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HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
2025 DISD家庭参与计划最高质量prek..docx
dumas isd认为，家庭参与高质量的幼儿园教室是学校，家庭和社区的责任。该地区的家庭参与计划努力为我们的学龄前学习者促进积极的学生成果，同时促进家庭福祉以及持续的儿童，他们的家人和他们的老师的发展。只有在所有合作伙伴一起工作的情况下，计划才能正常工作。Dumas ISD致力于每个Pre-K学生及其家人的成功。作为我们努力为Pre-K学生所努力完成的一切的宝贵部分，我们鼓励家庭抓住一切机会参加家庭参与活动，并在建立健康，尊重和与该地区建立健康，尊重和信任的关系方面发挥作用。共同努力，Dumas ISD的Pre-K学生可以体验到的成功没有限制！
迈向绿色经济中的体面高质量劳动
我们，劳工、就业和社会事务部长，强烈谴责俄罗斯对乌克兰发动的无端和不合理的战争。这严重违反了国际法，严重违反了《联合国宪章》。我们对俄罗斯侵略在地区和全球范围内造成的深远经济、社会和政治后果深感担忧。我们坚决支持国际劳工组织 2022 年 3 月关于“从国际劳工组织授权角度看俄罗斯联邦对乌克兰的侵略”的决议，以及经合组织理事会 2022 年 2 月关于“俄罗斯对乌克兰的侵略”的声明。在这方面，我们强调国际劳工组织关于就业和体面劳动促进和平与复原力的第 205 号建议及其有效实施的重要性。
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。
翻译若干促进高质量发展的政策...
《关于鼓励软件产业和集成电路产业发展的若干政策》（国发[2000]18号）和《国务院关于印发进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展若干政策的通知》（国发[2011]4号），为我国信息化发展作出了重要贡献，促进了国民经济和社会持续健康发展。这些政策是为了进一步优化集成电路和软件产业发展环境，深化国际产业合作，提高产业创新能力和发展质量而制定的。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
一个高质量的基因组和两个针对新的梅托纳斯种类的转录组数据集，这是一个深部的真核生物
mantamonads被认为代表了真核生物树中的“孤儿”谱系，可能在真核生物根部最常假定的位置附近分支。最近的系统基因分析将它们与“ crums”超组的一部分以及胶状果糖和核纤维相同。这个超组似乎是在氨甲基底部分支的，这对于理解真核生物的深层进化历史至关重要。但是，缺乏代表性物种和与之相关的完整基因组数据阻碍了其生物学和进化的研究。在这里，我们隔离并描述了两种新的Mantamonads，Mantamonas vickermani sp。nov。和mantamonas sphyraenae sp。nov。，对于我们生成的转录组序列数据以及后者的高质量基因组。Sphyraenae基因组的估计尺寸为25 MB；我们的从头组装似乎是高度连续的，并具有9,416个预测的蛋白质编码基因。这个近染色体规模的基因组组装是CRUMS超级组的第一个描述。
关于量子退火器的高质量嵌入的讨论
人们已经尝试过多种方法来设计有效的方法来寻找 QA 中 Ising 问题的映射。这些尝试可以分为两类。第一种方法是寻找具有近乎最优嵌入的完全图的嵌入，同时考虑目标图的结构。第一项工作是由 V. Choi [3] 提出的，它提供了三角布局上完全图的最佳嵌入（TRIAD 方案）。这项初步工作由 C. Klymko 等人完成。[6]，他们提出了一种次要嵌入方法，专门用于在由定期分派的完全连通二分子图组成的格子上查找团嵌入。该方法考虑不可操作的量子位（目标图通常包含一些禁用的量子位），并生成从初始近乎最优的团嵌入派生的有效嵌入。第二种方法考虑在部分已知或未知的目标图上嵌入未知结构化输入图的算法。[2] 中提出了一种初始的通用启发式方法，并在 [4] 中实现。该算法由两步组成：第一步是为每个逻辑量子位找到一个允许重叠的初始映射（即，顶点 v ∈ V t 可能映射 V s 中的多个顶点 ϕ ( v )。第二步是细化，通过删除顶点映射 ϕ ( v ) 并寻找该顶点的更好映射来迭代改进映射，从而最小化物理顶点的总数。顶点映射的质量用成本函数计算。没有任何重叠的输出图被认为是有效的。当在特定次数的尝试期间没有取得任何改进时，细化阶段结束。其他几种启发式算法一直在重复使用这种算法
HAMILTON NGS STARlet 上的 Oxford Nanopore 连接测序试剂盒 XL V14 自动化为 Nanopore Sequen 生成高质量 DNA 文库
资格设置和结果 为了在 NGS STARlet 上对 Oxford Nanopore SQK-LSK114-XL V14 V1.0 方法进行生物学验证，对 8 个（4 个阳性样本 + 4 个阴性对照）或 24 个样本（22 个阳性样本 + 2 个阴性对照）进行了生物学运行。作为输入材料，1 μg 全长（48 kB）噬菌体 Lambda DNA 用于 8 个样本的运行。对于 24 个样本的运行，1 μg 剪切（9kB）人类基因组 DNA 作为输入材料。使用 Thermo Fisher Scientific Qubit 4 荧光计和 Quant-iT™ 1X dsDNA 高灵敏度检测试剂盒（Thermo Fisher Scientific，#Q33232）测定从 8 个和 24 个样本的生物学验证运行中获得的文库的 DNA 浓度。平均样品产量为 344.3 ng（+/- 51.5 ng）
HAMILTON NGS STARlet 上的 Oxford Nanopore 连接测序试剂盒 XL V14 自动化为 Nanopore Sequen 生成高质量 DNA 文库
资格设置和结果 为了在 NGS STARlet 上对 Oxford Nanopore SQK-LSK114-XL V14 V1.0 方法进行生物学验证，对 8 个（4 个阳性样本 + 4 个阴性对照）或 24 个样本（22 个阳性样本 + 2 个阴性对照）进行了生物学运行。作为输入材料，1 μg 全长（48 kB）噬菌体 Lambda DNA 用于 8 个样本的运行。对于 24 个样本的运行，1 μg 剪切（9kB）人类基因组 DNA 作为输入材料。使用 Thermo Fisher Scientific Qubit 4 荧光计和 Quant-iT™ 1X dsDNA 高灵敏度检测试剂盒（Thermo Fisher Scientific，#Q33232）测定从 8 个和 24 个样本的生物学验证运行中获得的文库的 DNA 浓度。平均样品产量为 344.3 ng（+/- 51.5 ng）