XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System校正方法
使用自适应奖励增强方法的深度强化学习来改进 GNSS 定位校正
由于多径干扰和非视距接收的影响，城市环境中自动驾驶的高精度全球导航卫星系统 (GNSS) 定位仍是一个未解决的问题。最近，基于数据驱动的深度强化学习 (DRL) 的方法已被用于学习定位校正策略，这些方法适用于非平稳城市环境，而无需对模型参数进行严格的假设。然而，DRL 的性能严重依赖于训练数据的数量，而由于信号衰减和随机噪声大等问题，在城市环境中收集的高质量可用 GNSS 数据不足，导致 DRL 性能不佳和训练效率低下。在本文中，我们提出了一种基于 DRL 的定位校正方法，该方法结合自适应奖励增强方法 (ARAM)，以提高非平稳城市环境中的 GNSS 定位精度。为了解决目标域环境中训练数据不足的问题，我们利用在源域环境中收集的足够数据来弥补训练数据不足，其中源域环境可以位于与目标环境不同的位置。然后我们
bdt：一种处理机器中数据不平衡数据的新方法
摘要：在机器学习和数据科学领域中，数据集的不平衡问题提出了一个重大挑战，通常会导致偏见的模型和不准确的预测。这项研究引入了一种旨在减轻数据不平衡影响的新技术，从而增强了各种指标的模型性能。通过严格检查现有的不平衡校正方法，本研究确定了关键差距，并提出了一种创新方法：平衡数据技术（BDT），将不足的采样，过度抽样和算法调整方法结合在一起。在多个不平衡数据集中采用全面的实验设置，与既定方法相比，该技术表现出了卓越的性能，这可以提高准确性，精度和召回分数。本文详细介绍了从理论基础到实际实施和测试的技术的开发过程。这项研究的含义是深远的，为数据不平衡的领域提供了潜在的改进。通过解决这个基本问题，该提出的技术有助于进步更公平，更有效的机器学习模型。
基于块设计的脑电图实验中眼部伪影消除方法的比较
摘要：人们已经对眼球运动及其作为眼部伪影 (OA) 对脑电图 (EEG) 记录的贡献进行了深入研究。然而，它们的存在通常被认为会妨碍分析。一种被广泛接受的绕行方法是避免伪影。OA 处理通常简化为拒绝受污染的数据。为了克服数据丢失和行为限制，研究小组提出了各种校正方法。最先进的方法是数据驱动的，通常要求 OA 与大脑活动不相关。这对于视觉运动任务并不一定成立。为了防止相关信号，我们研究了一种双块方法。在第一个块中，受试者根据视觉引导范式进行扫视和眨眼。然后，我们为这些数据拟合了 5 种伪影去除算法。为了测试它们在伪影衰减和大脑活动保存方面的平稳性，我们在一小时后记录了第二个块。我们发现，扫视和眨眼仍可减弱到偶然水平，而休息试验期间的大脑活动仍可保留。
一种克服PCR扩增偏置的方法
元编码分析最近由于该技术在生物多样性监测中的力量而进行了显着的开发19。ho-20，仍然很难得出21个研究生态系统的准确定量结论，这主要是因为在Envi-22 ronmental DNA中固有的偏见或在实验过程中引入。这23个偏见改变了观察到的DNA量与检测到的物种个体的生物量或数量之间的关系。25个中的2个偏差固有的偏差已经测量：总DNA和靶DNA浓度与PCR 27扩增偏置之间的比率26。提出了一种校正方法。所有实验 - 使用29标记SPER01对模拟高山植物群落进行了28次迈向测试，由于其高度保守的启动位点，预计将具有较低的扩增偏置偏置30。我们的方法结合了stan- 31 dard定量PCR技术（QPCR和数字液滴PCR）与32
高分辨率全基因组染色体映射...
CRISPR-Cas9 编辑是一种可扩展的生物通路映射技术，但据报道会导致基因组发生各种不希望出现的大规模结构变化。我们对原代人类细胞中的基因组进行了阵列式 CRISPR-Cas9 扫描，以 101,029 个指导基因为靶点敲除 17,065 个基因。高维表型组学揭示了一种“邻近偏差”，其中 CRISPR 敲除与同一染色体臂上生物学上不相关的基因的敲除具有意想不到的表型相似性，重现了典型的基因组结构和结构变异。转录组学将邻近偏差与染色体臂截断联系起来。对已发表的大规模敲除和敲减实验的分析证实，这种影响在细胞类型、实验室、Cas9 递送机制和检测方式中普遍存在，并表明邻近偏差是由 DNA 双链断裂引起的，细胞周期控制起着中介作用。最后，我们展示了一种针对大规模 CRISPR 筛选的简单校正方法，以减轻这种普遍存在的偏见，同时保留生物学关系。
RNA- ...
