XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无偏见
提出的用于测量比较核酸的中性化推断
摘要本文引入了生物信息学领域的新型中性粒细胞推断模型。该模型用于开发一个可靠的模型，以进行人核酸的精确比较，其中新的DNA序列与旧核酸的综合数据库相匹配。根据准确性，确定性，不确定性，公正性和中立性分析结果。在某些情况下，提出的模型在某些情况下获得了33％的平均准确性率，但序列之间的相似性表明其能够准确地以85％的高准确率差异为85％，这突出了其在区分不同序列方面的有效性。然而，在某些情况下，中立标准产生0％的中性标准可能会引起人们对模型结果对特定样本的潜在偏差的担忧。需要进一步的研究来了解影响中立性的因素并改善其以获得无偏见的结果。总而言之，这项研究强调了在生物信息学领域中采用中性嗜性推断模型的重要性。它为未来的核酸比较建立了可靠的基准，为序列分析和基因组研究中的高级和更全面的应用铺平了道路。
评估和确保定性研究中的可信度的标准
定性数据的可信赖性是有争议的，但它得到了支持者的强烈支持。但是，定性数据的重要性和价值不会受到破坏。本文对定性数据的可信度进行了批判性审查。可以通过确保可信度，可转移性，可靠性和研究设计，过程和行动的可信度，可转让性，可靠性和可比性来衡量定性研究的信任程度。由于其主观性质，定性研究中可信度的保证比定量研究中更为复杂。许多研究人员和专家否认定性研究的普遍性。但是，很少有Guba（1985）的研究人员开发了一种广泛接受的模型和策略，以确保定性研究的可信度和普遍性。可信度就像定量分析中的内部有效性，并提供了有关该现象的实际数据。可转移性显示了研究发现在其他确切的上下文，人，群体和环境中的应用程度。如果一项研究的发现在相似的人群，状况或环境中复制，则发现可靠。中立性是结果的公平程度，包括初始响应和无偏见的纯度。关键词：信誉；可靠；中立可转让性；值得信赖； GUBA模型
ga-gblup
基因组选择（GS）已成为一种有效的技术，可以通过在收集表型之前实现早期选择来加速作物杂种繁殖。基因组最佳线性无偏见预测（GBLUP）是一种可靠的方法，通常用于GS育种程序中。但是，GBLUP假定标记对总遗传差异的贡献也同样贡献，情况并非如此。在这项研究中，我们开发了一种称为GA-GBLUP的新型GS方法，该方法利用遗传算法（GA）选择与目标性状相关的标记。，我们根据AIC，BIC，R 2和HAT定义了四个适应性函数，以根据链接不平衡的原理来改善可预测性和bin相邻标记，以减少模型维度。结果表明，配备R 2和HAT健身功能的Ga-GBLUP模型对大米和玉米数据集中的大多数特征的可预测性高得多，尤其是对于遗传性较低的特征。此外，我们已经为GS开发了一个用户友好的R软件包，gagblup，并且该软件包可以在Cran（https://cran.r-project.org/package=gagblup）上自由使用。
![arxiv：2003.07289v6 [CS.CV] 2025年1月19日](/simg/2\27dd3a84356cb21c518092d2b6807858fc701105.webp)
arxiv：2003.07289v6 [CS.CV] 2025年1月19日
最近的基于学习的方法在单拍摄像机本地化领域取得了令人印象深刻的结果。，如何最好地融合多种方式（例如，图像和深度）以及处理降级或缺失的输入的方法较少。特别是我们注意到，先前的深融合方法的性能并不比采用单个模式的模型要好得多。我们猜想这是因为通过求和或串联采用了幼稚的方法，这些方法没有考虑到每种模态的不同强度。为此，我们提出了一个称为VM-loc的端到端框架，将不同的传感器输入融合到一个由基于注意力的融合的各种杂货店（POE）中，将不同的传感器输入融合到一个共同的潜在空间中。与以前的多模式变分作品直接适应了香草变分的自动编码器的目标函数，我们展示了如何通过基于重要性权重的无偏见的ob效函数来准确估算摄像机局部ization。我们的模型在RGB-D数据集上进行了广泛的评估，结果证明了我们的模型的功效。源代码可在https://github.com/kaichen-z/vmloc上获得。
中立的多新闻摘要可减轻框架偏差
媒体新闻框架偏见会加剧政治两极分化，破坏公民社会。因此，对自动缓解方法的需求日益增长。我们提出了一项新任务，即从具有不同政治倾向的多篇新闻文章中生成中立摘要，以促进平衡和无偏见的新闻阅读。在本文中，我们首先收集一个新的数据集，通过案例研究阐明关于框架偏见的见解，并为该任务提出一个新的有效指标和模型（N EU S-T ITLE）。根据我们发现标题为框架偏见提供了良好的信号，我们提出了 N EU S-T ITLE，它可以学习从标题到文章按层次顺序中和新闻内容。我们的分层多任务学习是通过使用标识符标记（“TI-TLE=>”、“ARTICLE=>”）按顺序格式化我们的分层数据对（标题、文章），并使用标准负对数似然目标微调自回归解码器来实现的。然后，我们分析并指出剩余的挑战和未来方向。最有趣的观察之一是神经 NLG 模型不仅可以产生事实上不准确或无法验证的内容，还可以产生政治偏见的内容。
策略投票的智慧
