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genepert：利用基因嵌入基因扰动预测
预测靶基因的扰动如何影响其他基因的表达是理解细胞生物学的关键组成部分。这是一个具有挑战性的预测问题，因为该模型必须捕获复杂的基因关系，并且输出是高维且稀疏的。为了应对这一挑战，我们提出了一种简单的方法，一种利用Genept嵌入的方法，它是使用单个基因的文本描述来得出的，以预测通过正规回归模型扰动引起的基因表达变化。在多种细胞类型和五个不同审慎的基因嵌入模型的八个CRISPR扰动屏幕数据集上进行了基准测试，Genepert始终胜过所有在Pearson相关和均值平方误差指标中测量的所有最新预测模型。即使使用有限的培训数据，我们的模型也有效地概括了，为预测扰动结果提供了可扩展的解决方案。这些发现强调了信息性基因嵌入的力量，以预测硅中看不见的遗传扰动实验的结果。genepert可从https://github.com/ zou-group/genepert获得。
llm用例：神经主题模型
Bianchis，F。，Land，S。，＆Hovy，D。（2021）。预训练是在热门主题中：上下文嵌入的嵌入式培训。ACL。https://aclanthology.org/2021.clato-short.96/Banchie，F。，Terragate，S.，Hovy，D.，Navest，D.，D.，D.，D.，D.，D。（2021）。上下文化主题模型零击学习。EACL。https：//www.acltweb.orgweb/anthology/2021.eacla-main.143/
基于自然的解决方案业务发展和商业模式
在 REGREEN 项目中，开发可持续商业模式及其整体经济嵌入的研究过程可以描述为一个迭代过程，重点是保持理论投入和实践经验之间的平衡。下面描述的程序可以作为我们在 NbS 商业投资招股说明书中的研究方法的描述，以及在开发 NbS 商业模式（特别是在开发的第一阶段）中可能模仿的步骤。
目标感知分子图生成
摘要 在药物发现中，生成具有所需生物活性的分子引起了越来越多的关注。先前的分子生成模型被设计为以化学为中心的方法，几乎不考虑药物-靶标相互作用，从而限制了它们的实际应用。在本文中，我们旨在以靶标感知的方式生成分子药物，以将生物活性和分子设计联系起来。为了解决这个问题，我们从几个公开可用的数据集中编制了一个基准数据集，并在统一的框架中构建基线。基于基于流的分子生成模型的最新优势，我们提出了 SiamFlow，它强制流适应潜在空间中目标序列嵌入的分布。具体而言，我们采用对齐损失和均匀损失来使目标序列嵌入和药物图嵌入达成一致，同时避免崩溃。此外，我们通过学习目标序列嵌入的空间将对齐形式化为一对多问题。实验定量表明，我们提出的方法可以在潜在空间中学习有意义的表示，从而生成目标感知的分子图，并为药物发现中连接生物学和化学提供了一种替代方法。
GCC 领导者推动生成式 AI 应用的指南
德勤的 ERP 系统 Ascend 5 平台整合了 GenAI 功能和流程加速器，以支持客户的转型计划。这些进步迎合了企业系统中嵌入的各种用例，实现了自主编码、配置、设计、测试和项目管理等关键功能的自动化。这种集成简化了运营并加速了客户的数字化转型，使他们能够在 ERP 驱动的流程中实现更高的效率和创新。
aries mrzv2ls
白羊座嵌入式区域在嵌入式系统领域提供专业解决方案。与一小群专家团队一起，他们为全球各个市场的客户提供服务，例如自动化技术，工业，医学技术，农业和空间应用。基于嵌入的领先技术白羊座的领先技术，有助于根据客户产品的特定要求量身定制的创新解决方案。提供的服务和构建块涵盖了嵌入式设备的整个生命周期。
公平工作对平台工作的欧盟指令的回应
在指定共同责任的机制方面缺乏。公平工作进行的研究发现了许多平台将工作外包给分包商的示例。这种做法定期产生的是，平台否定了他们对付款问题的响应，不公平的工作条件和分包商合同中嵌入的不公平条款的责任。在针对公正原则评估平台时，公平工作坚持认为平台对分包商合同和工作条件进行定期监控，如果
适应性战略规划，实现包容性卓越
本指南和工具包所支持的框架并非处方。许多单位通过采用单位级多样性战略计划或将多样性相关目标纳入单位级战略计划，取得了巨大进步。可以根据情况和需要采用和修改此框架的组成部分。这可以包括将框架的各个方面纳入现有的多样性战略计划或利用该框架为更大的组织战略计划中嵌入的多样性目标提供指导。但是，我们建议组织首先考虑整个框架，以便最好地了解其用途和目的。