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远程DNA预测任务的基准套件
建模远程DNA依赖性对于了解广泛的生物学环境中的基因组结构和功能至关重要。然而，有效捕获这些广泛的依据，这些依赖可能跨越数百万个基本对，例如三维（3D）染色质折叠预测，仍然是一个重大挑战。此外，这是一个全面的基准套件，用于评估依赖远程依赖性的任务。To address this gap, we introduce DNAL ONG B ENCH , a benchmark dataset encompassing five important genomics tasks that consider long-range dependencies up to 1 million base pairs: enhancer-target gene interaction, ex- pression quantitative trait loci, 3D genome organization, regulatory sequence activity, and transcrip- tion initiation signals.为了全面评估Dnal ong b ench，我们评估了五种方法的性能：特定于任务的专家模型，基于卷积的神经网络（CNN）模型以及三个微调的DNA DNA基础模型 - Hyenadna，Caduceus-PH和Caduceus-Ps。我们将视Nnal ong b ench作为标准化资源，有可能促进对新兴DNA序列基于长期依赖关系的全面比较和严格评估。
用于分析汇集的 CRISPR 筛选的算法基准
简介 成簇的规则间隔回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关 (Cas) 蛋白是一类由细菌编码的、RNA 引导的可编程 DNA 靶向和切割系统。由于其使用可定制的单向导 RNA (sgRNA) 的可编程特性，CRISPR-Cas 已实现强大的汇集筛选，以探索基因组范围内遗传扰动的功能。以最常用的 CRISPR-Cas9 系统为例，化脓性链球菌 Cas9 蛋白可以与 110 个核苷酸 (nt) 的 sgRNA 复合，该 sgRNA 包含一个 20 nt 序列，该序列与目标 DNA 区域互补结合并诱导双链断裂 (DSB)。基因组 DNA 上的这种切割机制会触发宿主非同源末端连接 (NHEJ) 或同源定向修复 (HDR)
CMS动作计划增强阿片类药物使用障碍的预防和治疗
新墨西哥州改变了2020年的EHB基准，在计划年度生效。In fulfilling the scope of benefit requirements at § 156.111(b), New Mexico used the United Healthcare Choice Plus plan offered in New Mexico in plan year 2014 as the basis for determining the scope of benefits provided under a typical employer plan (with the pediatric vision EHB category supplemented by the pediatric vision Children's Health Insurance Plan offered in plan year 2014 and the pediatric dental EHB category从2014年计划年开始的小儿牙科儿童健康保险计划补充）。新墨西哥州还选择了这些计划作为确定一组比较计划中最慷慨的基础。可以在https://www.cms.gov/cciio/Resources/Data-Resources/ehb＃new_mexico上进行审查，该州已完成的EHB基准更改申请可进行审查。
基于 RSVP 的脑机接口基准数据集
本文报告了使用基于快速串行视觉呈现 (RSVP) 范式的脑机接口 (BCI) 系统获取的基准数据集。该数据集包含 64 名健康受试者 (sub1, ..., sub64) 在执行目标图像检测任务时的 64 通道脑电图 (EEG) 数据。对于每个受试者，数据包含两组（“A”和“B”）。每组包含两个块，每个块包括 40 次试验，对应 40 个刺激序列。每个序列包含 100 张以 10 Hz（每秒 10 张图像）呈现的图像。刺激图像是两类街景图像：有人的目标图像和没有人的非目标图像。目标图像在刺激序列中随机呈现，概率为 1 ∼ 4%。在刺激呈现过程中，要求受试者以主观的方式搜索目标图像并忽略非目标图像。为了保留所有原始信息，数据集是未经任何处理的原始连续数据。一方面，该数据集可用作基准数据集，用于比较基于 RSVP 的 BCI 中的目标识别算法。另一方面，该数据集可用于设计新的系统图并评估其 BCI 性能，而无需通过离线模拟收集任何新数据。此外，该数据集还为基于 RSVP 的 BCI 中的事件相关电位 (ERP) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的表征和建模提供了高质量数据。该数据集可从 http://bci.med.tsinghua.edu.cn/download.html 免费获取。
基于机器学习的LGD基准模型
在信用风险建模中在机器学习方面经验的经验。机器学习专业知识的其他领域包括自然语言处理，法规监控和地平线扫描，AML，付款绩效，欺诈和用户行为分析。会计和财务管理的学术背景（M.Sc.），Astro Physics（B.Sc.）和数学（B.Sc.）。
利用合成数据来验证基准研究...
引言背景和基本原理{6a}差异丰度（DA）分析元基因组微生物组数据已成为了解各种环境和宿主生物体中微生物群落的复杂动力学的关键工具。3 - 5个微生物组研究对于鉴定特定的微生物至关重要，这些微生物在不同条件之间的丰度显着差异，例如健康和疾病状态，不同的环境条件，或者治疗之前和之后。分析微生物的差异丰度对于了解微生物群落在环境适应，宿主的疾病发展和健康中所起的作用至关重要。6用于鉴定微生物丰度变化的统计方法对于了解这些社区如何影响疾病进展和与宿主的其他相互作用至关重要，然后为治疗干预和诊断分析提供了新的策略。7
数据可视化和可解释的基准框架 数据可视化和可解释的基准框架 AI (XAI) AI (XAI)
本研究引入了一个名为 EDUMX 的基准框架，该框架利用 Streamlit 开源 Python 库，专为基于机器学习 (ML) 的预测和 XAI 任务而设计。该框架提供了一套全面的功能，包括数据加载、特征选择、关系分析、数据预处理、模型选择、指标评估、训练和实时监控。用户可以轻松上传各种格式的数据，探索变量之间的关系，使用各种技术预处理数据，并使用可自定义的指标评估 ML 模型的性能。凭借其用户友好的界面，该框架为各个领域的预测任务提供了宝贵的见解，满足了预测分析不断变化的需求。EDUMX 可供所有人使用。如果您想要了解访问此工具的详细信息，请联系 mkuzlu@odu.edu。
AI 与万物基准测试
GLUE [Wang et al., 2019a] 或 ImageNet [Deng et al., 2009] 等基准通常被提升为验证任何给定模型性能的基本常见任务的定义。因此，通过这些基准数据集证明的主张通常远远超出了它们最初设计的任务，甚至超出了最初的开发目标。尽管这些基准被展示和接受为通用能力进步的标志，但它们也存在明显的局限性。事实上，它们的开发、使用和采用的现实表明了一个构造有效性问题，其中所涉及的基准——由于它们在特定数据、指标和实践中的实例化——不可能捕捉到任何代表对它们的普遍适用性的主张的东西。在本文中，我们阐明了对
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
地下经济基准报告（RCW 18.27.800）
虽然建筑业是未注册企业最常出现的行业，但其他行业也存在这种情况。L&I 审计建筑业和其他行业中拥有工人赔偿保障的雇主，重点关注受伤率高的行业。在 2022 财年，L&I 对未注册账户进行了 700 多次审计，评估的保费和罚款近 690 万美元。考虑到 2022 财年的疫情，更多未注册企业接受了教育并有机会自愿遵守规定。如图 2 所示，在这些审计中，639 个账户被确定为欠缴保费或罚款。约 66% 的账户属于建筑业，其次是服务业。