeaman, S.、Holliday, JA、Wang, T. 和 Curtis-McLane, S. (2008)。适应、迁移或灭绝：气候变化对树木种群的影响。进化应用，1(1)，95 – 111。https://doi.org/10.1111/j.1752-4571.2007.00013.x Arvidsson, S.、Fartmann, B.、Winkler, S. 和 Zimmermann, W. (2016)。使用标准化测序基因分型 (nGBS) 实现高效的高通量 SNP 发现和基因分型。LGC 技术说明，AN-161104.01。Beaudette, D.、Skovlin, J.、Roecker, S. 和 Brown, A. (2022)。 dirtDB：土壤数据库接口。R 包版本 2 6。13. Benjamini, Y.，& Hochberg, Y. (1995)。控制错误发现率：一种实用而强大的多重检验方法。皇家统计学会杂志。B 系列，57(1)，289 – 300。Boyle, EA, Li, YI，& Pritchard, JK (2017)。复杂性状的扩展视图：从多基因到全基因。细胞，169(7)，1177 – 1186。https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.05.038