XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System改进的
引用：Abdullah M，Furtado A，Masouleh AK，Okemo P，Henry RJ。 2024年。改进的单倍型解析基因组揭示了更多的水稻基因。热带植物
Nipponbare是一种Japonica水稻品种，已被广泛用作水稻的标准参考基因型[1]。大米（Nipponbare）基因组是20多年前测序的最早测序的作物基因组之一[2]。大米基因组的第1个序列于2002年完成，是国际水稻基因组测序项目，2005年的植物基因组学领域的主要英里石[3]。这些国际合作努力提供了作物工厂的第一个基因组。Nipponbare基因组组装含有间隙，主要是由于重复的DNA序列。在2005年，这些差距总共约为18.1 MB，大部分来自centromeres和端粒区域。对技术进步和正在进行的研究工作的测序，随着时间的推移改善了水稻基因组序列[4，5]。thor的努力，以提高2013年的裸露参考基因组组件的质量，从而大大提高了cDNA序列和基因注释的精度，而它仍然不完整[5]。在人类基因组中，在组装和特征化方面已取得了最新的迈进，先前未开发的8％的人类基因组，尤其是包括端粒序列[6]。
扩展策略用于缩放改进的饲料和品种
这项创新是一个捆绑包，包括改善的牲畜品种和改进的喂养。常见的饲料干预措施包括改良的草和豆类（例如，高产的热带草，如蓬型或五脑含量物种以及诸如山damodium的高质量豆类物种），多肉种，可以提供高度消化的且高蛋白质的鸡蛋和高蛋白的livestock饲料和增加作物和营养价值的物质和营养价值。其他饲料干预措施包括保存新鲜饲料，填补季节性差距以及加入高质量的补充剂。小农户之间的饲料改善干预措施包括引入改良的草和豆类，使用多功能树，增加摄入量的方法以及通过物理或化学处理的农作物残留物的营养价值，以及将新鲜饲料保存以填充季节性进给料的方法。虽然纯粹的外来品种具有较高的屈服潜力，但小农通常缺乏足够的养活动物的能力。此外，外来品种往往更容易受到疾病的影响。交叉品种更为首选。这种创新束越来越多地促进了食品系统转化。将饲料和草料改善与改善动物健康和遗传学的整合有可能大幅提高牲畜的产量 -
将BERT与LDA结合：改进的主题建模在孟加拉语语言中
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术，用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式，从而促进了各种功能，例如文档组织，内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本，但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力，包括孟加拉语，这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语，但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA（一种混合主题建模的方法），应用于孟加拉新闻语料库，其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配（LDA）是一个概率模型，将每个文档表示为主题的混合，而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富，结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势，我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明，所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术，从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。
利用分类法和LLM进行改进的多模式层次分类
多级分层分类（MLHC）解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是，传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型，这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型（LLMS），我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比，具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。
