时空卷积通常无法学习视频中的运动动态,因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中,我们提出了一种基于时空自相似性(STSS)的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧,STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值,它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS,让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY,可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练,无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积,它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动,从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明,该方法优于以前的运动建模方法,并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上,该方法取得了最佳效果。
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样本标签研究人员选择适用于下游分析的人类基因组数据形状以及其他人如何解释结果。一些样本标签,例如种族或种族,以模棱两可和不一致的方式应用(Panofsky和Bliss,2017年; Popejoy等人。,2020年; BYEON等人。,2021)。今天,样本描述符通常还包括对样品基因组数据分析的标签。研究人员使用的一个常见的遗传样本描述是“遗传血统群体”:例如,将生活在美国的个体标记为具有“欧洲遗传血统”或“非洲遗传血统”。由于这些标签是基于统计方法,因此它们似乎比根据社会分组分配的标签要少。但是,使用流行基因组学方法来分配人群描述符,其自身相交的挑战。的确,遗传血统标签显然是混乱的根源,范围和遗传标签之间的滑倒与社会标签之间的底漆(参见Mathieson和Scally,2020年; Lewis等; Lewis等,2022年,最近呼吁对我们的遗传血统的含义更加准确。从这个角度来看,我认为人类遗传学的领域应远离使用遗传血统作为样本描述符。这样的术语是不精确的且潜在的误导性,并且对于大多数应用,研究人员都使用它们来指示与某些预定的样本集的遗传相似性或相关性。许多在大多数应用中,人类遗传学家实际上与控制遗传相似性,地理和环境的比较有关,而不是祖先人群的某些模糊概念。
摘要综合致死性(SL)关系会产生,而两个基因中的遗传结合导致细胞死亡,而两种基因中的任何一个都没有缺乏效率。突变肿瘤细胞的存活取决于突变基因的SL伴侣,从而通过抑制致癌基因的SL伴侣而被选择性地杀死癌细胞,但正常细胞不能杀死。因此,迫切需要开发更有效的SL对鉴定的癌症靶向治疗的计算方法。在本文中,我们提出了一种基于相似性融合的新方法,以预测SL对。多种类型的基因相似性度量是整合的,并应用了k -neart最初的邻居算法(K -NN),以实现基因对之间基于相似性的分类任务。作为一种基于相似性的方法,我们的方法在多个实验中表现出了出色的性能。除了我们方法的效果外,易用性和可扩展性也可以使我们的方法在实践中更广泛地使用。
(c 1,c 2,。。。,c k)(c k +1 = c 1 + n)和l [i]∈{1,2,...,d},对于0≤i≤k,其中残基之间的接触
DrugSimscore。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 进行测试。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 我的环境。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 情节Druglink。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 图药物结构。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 绘制目标热图。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7
目前的视觉相似性概念是基于从图像内容中得出的特征。这忽略了用户对内容的情感体验,以及用户在搜索图像时的感受。在这里,我们将效价(情感评价的正或负量化)视为图像相似性的一个新维度。我们报告了最大规模的神经成像实验,该实验使用脑机接口的功能性近红外光谱来量化和预测视觉内容的效价。我们表明,情感相似性可以 (1) 直接从响应视觉刺激的大脑信号中解码,(2) 用于预测情感图像相似性,平均准确率为 0.58,高唤醒刺激的准确率为 0.65,(3) 有效地用于补充基于内容的模型的情感相似性估计;例如,当融合 fNIRS 和图像排名时,检索 F-measure@20 为 0.70。我们的工作为情感多媒体分析、检索和用户建模开辟了新的研究途径。
多发性骨髓瘤显著的遗传异质性对患者的正确预后和临床管理提出了重大挑战。在这里,我们介绍了 MM-PSN,这是第一个多组学骨髓瘤患者相似性网络。MM-PSN 能够准确剖析疾病的遗传和分子图谱,并确定了 12 个不同的亚组,这些亚组由 655 名患者的基因组和转录组分析生成的五种数据类型定义。MM-PSN 确定了以前未描述的患者亚组,这些亚组由特定的改变模式定义,富含特定的基因脆弱性,并与潜在的治疗方案相关。我们的分析表明,与 t(4;14) 作为单一病变相比,t(4;14) 和 1q 增益同时出现可确定患者的复发风险明显更高且生存期更短。此外,我们的结果表明,1q 增益是最重要的单一病变,具有高复发风险,并且可以改进当前的国际分期系统 (ISS 和 R-ISS)。
冲击响应频谱(SRS)和目标冲击规范之间的相似性对于评估空间成分的合格检验的成功至关重要。资格测试设施通常利用冲击响应数据库进行快速测试。在特殊情况下,两种冲击(SR)的比较取决于视觉评估,这充其量是主观的。tis论文比较了评估冲击响应相似性的五种不同的定量方法。工作旨在找到最适合从Pyroshock数据库检索SRS的度量。五种方法是SRS的差异,平均加速度差异,平均SRS比率,无量纲SRS系数和均为平方的拟合方法。没有一个相似性指标可以说明目标SRS和数据库SRS之间偏差的迹象,从而使满足良好冲击测试的标准具有挑战性。我们提出了一个指标(加权距离),用于从这项工作中的冲击数据库中检索最相似的SRS SRS。加权距离的表现优于数据库SRS检索中的均方根优点和其他指标,以进行快速质量测试。
本文介绍了一种创新的检索增强生成方法,以进行相似性搜索。所提出的方法使用生成模型来捕获细微的语义信息并基于高级上下文理解检索相似性分数。该研究重点介绍了包含从生物医学领域提取的100对句子的生物群数据集,并引入了相似性搜索相关结果,这些结果优于先前在该数据集上获得的句子。通过对模型敏感性的深入分析,研究确定了最佳条件,导致最高相似性搜索准确性:结果揭示了较高的Pearson相关评分,在0.5的温度下达到0.905,并且提示中提供的20个示例的样本大小为20个示例。这些发现强调了生成模型进行语义信息检索的潜力,并强调了相似性搜索的有希望的研究方向。