XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System率图
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
在有限温度下的真实频率图蒙特卡洛
图解扩展是处理相关电子系统的中心工具。在热平衡下，它们最自然地定义了Matsubara形式主义。但是，从Matsubara计算中提取任何动态响应函数最终需要从虚构到实频域到实频域的错误分析延续。最近提出了[物理学。修订版b 99，035120（2019）]，可以使用符号代数算法分析进行任何相互作用膨胀图的内部Matsubara总结。总结的结果是复杂频率而不是Matsubara频率的分析函数。在这里，我们应用了此原理并开发了一种示意的蒙特卡洛技术，该技术直接在实际频率轴上产生。我们介绍了在非平凡参数方面的掺杂32x32环状方晶格哈伯德模型的自我能量σ（ω）的结果，其中pseudogap的特征似乎靠近antinode。我们讨论了在实频轴上的扰动序列的行为，尤其表明，在使用截短的扰动系列上使用最大熵方法时，必须非常小心。在分析延续很困难的情况下，我们的方法对将来的应用具有巨大的希望，而中阶扰动理论可能会融合结果。
在神经网络上作为无限树结构概率图形模型
深神经网络（DNNS）缺乏对概率图形模型（PGM）的精确语义和确定性的概率解释。在本文中，我们通过构造与神经网络完全相对应的无限树结构的PGM提出了创新的解决方案。我们的研究表明，在正向传播过程中，DNN确实执行了PGM推断的近似值，在这种替代PGM结构中是精确的。我们的研究不仅补充了将神经网络描述为内核机器或无限大小的高斯过程的现有研究，而且还阐明了DNNS对PGMS的精确推断进行更直接的近似。潜在的好处包括改进的教学法和DNN的解释以及可以合并PGM和DNN优势的算法。
启动子的全基因组核小体分辨率图
摘要 增强子-启动子环路模型长期以来一直主导着基因调控领域，其中增强子通过物理接触激活其靶基因。然而，由于存在替代机制的证据以及缺乏系统验证（主要是由于缺乏合适的实验技术），该模型的普遍性受到了质疑。在本研究中，我们提出了一种新的基于 MNase 的邻近连接方法，称为 MChIP-C，该方法可以在基因组范围内以单核小体分辨率测量蛋白质介导的染色质相互作用。通过应用 MChIP-C 研究 K562 细胞中以 H3K4me3 启动子为中心的相互作用，我们发现与基于限制性内切酶的 C 方法相比，它具有大大提高的分辨率和灵敏度。这使我们能够将 EP300 组蛋白乙酰转移酶和 SWI/SNF 重塑复合物确定为建立和/或维持增强子-启动子相互作用的潜在候选者。最后，利用已发表的 CRISPRi 筛选数据，我们发现大多数经过功能验证的增强子确实与其同源启动子发生物理相互作用，支持增强子-启动子环路模型。
treeai：一个用于树种注释和高分辨率图像的全局数据库
1环境系统科学系，陆地生态系统研究所，苏黎世，苏黎世8092，瑞士（Mirela.beloiu@usys.ethz.ethz.ch），（zhongyu.xia@usysys.ethz.ethz.ch） （yach@ign.ku.dk）3森林动态，瑞士联邦森林，雪和景观研究WSL，瑞士8903 Birmensdorf（arthur.gessler@wsl.ch），（Nataliia.hearush@rearush@wsl.ch） （teja.kattenborn@geosense.uni-freiburg.de）5州库汉大学的测量，地图和遥感信息工程主要实验室，挪威（Stefano.puliti@nibio.no）的生物经济研究（NIBIO）国家森林清单8遥远感应小组，瑞士联邦森林，雪和景观研究WSL，8903 Birmensdorf，瑞士Birmensdorf，瑞士，瑞士，lars.waser@waser@waser@wasl.wsl.ch nervection@@@@
pGmax：离散概率图形模型的因子图和jax
概率图形模型（PGM）紧凑地编码一组随机变量的完整关节概率分布。PGM，并已成功地用于计算机视觉中（Wang等，2013），误差校正代码（McEliect等，1998），生物学（Durbin等，1998）等（Durbin等）等。在本文中，我们专注于离散的PGM。对具有可牵引因子1的离散PGM进行近似后验推断的标准方法涉及诸如循环信念传播（LBP）之类的消息通讯算法（Pearl，1988; Murphy等，1999）。lbp在变量和因子图的因子之间传播“消息”。，尽管过去进行了几次尝试（请参阅第2节），但没有建立良好的开源Python软件包可以实现效率和可扩展的LBP用于一般因子图。关键挑战在于设计和操纵Python数据结构，该数据结构包含LBP消息，用于支持具有任意拓扑的大型因子图和
Abac，A。G.等。 （2024）使用Kagra O3GK运行的数据超轻矢量暗物质搜索。物理评论D，110（4），042001。（doi：10.1103/pH ACKR2缺陷型NK细胞增强CCR2的表达增加了肿瘤细胞治疗疗效 增强了视觉大满贯，以无碰撞驾驶使用轻巧的自动驾驶汽车 公司现金政策和双机器学习 通过社交机器人增强手卫生实践... 惊喜的火花：多样性，新颖性和偶然性的层次决策变压器的多目标建议 算法驱动的机器人发现多氧胺... 制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕 发射速率图算法的定量分析 BDI代理的定量建模和分析 福利制裁的影响：定量研究证据的范围审查
