掩盖语言建模(MLM)作为预处理目标已在基因组序列建模中广泛采用。虽然审计的模型可以成功地作为各种下游任务的编码器,但在预处理和推理之间的分离转变会对性能产生不利影响,因为预处理的任务是映射[蒙版]对预测的标志,但是[mask]在下游应用程序中却没有[mask]。这意味着编码器不会优先考虑其非[蒙版]令牌的编码,而是在部署时间与MLM任务相关的工作,并在与MLM任务相关的工作中计算参数并计算。在这项工作中,我们根据掩盖的自动编码器框架提出了一个修改的编码器架构,旨在解决基于BERT的变压器中的这种低效率。我们从经验上表明,所产生的不匹配特别是在基因组管道中有害的,在基因组管道中,模型通常用于特征提取而无需微调。我们在Bioscan-5M数据集上评估了我们的方法,其中包含超过200万个独特的DNA条形码。与因果模型和通过MLM任务预测的因果模型和双向体系结构进行比较时,我们在封闭世界和开放世界分类任务中实现了可观的性能增长。
作为新热带淡水的面部令人震惊的生物多样性丧失,迫切需要更有效,准确的生物监测工具,而这些工具比传统方法需要更少的分类专业知识。虽然对水或沉积物环境DNA(EDNA)的分析已迅速越来越受欢迎,但越来越多的研究正在研究“天然采样器” - 通过其喂养行为汇总Edna的生物 - 作为生物监测的工具。在这里,我们研究了大型新热带河流中丰富且分布广泛的淡水虾是否可以提供可靠的局部鱼类组合的快照。对虾饮食DNA的多标记元法码分析显示,研究区域的10天库存含量如此之多,而物种是监视计划中常用的基于Gillnet的方法的近三倍。这些有害生物的通才和机会喂养行为允许以大小的大小来检测广泛的物种,包括被传统的基于吉尼特的调查所忽略的小型。此外,由于近乎详尽的条形码参考数据库的可用性,大多数鱼类群都在物种水平上识别出来。随着分子分析的成本和速度继续降低,采样和加工的相对易于性使得该方法特别适合进行快速的生物多样性评估,并检测人类植物干扰的局部生态系统影响,互补观察方法,互补可提供对丰度,生物群,生物群和条件的数据。
摘要:高性能计算(HPC)的局限性严重制约着数值模型的发展。传统数值模型通常采用双精度来保证结果的准确性,但这种做法计算成本较高。虽然使用较低的精度可以大幅降低计算成本,但可能会引入舍入误差,这在特定条件下会影响精度。准双精度算法(QDP 算法)通过保留修正值来补偿这些舍入误差,从而提高结果精度。为了探究该算法对提高数值模型结果精度的有效性,本文将其应用于单精度版本的跨尺度预测模型——大气(MPAS-A),并在两个理想情况和两个真实数据案例中评估其性能。结果表明,应用QDP算法在三种情况下可使表面压力偏差分别降低68%、75%、97%和96%。与双精度试验相比,运行时间分别减少了28.6%、28.5%、21.1%和5.7%。本研究表明,QDP算法为数值模型提供了有效且经济的计算能力。
在混合现实(MR)设置中使用触觉反馈的引言是改善培训,技能学习和机器人模拟的一种新方法。随着虚拟和增强现实的发展,触摸互动已经变得越来越重要,连接物理和数字体验。触觉反馈通过创建模仿触摸的现实感觉,并有助于学习,尤其是对于复杂的任务来增强用户参与。在培训情况下,这种感官增加有助于受训者立即对其工作进行反馈,从而通过反复练习来支持技能发展。此外,机器人模拟中的触觉信号可以增强人类和机器人如何共同工作,从而创建一种对良好的远程操作和自主系统至关重要的伙伴关系。因此,在MR环境中使用触觉反馈具有改变教学方法并提高各个领域效率的许多潜力。
•命令和控制:“分析我们旅的通信设备的维护记录,并确定可能影响我们在30天操作中维护命令和控制能力的潜在故障。提供了优先维护和最大程度减少停机时间的建议。”•运动和操纵:制定一个小营大小的元素的路线规划策略,该元素进行运动,以接触山区的行动。考虑地形约束,敌人活动和物流。•情报:“分析特定区域中的社交媒体活动,以识别可以指示对手计划或操作的沟通趋势和异常。提供了进一步调查和潜在行动方案的建议。”•射击:“优化分区大小操作的弹药分配并确定火灾操作的高价值目标。提供了优先级目标和分配弹药以最大化火灾有效性的建议。”•保护:“分析了进行防御行动并确定潜在脆弱性的旅的大小元素的武力措施。提供了增强力保护和减轻潜在威胁的建议。”
通过监督学习(RVS)进行的加强学习被称为离线增强学习(RL)的新兴范式。虽然返回条件的RVS(RVS-R)在与离线RL任务有关的广泛数据集中占主导地位,但最近的发现表明,目标条件条件的RVS(RVS-G)优于特定的子最好数据集中的轨迹迹象,其中轨迹插入轨迹可用于实现最新功能性能。但是,这种优势的根本原因仍未得到充分探索。在本文中,采用了教学实验和理论分析,我们揭示了RVS-G在缝线轨迹中的熟练程度源于其在评估过程中概括到未知目标方面的熟练性。在这种见解的基础上,我们引入了一种新颖的RVS-G方法,即空间组成RVS(SC-RVS),以增强其概括为未知目标的能力。此反过来又增强了子最佳数据集上的trajectory缝合性能。具体而言,通过利用优势重量的力量和最大透气正则重量,我们的方法可以与现有的RVS-G方法相比,在行动选择中促进乐观目标采样的促进与维护差异的悲观水平。对D4RL基准测试的广泛实验结果表明,在大多数情况下,我们的SC-RV对基准的表现良好,尤其是在需要轨迹缝线的亚最佳数据集上。
