XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System心流
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
通过得分和流匹配
我们提出了无模拟分数和流匹配（[SF] 2 m），这是一种用于推断自随机动力学的无模拟Objective，给出了从任意源和目标分布中绘制的未配对样品。我们的方法一般 - 扩散模型训练中使用的得分匹配损失以及最近提出的流量匹配损耗用于训练连续归一化流量。[SF] 2 m将连续的随机构成建模为Schrödinger桥概率。它依赖于静态熵调查的最佳传输或Minibatch近似，以有效地学习SB，并使用模拟学习的随机过程。我们发现[SF] 2 m更有效，并且比先前的工作中基于仿真的方法为SB问题提供了更准确的解决方案。最后，我们将[SF] 2 m应用于快照数据学习细胞动力学的问题。值得注意的是，[SF] 2 m是在高维度中准确模拟细胞dynamics的第一种方法，并且可以从模拟数据中恢复已知的基因调节网络。我们的代码可在https://github.com/ atong01/conditional-flow-matching的TorchCFM软件包中找到。
化学成分，流和鼓在...
Appendix ............................................................................................................................................... 61-67
搭载量子流
我们预见到可以在受量子纠错码 (QECC) 保护的量子比特流上搭载经典信息。为此，我们提出了一种通过故意引入噪声在量子流上发送经典比特序列的方法。这种噪声会引发一个受控的征兆序列，可以在不破坏量子叠加的情况下对其进行测量。然后可以使用这些征兆在量子流之上编码经典信息，从而实现多种可能的应用。具体而言，搭载量子流可以促进量子系统和网络的控制和注释。例如，考虑一个节点彼此交换量子信息的网络 [1-7]。除了用户数据之外，网络运行还需要同步模式、节点地址和路由参数等控制数据。在经典网络中，控制数据会消耗物理资源。例如，带内同步要求传输节点在数据流中插入特定模式的比特（消耗额外带宽）来分隔数据包，而接收节点则要求从传入的比特中搜索此类模式 [8]。然而，将量子比特作为控制数据插入对量子网络来说并不是一个可行的选择，因为测量会破坏量子态叠加 [9]。出于这个原因，一些研究断言量子网络将需要经典网络来实现带外信令和控制 [7]。另一方面，参考文献 [10-12] 开发了将经典比特和随机数（使用连续变量）一起传输以实现量子密钥分发 (QKD)，以增强经典网络的安全性。相反，我们渴望将经典比特和量子比特（使用离散变量）一起传输，以控制量子网络。
遗传多态性在植入左心室辅助装置的患者中的发育中的作用：心软件，心伴侣II和心伴侣3
1个国家实验室阿斯塔纳，纳扎尔巴耶夫大学，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； madina.zhalbinova@nu.edu.kz（M.R.Z.）; saule.rakhimova@nu.edu.kz（S.E.R.）; ulan.kozhamkulov@nu.edu.kz（U.A.K.）; ulykbek.kairov@nu.edu.kz（U.Y.K。）2普通生物学和基因组学系，L。N。Gumilyov Eurasian国立大学，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦3医学系，塞米迪医科大学，Pavlodar Branch，Pavlodar 140000，哈萨克斯坦； gulbanu.akilzhanova@smu.edu.kz（G.A.A.）; kenes.akilzhanov@smu.edu.kz（k.r.a.）4共和国诊断中心，CF“大学医学中心”，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； assel.chinybayeva@umc.org.kz 5塞米医科大学，Semey 071400，哈萨克斯坦； nurlan.shaimardanov@smu.edu.kz（N.K.S.）; anargul.kuanysheva@smu.edu.kz（A.G.K.）6塞尔吉耶夫斯基中心，陶布研究所，哥伦比亚大学医学中心，纽约，纽约，纽约10032； jhl2@cumc.columbia.edu 7国家研究心脏外科中心，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； Makhabbat.bekbossynova@umc.org.kz 8 Nagasaki University，Nagasaki 852-8523，日本 *通信：akilzhanova@nu.edu.kz;电话。 ： +7-7172-7065016塞尔吉耶夫斯基中心，陶布研究所，哥伦比亚大学医学中心，纽约，纽约，纽约10032； jhl2@cumc.columbia.edu 7国家研究心脏外科中心，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； Makhabbat.bekbossynova@umc.org.kz 8 Nagasaki University，Nagasaki 852-8523，日本 *通信：akilzhanova@nu.edu.kz;电话。： +7-7172-706501
利用人工智能自动心脏MRI图像诊断肥厚型心肌病...
关于实施临床研究的通知 目前，心脏内科正在开展以下临床研究。在本研究中，我们将使用从患者日常医疗保健中获得的数据（信息）。如果您反对在本研究中使用您的数据，您可以随时选择不将您的信息用于或提供给其他研究机构。如果您想了解有关研究计划或内容的更多信息，如果您对您的数据被用于本研究有任何异议，或者您有任何其他问题，请通过下面的“联系方式”联系。
带有白血病相关基因突变的血液可能导致心肌梗塞和脑损伤……
Shuhei Koide，Tamami Denda，小刘，Koji Ueda，Keita Yamamoto，Shuhei Asada，Reina takeda，Taishi Yonezawa，Taishi Yonezawa，Taishi Yonezawa，田纳克州Yosuke，田纳克，esteban masuda，atsushi iwama，Hitoshi Shimano，Jun-Ichiro inoue，Kensuke Miyake和Toshio Kitamura* doi：10.1038/s44161-024-00579-w url： ：授予科学研究的补助金（授予号：20H00537），授予创新领域的科学研究（授予：19H04756）和授予科学研究的赠款（授予号）这项工作得到了日本血液学会 (编号 19H03685) 的资助。 术语注释1： 克隆性造血（CH）：具有遗传异常的血细胞克隆性增殖的状态。
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。