针对 ICD-10-CM 改进的 Elixhauser 合并症软件用户指南 (v2025.1)
这项工作最初由医疗保健研究和质量机构 (AHRQ) 资助，合同编号为 HHSA-290-2018-00001-C。AHRQ 衷心感谢加州大学戴维斯分校的临床专家以及 IBM 和 ML Barrett, Inc. 的技术团队的贡献。根据 AHRQ 合同 75Q80123D00001，该软件工具的年度更新将继续进行，这要归功于加州大学戴维斯分校的临床专家以及芝加哥大学 NORC 和 ML Barrett, Inc. 的技术团队的贡献。医疗保健成本和利用项目 (HCUP) 是由联邦-州-工业伙伴关系开发并由 AHRQ 赞助的一系列医疗保健数据库和相关软件工具和产品。如果没有来自美国各地的以下数据收集合作伙伴的贡献，HCUP 就不可能实现：
文章 - 使用改进的视觉几何组 (IVGG) 深度学习对胶质瘤进行工程、技术和技巧检测和分割
摘要：胶质瘤脑肿瘤具有与其他肿瘤相似的纹理模式，因此检测和分割胶质瘤脑肿瘤是一项具有挑战性的过程。本研究提出了一种改进的肿瘤检测系统 (MTDS) 方法来从健康脑图像中识别和分类胶质瘤脑图像。空间 Gabor 变换 (SGT)、特征计算和深度学习结构构成了建议的 MTDS 技术的训练工作流程。从胶质瘤脑图像数据集图像和正常脑图像数据集图像计算特征，并将这些特征输入到分类架构中。在本文中，提出的 IVGG 架构源自现有的视觉几何组 (VGG) 架构，以提高所提系统的检测率并降低计算时间复杂度。所提系统的测试工作流程还包括 SGT、特征计算和 IVGG 架构，以产生将源脑图像分类为正常或胶质瘤的结果。此外，形态分割技术已用于查找此胶质瘤图像中的肿瘤位置。本研究使用了两个独立的脑成像数据集来评估和验证建议的 MTDS 的性能效率。数据集是 BRATS Imaging 2020 (BI20) 和 Kaggle Brain Imaging (KBI)。已经根据 Jaccard 指数、召回率、准确率和检测率对性能效率进行了分析。
改进的甲型流感全基因组测序方案
甲型流感病毒突变率高且具有人畜共患潜力，对公共卫生构成重大挑战。全基因组测序 (WGS) 对于监测和鉴定这些病毒至关重要。通常使用牛津纳米孔技术 (ONT) 和 Illumina 新一代测序平台，其中 ONT 的优势在于其长读取能力、可移植性以及在测序过程中实时访问原始数据的独特能力，使其适合快速应对疫情。本研究通过改进 RT-PCR 试剂盒、引物和纯化方法，并评估高通量处理的自动化，优化了 ONT 连接测序甲型流感全基因组方案。与原始 ONT 方案相比，替代 RT-PCR 试剂盒与替代引物相结合，显著提高了读取深度覆盖率，并减少了短而非靶向的读取。这种改进在聚合酶片段的最小读取深度覆盖率方面尤为明显，而聚合酶片段通常面临实现均匀覆盖率的挑战，在 5' 和 3' 末端显示较高的覆盖率，而在中心区域显示较低的覆盖率。这种针对甲型流感 WGS 的优化方案不仅提高了测序质量和效率，而且适用于所有 NGS 平台，因此对于研究流感适应性和改进监测非常有价值。此外，该方案可以进一步完善和调整以用于其他病原体的测序，从而扩大其在各种病原体监测和应对工作中的实用性。
NEI 对许可和监督计划改进的意见
众所周知，美国乃至全世界对无碳、可靠能源的需求急剧上升。最近通过的两党立法《先进核能法案》1 将帮助核能在国家实现气候和能源安全目标的努力中发挥关键作用。《先进核能法案》的规定将增强美国的国际竞争力，加速创新先进核技术的国内部署，促进美国核管理委员会 (NRC) 流程的更高效率和及时性，并实现对运行反应堆群的监督和许可的现代化。我们赞赏 NRC 已采取措施响应《先进核能法案》的要求，包括组建内部团队来处理《先进核能法案》的规定，建立网页与利益相关者 2 进行沟通，以及召开公开会议让外部利益相关者参与进来。
用生成AI编码的数据：迈向改进的机器学习性能
摘要 - 本文探讨了旨在增强人力资源管理过程的基于生成AI的数据编码系统的设计和实施。解决了人力资源数据的复杂性以及对知情决策的需求，该研究引入了一种新型方法，该方法利用生成的AI进行数据编码。这种方法应用于人力资源数据库，以开发旨在创建工资模拟器的机器学习模型，该模型能够根据工作经验，技能，地理位置和市场趋势等因素来生成准确和个性化的薪资估算。这种方法的目的是提高机器学习模型的性能。实验结果表明，这种编码方法提高了薪资确定的准确性和公平性。总的来说，文章演示了AI如何通过提供创新的解决方案来彻底改变人力资源管理，以实现更公平和战略性的薪酬实践。