XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System组图
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
连接组分类的图对比学习
摘要 — 随着磁共振成像 (MRI) 等用于测量大脑活动的非侵入性技术的最新进展，通过图形信号处理 (GSP) 研究结构和功能性大脑网络已获得显著关注。GSP 是揭示大脑功能和结构之间相互作用的关键工具，能够分析由感兴趣区域之间的连接定义的图形——在此上下文中称为连接组。我们的工作代表了在这个方向上迈出的又一步，通过探索图形表示学习领域的监督对比学习方法。这种方法的主要目标是生成主题级别（即图形级别）的向量表示，将具有相同标签的主题聚集在一起，同时将具有不同标签的主题分开。这些连接组嵌入来自图神经网络编码器-解码器架构，该架构共同考虑了结构和功能连接。通过利用数据增强技术，所提出的框架在使用人类连接组计划数据的性别分类任务中实现了最先进的性能。更广泛地说，我们以连接组为中心的方法论的进步支持了使用 GSP 发现更多大脑功能的良好前景，并可能对理解神经退行性疾病的异质性以实现精准医疗和诊断产生影响。
引导编辑系统研究进展
flap 之间存在动态转换，使所需 DNA 信息有机会 与基因组的靶标链结合，之后 5' flap 会在细胞修复 的过程中被切除，经过 DNA 修复过程，最终实现基 因组信息的修改 ( 图 1 ) 。在这个过程中，融合蛋白 承担了切割目标位点非靶标链和逆转录的双重功 能，而 pegRNA 既引导 PE 识别目标位点，又包含了编辑 所需的信息。通过这 2 个组分， PE 系统实现了识 别、切割、起始逆转录的引物序列结合、逆转录等一 系列过程，并将所需 DNA 信息直接逆转录至目标 位点的断裂处 [ 26 ] 。 PE 系统的设计非常简单精巧，无 需引入 DNA 模板，也不产生双链断裂，是一种非常
胃结构后人类胚胎的时空转录组图
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2023年4月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.04.22.537909 doi：Biorxiv Preprint
生长阶段特异性基因的转录组谱图...
肝发育和免疫功能的机制。使用加权基因共表达网络分析（WGCNA），我们分析了10天（n = 3），2个月（n = 10），6个月（n = 6）和10个月（n = 10）hanwoo犊牛的肝样品，以鉴定生长阶段的基因模块。我们确定了与免疫反应，代谢过程和细胞外基质组织有关的重要基因表达模式，尤其是在关键发育阶段。这些发现表明，肝功能的动态转移，尤其是早期的免疫调节，这是由于免疫相关的HUB基因DOCK2的参与而强调的，并且随着犊牛成熟而增强了代谢活性。这些结果有助于了解肝脏特异性发育和
linkAgeMapView：图链接组映射与定量性状基因座
lmv.linkage.plot（mapthis，outfile，mapthese = null，at.axis = null，autoconnadj = true，cex.axis = par（“ cex.axis”），cex.lgtitle = par = par（“ cex.main” col.lgtitle = par（“ col.main”），col.main = par（“ col.main”），conndf = null，denmap = false，dupnbr = false，font.axis = par（“ font.axis”），font.lgtitle = par（“ 0.3，labels.axis = true，lcex = par（“ cex”），lcol = par（“ col”），lfont = par（“ font”），lgperrow = null，lgtitles = null，lgw = 0.25，lgw = 0.25，lg.col = null = null，lg.lwd = par（ lwd.ticks.axis = lwd.axis, main = NULL, markerformatlist = NULL, maxnbrcolsfordups = 3, pdf.bg = "transparent", pdf.family = "Helvetica", pdf.fg = "black", pdf.width = NULL, pdf.height = NULL, pdf.pointsize = 12, pdf.title = "LinkageMapView R output", posonleft = NULL, prtlgtitles = TRUE, qtldf = NULL, revthese = NULL, rcex = par("cex"), rcol = par("col"), rfont = par("font"), roundpos = 1, rsegcol = TRUE, ruler = FALSE, sectcoldf = NULL, segcol = null，qtlscanone = null，showonly = null，unt =“ cm”，ylab = units）
多组学基因组学和转录组学信息图
在一个实验中研究多个“ eme”可以帮助研究人员获得对信息从基因到蛋白质的运动的宝贵见解，以更好地了解生活的复杂性。1许多多组合组合是可能的，每个组合都具有独特的好处。具体来说，基因组学和转录组学的组合可以揭示出遗传变异及其后果的更完整的情况。虽然基因组从细胞之间保持相同，但转录组可能会变化，从而扩大研究人员的观点。2
通过自适应密集子图发现提取与脑疾病相关的连接组子图
图 1：信息子图提取的动机：（a）演示了从群体水平连接组数据中获取边推理矩阵的过程；（b）说明常用的社区检测结果（例如使用随机块模型）无法检测到任何信息子图；（c）显示现有密集子图发现结果的结果；（d）描述了一种理想的信息子图检测程序，该程序可以识别由信息边组成的有组织的、生物学上可解释的拓扑结构。（d）中的结果基于 ADSD 方法（详细信息请参阅结果部分）。
用于基于连接组的脑部疾病分析的可解释图神经网络
摘要。人类大脑是复杂神经生物系统的核心，其中的神经元、电路和子系统以神秘的方式相互作用。了解大脑的结构和功能机制一直是神经科学研究和临床疾病治疗的有趣追求。将人类大脑的连接映射为网络是神经科学中最普遍的范例之一。图神经网络 (GNN) 最近成为一种对复杂网络数据进行建模的潜在方法。另一方面，深度模型的可解释性较低，这阻碍了它们在医疗保健等决策关键环境中的使用。为了弥补这一差距，我们提出了一个可解释的框架来分析特定于疾病的兴趣区域 (ROI) 和突出的连接。所提出的框架由两个模块组成：一个面向大脑网络的疾病预测骨干模型和一个全局共享的解释生成器，该生成器突出显示特定于疾病的生物标志物，包括显着的 ROI 和重要连接。我们对三个真实的脑部疾病数据集进行了实验。结果验证了我们的框架可以获得出色的性能并识别有意义的生物标志物。该工作的所有代码均可在 https://github.com/HennyJie/IBGNN.git 上找到。
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8