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World File Search System编码的
利用LLM进行ICD编码和不确定性估计
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 2相关工作5 2。1 ICD编码的先前方法5 2。 1。 1传统的机器学习方法5 2。 1。 2深度学习方法6 2。 1。 3个大语言模型（LLMS）6 2。 2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。 3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。 4不确定性10 3方法13 3。 这项工作中使用的1个LLM 13 3。 2数据集16 3。 3数据处理16 3。 3。 1临床笔记处理16 3。 3。 2 ICD- 10代码处理17 3。 3。 3数据拆分17 3。 4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。1 ICD编码的先前方法5 2。1。1传统的机器学习方法5 2。1。2深度学习方法6 2。1。3个大语言模型（LLMS）6 2。2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。4不确定性10 3方法13 3。这项工作中使用的1个LLM 13 3。2数据集16 3。3数据处理16 3。3。1临床笔记处理16 3。3。2 ICD- 10代码处理17 3。3。3数据拆分17 3。4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。4 T 5-基本编码的模型17 3。5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。6。1定义基于距离的损耗函数18 3。6。2克服解码模型输出的挑战23 3。7用于ICD编码的微调T 5 24 3。8评估指标24 3。8。1总距离（TD）24 3。8。2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。2 ICD第2章（IIC）25 3。8。3无关的ICD块（IIB）25 3。8。4无关的ICD第三级（IIT）25 3。9模型不确定性估计25 3。10实验设置27 4结果29 4。1数据分析结果29 4。2。2实验结果30 4。1 LLM和ICD编码的输入长度的比较31 4。2。2比较ICD编码的不同块策略32
工具舱供应链服务手册
工具孔可以通过发出密钥或直接发出项目来控制机器外部的项目。可以使用内置的电子尺度来通过重量发出松动的物品，例如螺丝和垫圈。批次或单独的可追溯物品，例如检查设备或飞机备件。编码的，不可编码的审核跟踪提供了每笔交易的证据。搜索例程以及显示项目和用户的图形图像的能力也是设计的一部分。
PPHA 30545：公共政策的机器学习Christopher Clapp教学大纲，冬季2025
在没有先决条件的情况下考虑课程？对于任何没有获得先决条件并考虑参加本课程的人，首先要感谢您对我的班级的兴趣！本课程介绍了机器学习技术，然后让学生练习并通过基于编码的实验室，问题集和迷你项目应用它们。基于此概述，您应该考虑两件事。首先，所有机器学习均基于统计数据，因此在上此类课程之前，完成“统计核心”（数据分析I和II的统计信息）符合您的最大利益。第二，虽然班级没有直接遵循先决条件（教授Python/r中的一般编码技能），但您将对这些课程中所涵盖的材料负责。仅当您在Python/R中编码的经验很高，并且知道他们可能与班上的大多数学生相比，只有在Python/r中编码的经验很大，这符合您的最大利益。
Wu等。 2024年。“用于成像活细胞中代谢物的遗传编码的荧光DNA适体”。美国化学学会杂志。 doi：
背景/客观遗传编码的荧光蛋白和荧光RNA传感器是对细胞中生物分子成像的必不可少的工具。为扩展工具箱并改善了这种类型的传感器的普遍性和稳定性，我们在此报告了遗传编码的荧光DNA适体（GEFDA）传感器，该传感器将荧光DNA Aptamer用于二甲基糖红（Dimethylindole Red）与ATP APTAMER联系起来。
乳酸菌蛋白972的合成，乳酸乳酸乳酸菌IPLA 972产生的细菌素，取决于质粒编码的Bicistronic Opero
细菌菌株，培养基和质粒。乳酸乳酸乳酸亚生。乳酸IPLA 972（Martı！Nez等，1995）和L。 乳酸Mg 1614（Str R，Rif R）（Gasson，1983）分别用作生产者和乳酸菌素-972敏感的菌株。 培养物在补充了0±5％乳糖的M17培养基（Biokar）中种植（l。 乳酸IPLA 972）或0±5％葡萄糖（l。 乳酸Mg 1614）。 孵育在32°C。大肠杆菌HB101（Bolivar＆Backman，1979）和Xl-1蓝色在2- ty（Sambrook等，1989）在37°C上生长。 在克隆实验中使用了vectors pacyc184（Chang＆Cohen，1978）和M13MP18和19（Yanisch-Perron等，1985）。 在含有10％（v} V）甘油的生长培养基中，将菌株保持在®80°C下，并在每个实验之前两次繁殖。 适当时，使用了氯霉素（50 µ g ml--“），四环素（50 µ g ml--”），spectinymycin（50 µ g ml----“）或链霉素（500 µ g g ml---”）。Nez等，1995）和L。乳酸Mg 1614（Str R，Rif R）（Gasson，1983）分别用作生产者和乳酸菌素-972敏感的菌株。培养物在补充了0±5％乳糖的M17培养基（Biokar）中种植（l。乳酸IPLA 972）或0±5％葡萄糖（l。乳酸Mg 1614）。孵育在32°C。大肠杆菌HB101（Bolivar＆Backman，1979）和Xl-1蓝色在2- ty（Sambrook等，1989）在37°C上生长。在克隆实验中使用了vectors pacyc184（Chang＆Cohen，1978）和M13MP18和19（Yanisch-Perron等，1985）。在含有10％（v} V）甘油的生长培养基中，将菌株保持在®80°C下，并在每个实验之前两次繁殖。适当时，使用了氯霉素（50 µ g ml--“），四环素（50 µ g ml--”），spectinymycin（50 µ g ml----“）或链霉素（500 µ g g ml---”）。
VVC RPR的性能改进和修改...
