XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBERT
促进伯特边缘野生动物管理区域的共同管理
我承认我在stó：lō，sḵwxwú7mesh（Squamish），səlílwətaʔ / selilwitulh（tsleil-waututh）（tsleil-waututh）和xʷmm或m代yθkʷəyəyəyəymptimentiulh（spleilwItulh（tsleilwitulh））中，在未征收的客人身上的立场。我很高兴有机会在这一领域生活，工作和学习，并努力继续学习土著存在和照顾的历史和当前工作。我要感谢Semá：Th（Sumas）第一民族对Bert Brink Brink Wildlife Management地区（Bert Brink WMA）的恢复项目的反馈，并认识到该项目属于Semá：Th，Leq'á：Th，Leq'á：Mel，Mel，Mel，Mel，ÁtheLitz（aichelitz），Máthxwi（Máthxwi（Máthxwi）（Máthxwi）（Máthxwi）（sheylsseyl），Shelssqui： （Skowkale），Squiala，Ch'iyaqtel（Tzeachten）和Yeqwyeqwí：WS（Yakweakwioose）。我还想认识到由于时间和项目范围的限制，与这些社区的参与度有限，并且该项目的目的是进一步与Stó：Lō社区进一步互动。
高度良好的基因表达调节...
在看不见的文章上的出色表现表明，BERT模型的预测能够概括。使用BERT模型的多数投票，其中94.8％（2,019,050）的文章被识别为含有药物或蛋白质实体的药物目标（阳性）。在〜2.1m的正面预测文件中，21.9％（467,638）在Pubtator中包含药物和蛋白质实体。结果可能是低估的，因为药物或蛋白质实体（或两者都）可能被沉积为补充数据，而PubTator的后端算法未捕获。这意味着，即使文章被积极预测，在某些情况下，我们的工作流程可能不会捕获药物或蛋白质，因此手动策展人的任务使手动策展人检查了补充材料。的确，许多
使用 BERT 从整个 PubMed 中识别药物-靶标相互作用
摘要背景：药物-靶标相互作用 (DTI) 对于药物重新利用和阐明药物机制至关重要，它们收集在大型数据库中，例如 ChEMBL、BindingDB、DrugBank 和 DrugTargetCommons。然而，提供这些数据的研究数量（约 0.1 百万）可能仅占 PubMed 上包含实验性 DTI 数据的所有研究的一小部分。查找此类研究并提取实验信息是一项艰巨的任务，迫切需要机器学习来提取和管理 DTI。为此，我们开发了基于 Transformers 的双向编码器表示 (BERT) 算法的新型文本挖掘文档分类器。由于 DTI 数据与用于生成它的检测类型密切相关，因此我们还旨在合并函数来预测检测格式。结果：我们的新方法从以前未包含在公共 DTI 数据库中的 210 万项研究中识别和提取了 DTI。使用 10 倍交叉验证，我们获得了约 99% 的识别包含药物-靶标对的研究的准确率。检测格式预测的准确率约为 90%，这为未来的研究留下了改进的空间。结论：本研究中的 BERT 模型是稳健的，所提出的流程可用于识别包含 DTI 的新研究和以前被忽视的研究，并自动提取 DTI 数据点。表格输出有助于验证提取的数据和检测格式信息。总体而言，我们的方法在机器辅助 DTI 提取和管理方面取得了重大进步。我们希望它成为药物机制发现和再利用的有用补充。关键词：BERT、来自 Transformer 的双向编码器表示、用于生物医学数据的 BERT、药物靶标相互作用预测、挖掘药物靶标相互作用、生物医学文本挖掘、生物活性数据、药物再利用
评估BERT和CHATGPT模型中的推断，释义和相似性任务
摘要。本文的目的是研究在机械工程领域的Chatgpt和Bert模型的应用。在机器学习的背景下，ChatGPT和BERT模型可以应用于各种自然语言处理任务，例如根据文档的特定版本分析技术文档和构建说明，诊断出故障或客户服务。本文讨论了Bert和Chatgpt模型的基本特征，其起源，还研究了主要的建筑特征，并确定了模型的主要优势和缺点。论文分析并选择各种自然语言处理任务，以测试模型在机器学习中理解自然语言的能力。选定的标准任务分为语义组，以在三个领域的每个领域中识别Chatgpt和Bert模型的功能：逻辑推理任务，释义任务和文本相似性任务。本文还讨论了操作设计的概念，该概念涉及开发指导模型产生所需输出的输入。本文定量分析并比较了基于BERT和CHATGPT模型的性能。发现和研究了自然语言理解任务中Chatgpt模型瓶颈的原因。考虑使用Mivar方法对CHATGPT模型性能的可能改进。
网络bert虫 - 我们是谁
由果阿网络安全部门领导的网络网络社区，并由艾伯塔省的公共和私人组织的网络安全领导形成 - 旨在为艾伯塔省利益相关者提供信息，并影响与网络安全有关的事务，其目标是增强艾伯塔省的整体网络稳定稳定性。
