当公民面临重大社会变革时,他们发现自己的假设受到挑战,身份受到威胁,这让他们有退缩到志同道合的“泡沫”中的风险,而不是思考自己是否有东西可以学习。算法驱动的媒体平台通过放大认知偏见和两极分化辩论加剧了这一过程。本文主张人工智能 (AI) 可以发挥独特的作用,它为在线作家举起一面隐喻性的“镜子”,通过精心设计的反馈,使他们更加了解并反思自己对具有挑战性的情况的反应和方法。作为一个例子,我们描述了一个使用自然语言处理来注释个人对具有挑战性的经历的书面反应的 Web 应用程序,突出显示作者似乎在浅显或深刻地思考的地方。学生已经在使用这个开源工具来帮助他们理解他们遇到的工作安排挑战,但可以找到更广泛的应用。我们的愿景是,这样的工具可以让公民更多地意识到自己的偏见,让他们不那么被动,当他们的假设受到挑战时,他们更愿意接受新的观点。
表观基因组学涵盖了广泛的研究领域,包括研究染色质状态、染色质修饰及其对基因调控的影响;以及表观遗传现象。表观基因组是叠加在 DNA 序列上的多模式信息层,指导它们在基因表达中的使用。因此,它已成为提高作物性能的一个新兴焦点。广义上讲,这可以分为利用染色质信息更好地注释和解码植物基因组的途径,以及旨在识别和选择控制作物性状的可遗传表观等位基因的互补策略,这些基因型与潜在基因型无关。在这篇综述中,我们重点关注第一种方法,我们称之为“表观基因组引导”改良。这包括使用染色质谱来增强我们对复杂作物基因组的组成和结构的理解。我们讨论了将这些表观基因组信息整合到作物改良策略中的当前进展和未来前景;特别是 CRISPR/Cas9 基因编辑和精准基因组工程。我们还重点介绍了谷物和园艺作物面临的一些具体机遇和挑战。
公共成像数据集对于癌症成像中自动化工具的开发和评估至关重要。不幸的是,许多不包括注释或图像衍生的特征,使其下游分析变得复杂。基于人工智能的注释工具已被证明可以实现可接受的性能,因此可用于自动注释大型数据集。作为丰富NCI成像数据共享(IDC)中可用的公共数据的努力的一部分,在这里,我们在这里介绍了AI生成的注释,用于两种计算机断层扫描图像的胸部,NSCLC-radiomics和国家肺肺部筛查试验的两部计算机图像。使用公开可用的AI算法,我们得出了有风险的胸腔器官的体积注释,它们相应的放射线特征以及解剖学地标和地区的切片级注释。由IDC在IDC中公开可用的注释,其中DICOM格式用于协调数据并实现公平的原则。注释伴随着启用云的笔记本,以证明其使用。这项研究强大了对大型,可公开访问的策划数据集的需求,并证明了如何使用AI来帮助癌症成像。
词典可用,例如古代语言。此能力的骨干是获得大量培训数据。鉴于这一突破,近年来,在应用无监督的机器翻译(UMT)方法的应用中,人们引起了极大的兴趣,以破译潜在智能动物的交流,大多数努力都集中在具有独特通信系统的丝网鲸上。但是,要应对UMT所需的数据量,可以自动检测和注释这些信号的工具是先决条件。在本演讲中,我们将提出一个基于探测器的注释者,用于抹香鲸通信信号。我们将描述主要思想和理论表述。参与者将将注释软件应用于两只鲸鱼之间的简短对话的样本记录。最后,将根据软件提取的功能,将参与者分为组,并给出时间尝试将带注释的信号与相应的扬声器匹配。成功完成此任务的团队将能够揭示晶石的“类似语言”结构。3。基于激光雷达的码头和碰撞避免 - MBZIRC 2023 LIDAR技术已成为自主导航系统的组成部分,尤其是在海上
摘要生物关系网络包含丰富的信息,以了解基因,蛋白质,疾病和化学物质等实体关系背后的生物学机制。生物医学文献的广泛增长提出了更新网络知识的重大挑战。最近的生物医学关系提取数据集(Biored)提供了有价值的手动注释,从而促进了机器学习和预训练的语言模型方法的发展,以自动识别新颖的文档级别(阶段上下文)关系。尽管如此,其注释缺乏实体角色的方向性(主题/对象),这对于研究复杂的生物网络至关重要。在这里,我们注释了关系中关系的实体角色,随后提出了一种具有软提交学习的新型多任务语言模型,以共同识别关系,新发现和实体角色。我们的结果包括具有10,864个方向性注释的富集生物库。此外,我们提出的方法超过了现有的大型语言模型,例如最先进的GPT-4和Llama-3在两个基准测试任务上。我们的源代码和数据集可在https://github.com/ncbi-nlp/bioredirect上找到。联系人:zhiyong.lu@nih.gov
马遗传学和基因组学研究界有着长期的协同合作历史,致力于开发工具和资源来推动马生物学的发展。从 1995 年由 Dorothy Russell Havemeyer 基金会支持举办的第一届国际马基因图谱研讨会 ( Bailey, 2010 ) 开始,研究人员合作构建了全面的马连锁图谱 ( Guérin 等人, 1999, 2003; Penedo 等人, 2005; Swinburne 等人, 2006 )、辐射杂交和比较图谱 ( Caetano 等人, 1999; Chowdhary 等人, 2002 )、物理标记和 BAC 重叠群图谱 ( Raudsepp 等人, 2004, 2008; Leeb 等人, 2006 )、马的参考基因组 ( Wade 等人, 2009; Kalbfleisch 等人, 2018 ) 和基因分型阵列,以经济地绘制和研究马感兴趣的性状主人和饲养者(McCue 等人,2012 年;McCoy 和 McCue,2014 年;Schaefer 等人,2017 年)。