RNA测序（RNA-SEQ）已成为转录组学的基石，为各种生物条件和样品类型的基因表达提供了详细的见解。然而，RNA-Seq数据通常受到批处理效应的影响，这是系统的非生物学差异，会损害数据可靠性并掩盖真实的生物学变异。为了应对这些挑战，我们引入了战斗-REF，这是一种精致的批次效应校正方法，可增强RNA-Seq数据中差异表达分析的统计能力和可靠性。在战斗seq的基础上构建，战斗-REF采用负二项式模型来调整计数数据，但通过对整个批处理的汇总分散参数进行创新，并保留参考批次的计数数据。我们的方法在模拟环境和实际数据集中都表现出了卓越的性能，例如生长因子受体网络（GFRN）数据和NASA GenElab转录组数据集，从而显着提高了对现有方法的敏感性和特异性。通过有效缓解批处理效应，同时保持高检测能力，Combat-Ref被证明是增强RNA-SEQ数据分析的准确性和解释性的强大工具。
具有大语言模型的历史文本成绩单的校正：探索性研究
遗产文档的自动转录质量，无论是从印刷，手稿还是音频来源，都对搜索和处理历史文本的能力都有决定性的影响。尽管在文本识别（OCR，HTR，ASR）中取得了重大进展，但从图书馆和档案收藏中得出的文本材料仍然很大程度上且嘈杂。因此，有效的转录后校正方法是必要的，并且已经进行了多年的深入研究。由于大型语言模型（LLMS）最近在各种与文本相关的任务中表现出了出色的表现，因此我们研究了它们修改不良历史抄录的能力。我们针对包括不同语言，时间段和文档类型以及不同文字质量和起源的各种校正后基准评估了14个基础语言模式。我们比较了不同模型大小的性能以及在零和少数射击设置中增加复杂性的不同提示。我们的评估表明，LLM在这项任务上毫无效率。对结果的定量和定性分析使我们能够分享有价值的见解，以便将来与LLMS校正后的历史文本工作。
量化格陵兰的降雨
摘要：本文估算了17个格陵兰气象站的降雨量，从原位降水量计测量到7种不同的降水相方案，到分开的降雨量和降雪量。为了纠正未成年人的雪/雨馏分，我们随后使用动态校正模型（DCM）进行自动气象站（AWS，PLUVIO仪表）和配备人员的回归分析校正方法（Hellmann Gauges）。累积总数的观察结果从5％到57％不等，降雨占格陵兰沿海地区年度降水总数的相当一部分，南部的降雨分数最高（Narsusuaq）。每月降水和降雨总数用于评估区域气候模型RACMO2.3。该模型实际捕获每月降雨和总降水量（r 5 0.3-0.9），其降雨相关性通常更高，而降雨相关性较高，而降雨量的降雨量（1.02-1.40）小于降雪量（1.27–2.80），因此观察结果更强大。，从1958年到现在的水平分辨率为5.5 km，模拟周期，Racmo2.3是研究格陵兰降雨的空间和时间变异性的有用工具，尽管可能需要进一步的统计降低降低降低降低量来解决陡峭的降雨梯度。
量子计算的几何形状
我们通过引入合适的3量子门克服了这一困难（例如Toffoli Gate或CCNOT，见图4）。这样的门允许通过适当地选择第三个量子位的条目来实现量子状态的副本和两个量子位之间的NAND操作。在实际物理平台上执行量子算法时，由于测量或噪声，系统与环境的相互作用会降低信息。这与真实的经典设备中发生的情况有所不同，因为描述测量值或嘈杂进化的量子通道不会简单地以随机的方式翻转Qubit的状态，而是可以实际上可以将纯状态转换为混合状态，从而导致信息损失。此外，由于无用定理，错误校正方案更难实现。仍然，我们可以开发可容忍的算法以最大程度地减少损害，并且我们有一个重要的理论结果，称为阈值定理。这是经典von Neumann定理的类似物，并指出，通过应用量子误差校正方法，可以将错误率低于一定阈值的量子计算机可以将错误率降低到任意较低的级别。因此，我们希望总体上创建易于故障的算法和可行的量子计算。我们邀请读者查看此类算法的拓扑方法[19，20，8]。
CRISPR 介导的基因恢复的当前趋势......
摘要 CRISPR-Cas 系统无疑彻底改变了基因组编辑领域，能够以引导 RNA 特异性的方式进行靶向基因破坏、调控和恢复。在本综述中，我们重点介绍目前可用的使用 CRISPR 核酸酶的基因恢复策略，特别是用于治疗遗传疾病的策略。通过 DNA 修复机制的作用，CRISPR 介导的基因组靶标处的 DNA 切割可以移动阅读框以纠正异常的移码，而两个位点的 DNA 切割可以诱导大量缺失或倒位，从而纠正 DNA 的结构异常。需要供体 DNA 的同源性介导或同源性独立的基因恢复策略已经得到开发并广泛应用于精确纠正目标基因中的突变序列。与上面列出的 DNA 切割介导的基因校正方法相比，碱基编辑工具可以在没有供体 DNA 的情况下实现碱基转换。此外，人们已经利用 CRISPR 相关转座酶来产生靶向敲入，并且已经开发出用于编辑细胞中数十个核苷酸的引物编辑器。在这里，我们介绍目前开发的基因恢复策略，并讨论每种策略的优缺点。