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专业疗养院的CDL
1。“从学生生活和生活在学校的环境中，他已经拥有的单词核心：这意味着它的感官，并且经常使其成为适当的用途。就像每个老师都知道的那样，这是一个核心，可以表现出一些构象的陌生感：即使是非常罕见的话，也很罕见，一段时间以来就受到了游戏，电视广播或其他一些活动的欢迎；而且，也许我们语言的基本词在其使用，语法和语法中没有得到很好的理解或不具有。我们的基本意大利词典希望将自己作为一种有用的工具，用于对我们语言词汇日益广泛的核心的合并，进行性和动态学习。向咨询咨询的学生提供，以通常的字母顺序，首先是意大利语的基本词，并由俱乐部标记。是“语法”一词，例如文章，介词，数量，时间和地点的副词，以及诸如放弃，帐户，摄影，摄影，喊叫，拒绝，拒绝，目的...首先返回并返回这些单词，大约两千，老师将必须确保他们在含义和含义中充分使用，并在其含义和书面使用中充分使用。凭借其广泛而明确的含义，这些话是我们语言核心的核心。 保证完全拥有它，这意味着要接近基本但安全的控制 a）幽闭恐惧症b）恐惧症c）芳香恐惧症凭借其广泛而明确的含义，这些话是我们语言核心的核心。保证完全拥有它，这意味着要接近基本但安全的控制a）幽闭恐惧症b）恐惧症c）芳香恐惧症最终，他们将去解释我们语言中所有其他无数词的含义：对于百分之九十的百分比，我们发表的演讲，我们写的，我们读到的是带有这些单词的织物。（Tullio de Mauro，意大利基本词典的序言，都灵，Paravia，1998年，第i页，与改编有关），根据这首歌的作者，其中哪个必须是学校教学的基本目标？”（...）一次，当我们的孩子小时候，莉莉和我带他们去了迪斯尼乐园，在那里我想去一个复杂的旋转木马，模拟了太空飞行，我意识到为时已晚，我们会发现我们在一个离心机中旋转的胶囊中密封，以创造出严重性的影响。 当比赛终于结束，我们跳出了小木屋，在那里的恐怖与不得不假装玩得开心的努力之间，我突然哭泣。” 来自D. Mendelsohn，G。Einaudi出版商的《奥德赛》（D.”（...）一次，当我们的孩子小时候，莉莉和我带他们去了迪斯尼乐园，在那里我想去一个复杂的旋转木马，模拟了太空飞行，我意识到为时已晚，我们会发现我们在一个离心机中旋转的胶囊中密封，以创造出严重性的影响。当比赛终于结束，我们跳出了小木屋，在那里的恐怖与不得不假装玩得开心的努力之间，我突然哭泣。”来自D. Mendelsohn，G。Einaudi出版商的《奥德赛》（D.
通过pre ...
基本化是纳米孔测序分析中的重要步骤，其中将纳米孔测序仪的原始信号转化为核苷酸序列，即读取。最先进的基本收藏家采用复杂的深度学习模型来实现高基本的准确性。这使得基本计算效率低下且渴望记忆，从而瓶颈整个基因组分析管道。对于许多应用，大多数读取都与Interest的参考基因组（即目标参考）不匹配，因此在基因组学管道中的以后步骤中丢弃，浪费了基本的组合。要克服这个问题，我们提出了TargetCall，这是第一个消除基本浪费的计算的预淘汰过滤器。TargetCall的关键想法是丢弃在基本之前与目标参考（即，脱离目标读取）不匹配的读取。TargetCall由两个主要组成部分组成：（1）LightCall，一种轻量级的神经网络基本词，可引起嘈杂的读数； （2）相似性检查通过将它们与目标参考匹配，标记这些嘈杂的每个嘈杂的标记为“目标”或“脱离目标”。Our thorough experimental evaluations show that TargetCall 1) improves the end-to-end basecalling runtime performance of the state-of-the-art basecaller by 3.31 × while maintaining high ( 98.88% ) recall in keeping on-target reads, 2) maintains high accuracy in downstream analysis, and 3) achieves better runtime performance, throughput, recall, pre- cision, and generality compared to prior works.TargetCall可在https://github.com/cmu-safari/targetCall上找到。
纳米孔DNA测序中的算法和模型
在不到四十年的时间里，纳米孔测序技术从笔记本页面上的一个令人难以置信的思想到了人类基因组完整顺序的决定性贡献者之一。它的快速发展，尤其是近年来，不仅是由于其对纳米孔的固有创新而驱动的，而且还取决于综合领域的协同进步，例如GPU加速和深层神经网络，以及深层的跨学科影响，例如诸如语音识别之类的领域。然而，在这种快速的进步中，纳米孔测序中的某些方法仍然相对尚未探索。这种疏忽有可能在技术进一步的发展中创造瓶颈。在本文工作中，我们深入研究了这些未知的领域，试图填补关键的空白并将技术分为新的边界。我们的目标是释放其潜力，从而在基因组研究及其他方面取得进一步的突破。通过我们的研究，我们开发了两种新型算法和两个量身定制的新颖模型，以解决纳米孔测序的这些不足的方面。属于MBS组的两种算法，GMB和LFB都为HHMMS固有的具有挑战性的解码问题提供了创新的解决方案。它们是针对不同场景量身定制的两个不同变体。虽然GMBS专门用于解码冗长的序列（例如在长阅读的基本词中遇到的序列），但LFBS已优化用于并行编程，并在处理短长度的sepciences方面表现出色。在这项研究中开发的两个创新模型，每种利用HHMM的变化并采用端到端方法，展示了分辨的结构。第一个模型是EDHMM和DNN的混合体，显示了整合知识驱动和数据驱动技术的有效性。相比之下，第二个模型是一种定制设计的解旋酶HMM，它从测序设备中发现的运动蛋白的开创性研究中汲取了灵感。凭借其精心制作的层次结构架构具有超过500万个排放状态，该模型提供了与其前身相当的全面功能空间。