我们研究投票博弈，其中代理的偏好是内生的，由他们收到的信息决定，他们可以在团队中合作。我们表明，战略投票行为对导致“正确”决策有积极影响，优于信息投票和真诚投票等常见的非战略行为。我们的研究结果表明，战略投票有助于做出正确的决策。为此，我们研究了一个自然模型，其中选民在两个替代方案之间的偏好取决于一个不可直接观察的离散状态变量。每个选民都会收到与状态变量相关的私人信号。我们揭示了一个令人惊讶的平衡，即策略配置是一种强平衡，与在大多数代理人了解基本事实的条件下导致大多数代理人青睐的决策（称为知情多数决策）之间存在平衡：随着投票规模趋于无穷大，每个由战略代理人形成的𝜀 收敛到 0 的 𝜀 强贝叶斯纳什均衡都会导致知情多数决策，并且概率收敛到 1。另一方面，我们表明，只有在无偏见的情况下，信息投票才能导致知情多数决策，而只有当真诚投票也形成平衡时，它才能导致知情多数决策。
Large-inductance superconducting microstrip photon detector enabling 10 photon-number resolution
摘要。有效且精确的光子划分检测器对于光学量子信息科学至关重要。尽管如此，很少有探测器能够区分高富达和大型动态范围的光子数，同时保持高速和高正时精度。超导基于纳米条的检测器在有效，快速地计数单个光子方面表现出色，但是在平衡动态范围和忠诚度方面面临挑战。在这里，我们使用超导微带探测器率先演示了10个真实的光子数分辨率，分别针对4 photon和6 photon事件的读数保真度达到了令人印象深刻的98％和90％。此外，我们提出的双通道正时设置大大减少了3个数量级的数据采集量，从而允许实时光子数读数。然后，我们通过基于采样相干状态的奇偶校验来实施量子随机数发电机来证明我们的方案的实用性，从而确保了固有的无偏见，对实验性的损失和环境噪声的鲁棒性，以及无敌的性能。我们的解决方案具有高忠诚度，大型动态范围以及有关光子数分辨率的实时表征以及对设备结构，制造和读数的简单性，这可能为光学量子信息科学提供了有希望的途径。
公平评分和流程标准化
各种人工智能 (AI) 系统做出的决策极大地影响着我们的日常生活。随着人工智能系统的使用越来越广泛，了解它们是否公平、识别其决策中的潜在偏见以及创建一个标准化框架来确定其公平性变得至关重要。在本文中，我们提出了一种新颖的公平性评分来衡量数据驱动的人工智能系统的公平性，并提出了为此类系统颁发公平性认证的标准操作程序 (SOP)。公平性评分和审计流程标准化将确保质量、减少歧义、实现比较并提高人工智能系统的可信度。它还将提供一个框架来实施公平性概念并促进此类系统的商业部署。此外，由指定的第三方审计机构按照标准化流程颁发的公平性证书将增强组织对其打算部署的人工智能系统的信心。本文提出的偏见指数还揭示了数据集内各种受保护属性之间的比较偏差。为了证实所提出的框架，我们使用多个数据集在有偏见和无偏见的数据上迭代训练模型，并检查公平性分数和所提出的流程是否正确识别偏见并判断公平性。
将pikfyve激酶鉴定为多发性骨髓瘤
pikfyve抑制剂APY0201的细胞细胞毒性最初在无偏见的体外化学库筛查中鉴定出来。在所有25种测试的细胞系中确认了APY0201的活性，并且在100个离体患者衍生的主要样本中，有40％的活性在具有Trisomies且缺乏T的主要样品中的活性增加（11; 14）。在验证性筛选中进一步证明了pikfyve抑制剂的广泛抗肿瘤骨髓瘤活性，并且与PIKFYVE抑制剂YM201636和apilimod相比，APY0201的较高效力与nanaromalal cells-5％的5％和65％的均值相比，在中点半半浓度（EC 50）中，APY0201的效力较高。在APY0201治疗后在体外观察到溶酶体途径中基因的上调，尽管这些细胞作用与反应性并不很好。我们确认pikfyve抑制与溶酶体生物发生和自噬的主要调节剂EB的激活有关。此外，我们建立了一种测量自噬作为APY0201灵敏度的预测标记的测定法。总体而言，这些发现表明，pikfyve抑制剂的有希望的活性是损伤骨髓瘤中自噬的继发性，并提出了一种富集可能反应者的策略。
剪贴画：通过语言监督的信息有效的视觉表示学习
我们提出了夹子 - 列表，这是一种通过文本注释来进行视觉表示学习的信息有效方法。与先前提出的剪辑模型相结合，在优化其对比度学习目标的过程中，夹子夹仅需要一个负面图像文本样本对。我们通过提高信息有效下限的优势来实现这一目标，以最大程度地提高两种输入方式之间的相互信息。这允许在相同尺度上比夹子相比，可以通过显着摄入的数据和批量大小进行培训。我们通过在可可扣数据集上进行预处理并测试向其他数据集的转移学习来评估夹列。夹子夹在Pascal VOC分类中获得了 +14.0％的MAP绝对增益，并且在Imagenet上获得了 +22.1％的TOP-1准确性增益，同时是合并或优于其他，更复杂，更复杂的文本监督模型。夹子夹也可以夹在图像和文本检索，零拍零分类和视觉接地上。fi-Nelly，我们表明夹具可以利用语言语义来鼓励可以在下游任务中使用的无偏见的视觉表示。实现：https：// github。com/4m4n5/clip-lite