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空间社会结构的可视化 - Danny Dorling
I 曼德布洛特集无穷远处的两幅图像（彩色）。1 II 英国北部的土地使用特写（彩色）。2 III 10% 样本中十多人在各个选区之间的通勤流量。3 IV 1983-1987 年按价格、属性和销售变化的住房分布。4 V 1976 年所有地区之间的移民流动——按相邻顺序排序的流动。5 VI 1980/1981 年英格兰和威尔士选区之间的年度移民流动。6 VII 1971-1981 年英国年龄和性别分布的变化（彩色）。7 VIII 英国北部选举地图上的投票构成（彩色）。8 IX 英国南部选举地图上的投票构成（颜色）。9 X 行业、地位和性别的就业分布（颜色）。10 XI 计算机传统动画的静态图像（颜色）。11 XII 计算机光线追踪动画的静态图像（颜色）。12 XIII 曼德布洛特集和朱利亚集的光线追踪表面。13 XIV 可视化傅里叶变换——科学中的艺术（颜色）。14 XV 色彩迷宫——低分辨率图像可以显示的细节（颜色）。15 XVI 曼德布洛特集的可视化——放大和概括（颜色）。16 XVII 从泰恩赛德公路网出发的旅行时间（颜色）。17 XVIII 三种备选配色方案和键（颜色）。18 XIX 英国出生地集中度（颜色）。19 XX 伦敦人口、年龄、性别和子女分布（颜色）。20 XXI 伦敦出生地分布（颜色）。21 XXII 伦敦就业、职业和毕业生分布（颜色）。22 XXIII 英国各大工业集团分布，1987 年（颜色）。23 XXIV 各大工业集团分布变化，1984-87 年，增加（颜色）。24 XXV 1984-87 年各大工业集团分布变化，呈下降趋势（彩色）。25 XXVI 1984-1987 年各行业、地位和性别的就业变化（彩色）。26 XXVII 英国北部选举地图的政治摇摆（彩色）。27 XXVIII 英国南部选举地图的政治摇摆（彩色）。28 XXIX 英格兰和威尔士地方选举的投票分布（彩色）。29 XXX 英国土地使用情况（按 1km 方格划分）（彩色）。30 XXXI 欧洲二级地区 — 带注释的底图，按失业率着色。5831 XXXII 郡和苏格兰地区——带注释的底图，以失业率着色。32 XXXIII 家庭从业者委员会区域——带注释的底图，以失业率着色。33 XXXIV 地方教育当局——带注释的底图，以失业率着色。34 XXXV“功能性城市”——带注释的底图，以失业率着色。35 XXXVI 当地劳动力市场区域——带注释的底图，以失业率着色。36 XXXVII 通勤区域——带注释的底图，以失业率着色。37 XXXVIII 地方政府区——带注释的底图，以失业率着色。38 XXXIX 议会选区——带注释的底图，以失业率着色。39 XL 合并办公区——带注释的底图，以失业率着色。40 XLI 邮政编码区域——随机着色（颜色）。41 XLII 邮政编码区——随机着色（颜色）。42 XLIII 邮政编码区——随机着色（颜色）。43 XLIV 等土地面积投影的英国大陆铁路网络。44 XLV 等人口投影的英国大陆铁路网络。45 XLVI 等土地面积投影的英国主要公路网络。46 XLVII 等人口投影的英国主要公路网络。47 XLVIII 面积统计图实验（彩色）。48 XLIX 英国人口连续面积统计图（彩色）。49 L 县界显示保持选区连续性的桥梁。50 LI 各县人口统计图的演变。51 LII 县人口统计图，箭头表示拓扑结构。52 LIII 等面积投影上的地方当局区，已编入索引以便识别。53 LIV 地方当局区 — 按字母顺序排列的索引列表。54 LV 地方当局区统计图，已编入索引以便识别。55 LVI 等面积投影上的议会选区，已编入索引以便识别。56 LVII 议会选区 — 已编入索引，按字母顺序列出。57 LVIII 议会选区地图已编入索引，便于识别。
人工智能专利数据集 (AIPD) 2023 年更新
20 我们对 80/20 训练运行使用了分层划分（其中分层为种子、反种子、正决策边界、负决策边界、正考官注释和负考官注释），并且每次运行对模型进行最多 40 个训练周期的训练。我们根据平均 F1 得分（超过 5 次运行）的变化情况来选择要使用的周期数，挑选出近似最大化 F1 的周期数（以避免过度拟合）。对于最终模型，我们使用了所有训练数据（即没有 80/20 划分）和上一步中选择的周期数。