为了延续基于社区的进步的传统,作为国际动物基因组功能注释 (FAANG) 联盟的一部分,一项新的集体努力于 2015 年启动,旨在对马的 DNA 元素进行功能注释(Andersson 等人,2015 年;Tuggle 等人,2016 年;Burns 等人,2018 年)。让人想起人类和小鼠的 ENCODE 项目(Dunham 等人,2012 年),FAANG 联盟的最终目标是注释家养动物物种基因组中的主要功能元素(Andersson 等人,2015 年)。具体来说,该联盟选择了四种组蛋白修饰来表征增强子(H3K4me1)、启动子和转录起始位点(H3K4me3)、具有活性调控元件的开放染色质(H3K27ac)和具有无法接近或受抑制的调控元件的兼性异染色质(H3K27me3)的基因组位置(Andersson 等人,2015;Giuuffra 和 Tuggle,2019)。最初的马 FAANG 努力通过对四个目标组蛋白标记进行染色质免疫沉淀测序(ChIP-Seq),在八个优先关注的组织(TOI)中确定了假定的调控区域(Kingsley 等人,2020)。在该研究中,整个马基因组中表征了超过一百万个假定的调控位点。马生物库中储存了 80 多种组织、细胞系和体液(Burns 等人,2018 年),因此有更多机会扩大注释工作的范围。为了充分利用生物库的优势,合作赞助
(b) SECNAVINST 1850.4F 1. 政策。根据参考 (a),所有服役人员在退役后 6 个月内将接受一次完整的身体检查,包括牙科检查,但获准缺席退役的人员或正在上诉休假的人员除外。退役体检将在非自愿或行政退役 (ADSEP) 处理通知后 4 周内进行,或在适用的情况下收到退役命令时,并且在将退役人员调至其工作地点以外的活动之前进行。注 1:等待人类免疫缺陷病毒检测结果的人员不得继续服现役。注 2:如果人员在过去 5 年内已经进行过其他目的的身体检查,并且符合参考 (a) 第 15-29 条的要求,则无需进行新的身体检查。相反,检查员可以在 SF-600 医疗护理时间记录上注明之前的体检是为了退役目的而审查的。 2. 正在办理上诉假或正在上诉假的服役人员 a. 正在办理上诉假且未被暂停的惩罚性退伍(不良行为退伍、不光彩退伍或解雇)的服役人员将在开始上诉假之前接受全面的身体检查。
摘要 腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是胆结石患者的标准外科治疗方法,从有症状的胆结石到严重的胆囊炎。由于 LC 期间手术所见差异很大,客观评估手术难度非常重要。这对于进一步开发和在 LC 手术中使用未来的人工智能算法至关重要,因为它可以让外科医生之间进行更可靠的基准测试,并有助于手术室规划。在本研究中,训练了深度学习模型来评估手术第一阶段的难度水平。包括在 Meander 医疗中心录制的 93 个 LC 视频。使用改良的 Nassar 量表来注释胆囊难度(1-3 级)和粘连存在(1-3 级)。各种模型都针对不同的标签组合进行了训练;二元和多标签。在多标签测试集上,最佳模型对胆囊和粘连的分类准确率分别达到 66% 和 40%。最佳二元模型将胆囊难度分为 3 级和 1、2 级,准确率为 88%,将 1 级和 2、3 级的准确率为 82%。这项工作展示了基于早期内窥镜视频的手术场景难度理解的潜力。
摘要:在马来西亚,人们一直在努力培养学生尤其是大学生的阅读技能和思维技能。有效阅读和批判性思考的能力是大学生尤其是 ESL 学习者的必备技能。这些技能是确保大学成功的重要学习成果以及其他基本学术技能。高等教育要求学生使用高水平的阅读技能和批判性思维技能,因为他们必须阅读各种阅读材料,这些材料大多是英文的。因此,采取干预措施来引导和培养学生成为批判性读者或思考者至关重要。进行了一项行动研究,以调查使用 REAP 技术作为英语学术交流课程干预措施的有效性。REAP 技术代表阅读、编码、注释和思考,是一种元认知策略,它教会学生深入思考,并指导学生按照四步策略对文本做出不同的反应。本文详细介绍了 REAP 策略的实施,并强调了该策略对学生阅读能力的好处。索引词:批判性读者、批判性思考者、批判性思维、ESL 学习者、阅读技能、REAP 策略、阅读技术策略、
摘要 动机 在序列中寻找概率基序是注释假定转录因子结合位点 (TFBS) 的常见任务。有用的基序表示包括位置权重矩阵 (PWM)、双核苷酸 PWM (di-PWM) 和隐马尔可夫模型 (HMM)。双核苷酸 PWM 结合了 PWM 的简单性(矩阵形式和累积评分函数),但也加入了基序中相邻位置之间的依赖关系(不同于忽略任何依赖关系的 PWM)。例如,为了表示结合位点,HOCOMOCO 数据库提供了来自实验数据的 di-PWM 基序。目前,两个程序 SPRy-SARUS 和 MOODS 可以在序列中搜索 di-PWM。结果 我们提出了一个 Python 包 dipwmsearch,它为这项任务提供了一种原创且高效的算法(它首先枚举 di-PWM 的匹配词,然后立即在序列中搜索它们,即使它包含 IUPAC 代码)。用户可以通过 Pypi 或 conda 轻松安装,使用文档化的 Python 界面和可重复使用的示例脚本,从而顺利使用 di-PWM。可用性和实施:dipwmsearch 可在 https://pypi.org/project/dipwmsearch/ 和 https://gite.lirmm.fr/rivals/dipwmsearch/ 下根据 Cecill 许可获得。