JTC1/SC29/WG2 N42，2021年1月。[4]请求用于计算机视频编码的建议，ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 2 N191，APR.2022。[5]请求有关机器视频编码的证据，ISO/IEC JTC 1/SC29/WG2 N215，Jul。2022。[6]机器视频编码的用例和要求，N00190，ISO/IEC JTC1/SC29/WG2，APR.2022。[7] B. Bross，Y。Wang，Y。Ye，S。Liu，J。Chen，G。J。Sullivan和J. R. Ohm，多功能视频编码（VVC）标准的概述及其应用程序，IEEE Trans。视频技术的电路和系统，31，3736-3764，2021。[8] K. Andersson，J.Ström，R。Yu，P。Wennersten和W. Ahmad，基于GOP的RPR编码器控制，JVET-AB0080，ITU-T SG SG 16 WP 3和ISO/IEC/IEC JTC JTC JTC 1/SC 29的联合视频Exterts Team（JVET）[9] S. Liu，H。Zhang和C. Rosewarne，《机器视频编码的常见测试条件》，N311，ISO/IEC JTC1/SC29/WG4，2月2023年2月。[10] H. Choi，E。Hosseini，S。RanjbarAlvar，R。Cohen和I.Bajić，
量子计算的数据编码模式
量子计算机可能比经典计算机更快地解决某些问题。但是，将数据加载到量子计算机并不是微不足道的。要加载数据，必须用量子位（Qubits）编码。有几种方法可以如何表示数据，从而可以进行多个数据编码。数据本身和所选编码的加载过程的运行时。在最坏的情况下，加载需要指数时间。这是至关重要的，因为承诺加速的量子算法假设可以在对数或线性时间以对数或线性时间更快地完成加载数据。要概述有关编码的抽象知识以及选择特定数据编码的后果，我们将三个常见的编码作为模式。尤其是在量子计算等复杂域中，模式可以使这项新技术及其广泛的潜力可供不同背景的用户访问。，它们促进了软件开发人员的量子应用程序的开发。
广泛的IS200/IS605转座子家族编码多样的可编程RNA引导的核酶
ISCB蛋白是在IS200/IS605转座子的不同家族中编码的推定核酸酶，可能是RNA引导的核酸内切酶Cas9的祖先，但是ISCB的功能及其与任何RNA的相互作用仍然没有特征。使用进化分析，RNA测序和生化实验，我们从IS200/IS605转座子中重建了CRISPR-CAS9系统的演变。我们发现ISCB使用单个非编码RNA进行双链DNA的RNA引导的切割，并且可以利用人类细胞中的基因组编辑。我们还展示了TNPB的RNA引导的核酸酶活性，另一种IS200/IS605转座子编码的蛋白质以及Cas12核酸内切核酸酶的祖先。这项工作揭示了一类广泛的转座子编码的RNA引导的核酸酶，我们将其命名为Omega（强制性移动元件 - 引导活动），具有强大的生物技术发展潜力。t
量子匿名否决：一组新协议
摘要 我们提出了一套量子匿名否决 (QAV) 协议，大致可分为概率型、迭代型和确定性方案。这些方案基于不同类型的量子资源。具体而言，它们可以看作是基于单光子的、基于二分和多分纠缠态的、基于正交态的和基于共轭编码的。针对有效 QAV 方案的所有要求（例如隐私、可验证性、鲁棒性、绑定性、资格性和正确性）分析了所提出的方案集。与现有的 QAV 方案相比，所提出的方案更高效，并且在中等退相干率下也具有鲁棒性。此外，还观察到概率 QAV 方案的正确性和鲁棒性之间的权衡。此外，基于多分密集编码的确定性 QAV 方案是本文提出的方案集中最高效的方案。采用密集编码的二分纠缠迭代方案是另一种高效实用的方案。在设计新协议的过程中，还探索了用餐密码师网络与匿名否决网络之间的内在联系。
![arxiv：2109.06260v1 [Quant-ph] 13 Sep 2021](/simg/g:\will\search\icon\source\1\136f3433f01b4e80a2dc81e96185c7375261e636.webp)
arxiv：2109.06260v1 [Quant-ph] 13 Sep 2021
我们提出了一组量子匿名否决（QAV）的协议，该协议在概率，迭代和确定性方案下大致分类。这些方案基于不同类型的量子资源。特别是，它们可能被视为基于单光子的，两部分和基于状态的基于状态，基于正交状态和基于共轭编码的基于单光子。针对有效的QAV方案的所有要求（例如隐私，验证能力，鲁棒性，固定，约束力，资格和正确性）分析了所提出的方案的集合。与现有的QAV方案相比，所提出的方案更为有效，并鲁棒性达到中等的脱位率。此外，观察到概率QAV方案的正确性和鲁棒性之间的交易。此外，基于多部分密集编码的确定QAV方案是此处提出的一组方案中最有效的方案。采用密集编码的基于双方纠缠的迭代方案是另一种有效和实用的计划。在设计新协议的过程中，还探索了用匿名否决网络的餐饮密码网络之间的内部连接。