XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据表示
第 7 课：数据表示和存储
文件格式对于数据兼容性和质量至关重要，因为它们决定了数据在文件中的编码、压缩和结构。选择合适的文件格式可确保与不同的软件应用程序、操作系统和设备兼容，让用户无缝共享、分发和访问数字内容。此外，文件格式会影响内容的质量和保真度，影响图像分辨率、音频清晰度和视频播放流畅度等因素。了解常见的数字文件格式及其特性有助于用户在创建、共享和使用数字内容时做出明智的决定。
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
数据表示和计算机结构
ASCII 是一种允许计算机相互理解和通信的标准。在 ASCII 中，每个字符（字母、数字和符号）都有其独特的代码。例如，字母“A”用二进制数 01000001（65）表示，而“a”用二进制数 1100001（97）表示。该系统帮助计算机了解在屏幕上显示哪些字符或如何将它们存储在内存中。因此，当您在键盘上键入字母时，计算机会将其转换为相应的 ASCII 代码以了解您在说什么。ASCII 使计算机能够相互通信，也使我们通过键入的文本与计算机轻松交互。另一种编码方案是 Unicode，这是一种较新的标准，通过为每个字符分配 16 位来克服 ASCII 可以表示的字符数的限制。扩展 ASCII 是 Unicode 的子集（包含其前 256 个字符）。 Unicode 的目标是为每个字符提供一个唯一的编号，无论平台、程序或语言如何，从而为文本表示创建一个全球标准。
数据表示和计算机结构
ASCII 是一种允许计算机相互理解和通信的标准。在 ASCII 中，每个字符（字母、数字和符号）都有其独特的代码。例如，字母“A”用二进制数 01000001（65）表示，而“a”用二进制数 1100001（97）表示。该系统帮助计算机了解在屏幕上显示哪些字符或如何将它们存储在内存中。因此，当您在键盘上键入字母时，计算机会将其转换为相应的 ASCII 代码以理解您在说什么。ASCII 使计算机能够相互通信，也使我们通过键入的文本与计算机轻松交互。另一种编码方案是 Unicode，这是一种较新的标准，通过为每个字符分配 16 位来克服 ASCII 可以表示的字符数的限制。扩展 ASCII 是 Unicode 的子集（包含其前 256 个字符）。 Unicode 的目标是为每个字符提供一个唯一的编号，无论平台、程序或语言如何，从而为文本表示创建一个全球标准。
wgbstools：用于DNA甲基化测序数据表示，可视化和分析
DNA甲基化的基因组研究经常使用Illumina Beadchip 450K/Epic阵列，该阵列在一组预定义的CpG位点上测量了平均DNA甲基化水平（β值），其中包括整个人类基因组的2800万CPG甲基化位点的2800万CPG甲基化位点的1.5-3％[9,9,10]。DNA测序技术的最新进展促进了一种以碎片为中心的观点，该观点以单分子分辨率捕获了多个相邻CpG位点的二进制DNA甲基化模式[4-8,11-14]。这些技术包括使用甲基化的DNA测序技术，例如牛津纳米孔技术（OXFORD NANANOPORE技术（Oxford）[17]或Pacbbio [18] [18] [18]，这些技术包括甲基[15]或酶甲基处理，然后进行测序（EM-SEQ）[16]，以及直接检测基础修饰。DNA甲基化信息可以在整个基因组中测量，也可以使用杂种捕获阵列，限制酶（RRB）或靶向PCR在目标区域富集[3-5,19-21]。尽管如此，用于处理，可视化和分析此类数据滞后的计算和算法工具。
几何形状的数据表示
在许多应用中，尤其是在生物医学和气候研究中，可访问数据的数量和多样性已经达到了前所未有的水平，提供了一个独特的机会，可以深入了解这些复杂系统。但是，这种数据激增带来了重大挑战。的确，现代数据科学的特征越来越多地是对高维多模式数据集进行的研究，在这些数据集中，每个数据样本的几个特征可能无关紧要（例如，由于腐败或其他特征组合的线性相关性而导致的），或者是在分辨率和收购策略中的多样性策略来构建策略的多样性。例如，最近，艾伦·图灵研究所（Alan Turing Institute）举办了一系列的研讨会，分析了丢失数据的性质，并指出它可以归因于各种现象，包括多模式链接，批处理失败或人口异质性[8]。为了表征和解决现代数据集的挑战，已经开发了各种数据表示，包括低维投影，矩阵分解和图表表示。尤其是，图形嵌入被证明是一个非常强大的工具，可以编码拓扑网络信息，并提供有关基础数据几何形状的见解。由于图可以被视为平滑歧管的离散（零维）对应物，因此可以将图形嵌入被视为降低歧管维度降低的特殊情况，也称为歧管学习。图形嵌入在首先通过学习/构造足够的图表表示，然后将其投影到较低维度的几何空间，通常是歧管，例如欧几里得空间（R n）或超纤维空间。在过去20年中，流形学习取得了重大进步，导致了能够嵌入复杂几何形状和非线性关系的广泛有效方法的发展，尤其是ISOMAP [12]，T-SNE [13]和UMAP [7]。最近，出现了新的流形学习策略，该策略并不依赖于数据位于submanifold上的假设，即所谓的“流动假设”，而是通过做出嵌入流层的前提选择来明确地将学习/归纳偏见编纂。这些最新的嵌入旨在匹配成对距离，并且在嵌入式上呈弯曲的曲率与节点的曲率信息匹配。以这种方式，所得的下二歧管嵌入能够总结嵌入式节点的配置以及图结构属性。值得注意的是，它们在多样化的研究领域中得到了相当成功的运用[9、5、14、10、3、4]，因为它们使我们能够利用图理论，拓扑数据分析和差异几何形状中的工具来促进各种任务的完成，包括链接预测，网络重构，网络重构和node Clustering [2]。
嵌入式数据表示 - Yvonne Jansen
摘要 — 我们引入了嵌入式数据表示，即使用与数据所指的物理空间、对象和实体深度集成的数据的视觉和物理表示。轻量级无线显示器、混合现实硬件和自动驾驶汽车等技术使得在上下文中显示数据变得越来越容易。虽然研究人员和艺术家已经开始创建嵌入式数据表示，但描述和比较这些方法所需的优势、权衡，甚至语言仍未得到探索。在本文中，我们形式化了物理数据指称的概念——数据对应的现实世界实体和空间——并研究了指称与其数据的视觉和物理表示之间的关系。我们区分了情境表示，即在数据指称附近显示数据，以及嵌入式表示，即显示数据以便它在空间上与数据指称重合。借鉴可视化、普适计算和艺术领域的例子，我们探索了空间间接性、尺度和交互对于嵌入式表示的作用。我们还研究了非情境化、情境化和嵌入式数据显示之间的权衡，包括可视化和物理化。根据我们的观察，我们发现了嵌入式数据表示的各种设计挑战，并提出了未来研究和应用的机会。