Savoie Mont Blanc, CNRS, Laboratoire d'Anecy de Physique des Particules-In2p3, F-74000 Annecy, France 29 University of Naples "Federico II", I-80126 Naples, Italy 30 Ligo Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, but 02139, USA 31 maastricht University, 6200 MD马斯特里奇，荷兰32 Nikhef，1098 XG阿姆斯特丹，荷兰33 Universit´e Libre de Brussels，布鲁塞尔，布鲁塞尔1050，比利时34 Institut Fresnel，Aix Marseille University E，CNRS，CNR，CNRS，Centrale Marseille，Centrale Marseille，Centrale Marseille，F-13013 Marseille，f-13013 Marseille，France 35 clise 35 cliss-sac-sac iclis in cliss in clis in clis in clis in clis in clis in clis in clise in 23 91405 ORSAY，法国36东京大学，东京，日本113-0033。 37巴塞罗那大学（UB），c。 MART´I i Franqu'es，1，08028西班牙，西班牙38 de f´ısica d'Als Energies（Ifae），巴塞罗那科学技术研究所，校园UAB，E-08193 Bellaterra（巴塞罗那），西班牙贝尔特拉（Bellaterra），西班牙39 Gran Sasso Science Institute Institute floriany（Gran Saquitute）盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国41数学，计算机和物理科学系，Udine大学，I-33100，I-33100，意大利Udine，42 INFN，Trieste，I-34127，I-34127，意大利TriesteSavoie Mont Blanc, CNRS, Laboratoire d'Anecy de Physique des Particules-In2p3, F-74000 Annecy, France 29 University of Naples "Federico II", I-80126 Naples, Italy 30 Ligo Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, but 02139, USA 31 maastricht University, 6200 MD马斯特里奇，荷兰32 Nikhef，1098 XG阿姆斯特丹，荷兰33 Universit´e Libre de Brussels，布鲁塞尔，布鲁塞尔1050，比利时34 Institut Fresnel，Aix Marseille University E，CNRS，CNR，CNRS，Centrale Marseille，Centrale Marseille，Centrale Marseille，F-13013 Marseille，f-13013 Marseille，France 35 clise 35 cliss-sac-sac iclis in cliss in clis in clis in clis in clis in clis in clis in clise in 23 91405 ORSAY，法国36东京大学，东京，日本113-0033。37巴塞罗那大学（UB），c。 MART´I i Franqu'es，1，08028西班牙，西班牙38 de f´ısica d'Als Energies（Ifae），巴塞罗那科学技术研究所，校园UAB，E-08193 Bellaterra（巴塞罗那），西班牙贝尔特拉（Bellaterra），西班牙39 Gran Sasso Science Institute Institute floriany（Gran Saquitute）盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国41数学，计算机和物理科学系，Udine大学，I-33100，I-33100，意大利Udine，42 INFN，Trieste，I-34127，I-34127，意大利Trieste
todo：象征性下采样，以有效地生成高分辨率图像
1简介变形金刚及其关键组成部分近年来一直是生成模型的成功和改进的组成部分[Vaswani等。，2023]。他们的全球掌握领域，基于输入上下文动态计算的能力以及较大的能力使它们在许多任务中有用的构建块[Khan等人。，2022]。变压器体系结构的主要缺点是它们具有序列长度的计算复杂性的二次扩展，并符合时间和内存要求。想要在2048×2048分辨率下生成稳定的扩散图像时，最大的U-NET块的注意图在半精度中的记忆成本约为69 GB，为（1 batch×8头×（256 2代币）2×2 bytes）。这超出了大多数消费者GPU的功能[Zhuang等。，2023]。专门的内核，例如用于闪烁的注意力，其速度大大提高并降低了存储成本[Dao等。，2022]，由于序列长度的不可行的二次缩放而引起的挑战是持久的。在寻求计算效率的过程中，稀疏注意的概念已获得关注。类似于令牌合并（Tome）的方法[Bolya等。，2023]及其在潜在图像扩散模型中的应用[Bolya and Hoffman，2023]已减少了以高相似性凝结令牌所需的计算时间，从而保留了
CS 228：概率图形模型，2024年1月1日
p（y = 1 | x 1，x n）= p（y = 1）q n i = 1 p（x i | y = 1）py∈{0，1} p（y = y）q n i = 1 p（x i | y = y = y = y）= y = 1） y = 1）q n i = 1 p（x i | y = 1）