摘要:本文研究了供应链(SC)的弹性(SC)的弹性在不断上升的背景下,开发了定量的,面向性能的指标,以评估SC的准备和物理互联网(PI)概念在增强SC弹性方面的功效。我们采用了弹性三角概念,传统上用于基础设施弹性评估,以随着时间的推移来衡量SC性能动态。我们的发现表明,PI概念通过改善开放合同存储中心网络(OCSC)网络的分布和存储来显着提高SC的弹性。敏感性分析进一步证明了这些策略的盈利能力,即使OCSC中的持有成本比大大高于传统仓库。这项研究通过为先验SC的弹性评估提供框架,为该领域做出了贡献,从而洞悉了PI概念的潜力,从而创造了更具适应性,强大和有效的SC。未来的研究指示包括将这些发现应用于各个工业领域,并探索对全球SC网络的长期影响。
Div> 1马来西亚马来西亚医学科学学院免疫学系,马来西亚巴鲁市,2个细胞疗法中心(CTC),约旦大学,安曼,安曼,约旦,约旦,医学实验室科学系3,应用医学科学系约旦,马来西亚巴鲁市医学科学医学科学学院医学科学学院4号医学微生物学和寄生虫学系Thick nibong, Malaysia, 7 Advanced Membrane Technology Research Center (AMTEC), School of Chemical and Energy Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, Malaysia, 8 LCPM, CNRS, Université de Lorraine, Nancy, France, 9 Tardigradenano LLC, Irvine, CA, United状态
摘要 - 尽管深度强化学习(DRL)和大型语言模型(LLMS)每个人都在应对自动驾驶中的决策挑战方面有希望,但DRL通常会遭受较高的样本复杂性,而LLMS则难以确保实时决策。为了解决这些局限性,我们提出了Tell-Drive,这是一个混合框架,该框架集成了教师LLM,以指导基于注意力的学生DRL政策。通过将风险指标,历史场景检索和域启发式法纳入上下文提示中,LLM通过思想链推理产生高级驾驶策略。随后,一种自我发挥的机制将这些策略与DRL代理的探索,加速政策融合并提高各种驾驶条件的鲁棒性。在多种流量方案中评估的实验结果表明,就成功率,平均收益和实时可行性而言,Tell-Drive优于现有的基线方法,包括其他基于LLM的方法。消融研究强调了每个模型成分的重要性,尤其是注意机制和LLM驱动指导之间的协同作用。最后,我们构建了一个虚拟真实的融合实验平台,以验证通过车辆中的实验实验在真实车辆上运行的算法的实时性能,易损和可靠性。全面验证结果可在我们的网站上找到。
3校长,晚母猪。Kamaltai Jamkar Mahila Mahavidyalaya,Parbhani。商学院 - SRTM University,NANDED-印度基于基于资源的观点理论的摘要,这项研究研究了供应链集成(内部,客户和供应商集成)如何影响公司的绩效。使用经验研究方法,通过97名经理和也门制药公司员工的问卷收集数据,以评估SCI对公司绩效的影响。通过使用SPSS和SMARTPLS软件分析数据,研究结果表明,内部和客户集成显着影响公司的性能,而供应商集成并未显示出显着效果。该研究为公司提供了见解,这些公司可以通过在其生产和营销过程中有效实施内部,客户和供应商的集成来提高其整体绩效。此外,SCI促进了直接沟通,并与客户和供应商的关系更牢固,最终导致提高效率和竞争力。关键字:供应链集成(SCI),内部集成(II),客户集成(CI),供应商集成(SI),公司绩效(FP)和基于资源的视图(RBV)。1。引言供应链集成(SCI)对于确保长期组织成功至关重要(Huo等,2014)。要保持竞争力,企业必须与供应商和客户紧密合作,以促进牢固的合作伙伴关系。SCI涉及制造商与供应链合作伙伴之间的战略协调,以优化整个供应链中的内部和外部资源和能力(Flynn等,2010)。一起运行时,供应链成员可以提高绩效,提高盈利能力并有效地满足客户需求(Kumar等,2017)。被认为是获得竞争优势的关键因素,SCI已被证明会显着影响公司的运营效率和财务绩效(Devaraj等,2007; Hendijani&Saeidi Saei 2020)。在当今的商业格局中,诸如采购原材料,管理库存和分销商品之类的任务不再局限于各个组织中,而是转向更广泛的供应