农业 - 外国人权利；不动产权利
外国人权利；不动产权利：修改《佐治亚州官方法典注释》第 1-2-11 节有关外国人一般权利、不动产购买、持有和转让的规定，以规定对某些外国人和实体的财产权的限制；修改《佐治亚州官方法典注释》第 2 篇第 1 章有关农业的一般规定，以禁止某些外国人和实体获取某些土地的占有权；作出定义；作出例外规定；作出民事诉讼规定；作出规章制度规定；作出披露规定；作出处罚规定；作出法定解释；修改《佐治亚州官方法典注释》第 44 篇有关财产的规定，以规定死亡转让契约；作出定义；作出此类契约的执行和记录规定；作出契约表格；规定撤销或变更受赠人受益人；规定此类契约不得通过遗嘱撤销；规定取得无索赔权的权益；规定转让的失效；规定登记所有人保留所有权；规定共同所有权；规定相关事项；规定生效日期；废除冲突法律；以及其他目的
冷冻语言模型有助于ECG零拍学习
心电图（ECG）是最常用的非侵入性，方便的医学监测工具之一，可帮助心脏病的临床诊断。最近，深度学习（DL）技术，尤其是自我监督的学习（SSL），已经在ECG的分类中发挥了巨大的潜力。SSL预训练在微调后仅通过少量注释的数据实现了效率性能。但是，当前的SSL方法依赖于注释数据的可用性，并且无法预测微调数据集中不存在的标签。为了应对这一挑战，我们提出了最终的ECG-T Ext s Ext s-Elf Sup-pre-Pre-Training（METS），这是使用自动生成的临床报告的第一项工作，以指导ECG SSL Pre-Training。我们使用可训练的心电图编码器和冷冻语言模型来分别嵌入配对的ECG并自动机器生成的临床报告。SSL旨在最大化配对的ECG和自动生成报告之间的相似性，同时最大程度地减少ECG和其他报告之间的相似性。在下游分类任务中，METS与依赖于注释数据的其他监督和SSL基线相比，在不使用零摄像机分类的情况下使用任何带注释的数据，就可以提高10％的性能。此外，尽管MIT-BIH与预先训练的数据集相比，METS在MIT-BIH数据集上达到了最高的回忆和F1分数。广泛的实验证明了在可推广性，有效性和效率方面使用ECG-TEXT多模式自学学习的优势。关键字：多模式的自我监督学习，零照片学习，语言模型，ECG，信号处理
核糖测序、免疫肽组学和蛋白质组学能告诉我们有关非规范蛋白质组的哪些信息？
核糖体分析 (Ribo-Seq) 揭示了目前注释的编码序列 (CDS) 之外的数千个非规范核糖体翻译位点，从而改变了我们对人类基因组和蛋白质组的理解。保守估计至少有 7000 个非规范 ORF 被翻译，乍一看，这有可能将人类蛋白质 CDS 的数量扩大 30%，从约 19,500 个注释的 CDS 增加到超过 26,000 个注释的 CDS。然而，对这些 ORF 的进一步审查提出了许多问题，即它们中有多少部分真正产生了蛋白质产物，又有多少部分可以根据对该术语的传统理解理解为蛋白质。进一步复杂化的是，已发表的非规范 ORF 估计值相差约 30 倍，从几千到几十万。这项研究的总结让基因组学和蛋白质组学界既对人类基因组中新编码区域的前景感到兴奋，又在寻找如何继续的指导。在这里，我们讨论了非规范 ORF 研究、数据库和解释的现状，重点是如何评估给定的 ORF 是否可以说是“蛋白质编码”。
家族中的新型病毒Iflaviridae和Partitiviridae与公共东部萤火虫Photinus pyralis
A.pylalis iflavirus的序列信息的注释图1。该图的顶部代表10,561bp的基因组，每个KB在5'至3'方向上指示。显示了多蛋白的ORF的位置以及该动物酸序列的程度。该图的底部显示了核域和登录数，包括病毒外套蛋白，解旋酶和RNA依赖性RNA聚合酶。B.具有分支支持值的昆虫特异性iflavirus多蛋白氨基酸序列的系统发育。PPIV1以橙色显示。C. partiti样病毒的序列信息的注释图。分别显示了两个片段，以及分别为RDRP编码的ORF和每个段上的假设蛋白。在图的底部显示了Interpro域和登录号。