使用Vader和Bert
摘要：在围绕Omicron疫苗接种的迅速发展的讨论中，该研究利用Twitter的数据，重点关注美国，从2022年3月至2023年3月。利用SNScrape Python库的功能，整理了一条全面的推文数据集，并随后受到严格的情感分析技术。采用了两种主要方法论：Valence Aware Away词典和情感推理器（Vader）和来自变形金刚（BERT）模型的双向编码器表示。数据进行了预处理，其中包括删除URL，HTML标签，提及和停止单词。使用Vader最初标记了这些推文，形成了用于训练BERT模型的基础层。遵循令牌化，数据批处理和模型构建后，对BERT模型进行了训练并随后评估。结果在研究期间与Omicron疫苗相关的讨论中照亮了情绪的多方面景观。此外，确定了可辨别的关系，突出了整个Omicron时期与疫苗相关的Twitter对话中的情感通量。这项研究在大流行的关键时期提供了对公共情绪的宝贵见解，并强调了当代自然语言处理工具在衡量公众舆论中的潜力。
当 BERT 遇到量子时间卷积学习，用于异构文本分类
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府或其任何机构、其雇员、承包商、分包商或其雇员均不对所披露信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或任何第三方的使用或此类使用结果做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构、其承包商或分包商对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
在图书馆中制作和使用人工智能：在瑞典国家图书馆创建 BERT 模型
如何开发和使用新型人工智能技术？本文结合数据和图书馆学的方法，重点介绍自然语言处理技术，尤其是国家图书馆中的自然语言处理技术。文章介绍了瑞典国家图书馆的藏书如何促成瑞典语新 BERT 语言模型的开发。文章还概述了该模型在学术图书馆中的具体用例，详细介绍了该模型如何使数字藏书可用于新形式的研究，从自动分类到增强搜索能力和改进 OCR 凝聚力。文章的结论强调了人工智能与图书馆相互影响的潜力，并指出，虽然人工智能可能会改变图书馆的运作方式，但图书馆也可以在人工智能的未来发展中发挥关键作用。
structMRNA一个基于双重水平的BERT模型和有条件的mRNA表示
在这项研究中，我们引入了StructMRNA，这是一种新的基于BERT的模型，该模型旨在详细分析mRNA序列和结构。DNABERT在理解具有双向编码器表示的非编码DNA的复杂语言方面的成功扩展到具有structMRNA的mRNA。这个新模型使用了一种特殊的双级掩蔽技术，该技术涵盖了序列和结构以及条件掩蔽。这使结构mRNA能够通过利用在广泛的数据集进行广泛的预培训期间学到的复杂序列结构相关性来熟练地生成有意义的mRNA序列嵌入mRNA序列。与诸如斯坦福大学OpenVaccine项目中的著名模型相比，结构mRNA在重要的任务中表现更好，例如预测RNA降解。因此，结构mRNA可以通过预测看不见的mRNA序列的二级结构和生物学功能来告知更好的基于RNA的治疗方法。通过严格的评估，进一步证实了该模型的熟练程度，揭示了其前所未有的跨各种生物体和条件的能力，从而在治疗设计的mRNA的预测分析中标志着显着进步。通过这项工作，我们旨在为mRNA分析设定新的标准，从而有助于更广泛的基因组学和治疗性发展领域。
社论：脑部计算机界面：新颖的应用和交互式技术
药物 - 靶相互作用（DTI）被认为是基因组药物发现的重要组成部分，DTI的计算预测可以加速到靶标的铅药物，这可以弥补缺乏耗时且昂贵的湿湿技术技术。当前，许多计算方法基于药物和靶标的顺序组成或理化特性来预测DTI，但是需要进一步的努力来改善它们。在本文中，我们提出了一种基于序列的新方法，以准确识别DTI。对于目标蛋白质，我们使用来自变压器（BERT）的预训练的双向编码器表示探索，以提取序列特征，这些序列特征可以提供独特而有价值的模式信息。对于药物分子，使用离散小波变换（DWT）来从药物分子纤维固定物中产生信息。然后，我们将DTI的特征向量加以连接，然后将它们输入由批处理层，矩阵线性激活层和线性层组成的特征提取模块，称为BRL块和称为卷积神经网络模块，以进一步提取DTIS。随后，将BRL块用作预测引擎。基于对比度损失和跨透明镜损失优化模型后，它给出了G蛋白偶联受体，离子通道，酶和核受体的靶族的预测准确性，最高为90.1、94.7、94.9和89％，这表明该建议的方法可以超过现有的预测者。提出的方法也可能是其他DIT的潜在选择。为了使研究人员尽可能方便，新预测器的Web服务器可自由访问：https：//bioinfo.jcu.edu.edu.cn/dtibert或http：//http：//121.36.221.79/dtibert/。