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评估调节基因组学预训练的DNA语言模型的代表性
基因组语言模型（GLM）的出现提供了一种无监督的方法，可以在非编码基因组中学习各种顺式调节模式，而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明，可以利用预训练的GLM，以提高广泛的调节基因组学任务的预测性能，尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试，从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们评估了预训练的GLM的代表性，以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明，当前的GLM与使用单热编码序列的常规机器学习方法没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要局限性，从而在非编码基因组的常规预训练策略中提出了潜在的问题。
评估调节基因组学预训练的DNA语言模型的代表性
基因组语言模型（GLM）的出现提供了一种无监督的方法，用于学习非编码基因组中的广泛的顺式调节模式，而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明，可以利用预训练的GLM来提高广泛的监管基因组学任务的预测性能，尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试，从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们评估了预训练的GLM的代表性，以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明，与使用单热编码序列的常规机器学习方法相比，探测预训练的GLM的表示没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要差距，从而在非编码基因组的常规培训策略中提出了潜在的问题。
企业家自我效能与警觉性在中小企业绿色物流管理中的作用
本研究旨在检验一致性并建立模型。它还探讨了影响可持续性绩效的中介变量和调节变量的作用。本研究中使用的群体是一组中小企业 (SME)，样本为 250 家（Wiratchai，1999 年）。使用智能 PLS 模型，采用两阶段方法对高维潜在变量进行直接路径、中介和中介效应分析。研究结果发现，GLM、EA 和 ESE 对 SP 有直接的正向影响。EA 和 ESE 对 GLM 有直接的正向影响。中介影响测试的结果发现，EA 通过 ESE 的中介作用影响 GLM，EA 通过 ESE 的中介作用影响 SP。但是，没有发现 GLM 通过 ESE 的中介作用影响 SP 之间有任何中介作用。中介影响测试的结果发现，EA 通过 ESE 的调节变量影响 SP，EA 通过 ESE 的调节变量影响 GLM。
在GPU-POOR的生成AI时代的自动文本评分
用于自动文本评分（ATS）的生成语言模型（GLM）的抽象当前研究几乎专注于通过应用程序编程接口（API）查询专有模型。然而，这种做法引发了透明度和安全性的问题，这些方法几乎没有效率或可定制性的方式。随着较小的开源型号的最新扩散，可以选择使用配备适度的消费级硬件的计算机来探索GLM，也就是说，对于“ GPU差”。在这项研究中，我们分析了用于ATS的开源，小规模GLM的性能和效率。结果表明，经过微调时，少量的开源GLM的表现要比大量专有GLMS，但没有最先进的性能。除了ATS外，我们还采取了一些小步骤来分析模型通过促使GLM解释其分数来生成反馈的能力。模型生成的反馈表现出了希望，但需要更严格的评估，重点是目标用例。
基因组语言模型：机会和挑战
大型语言模型（LLM）在广泛的科学领域，尤其是在生物医学科学中都产生了变革性的影响。就像自然语言处理的目标是了解单词序列一样，生物学的主要目标是了解生物学序列。基因组语言模型（GLM）是在DNA序列上训练的LLM，具有显着提高我们对基因组的理解以及各种量表的DNA元素如何相互作用以产生复杂功能的潜力。为了展示这种潜力，我们突出了GLM的关键应用，包括功能约束预测，序列设计和转移学习。尽管最近取得了显着的进展，但发展有效而有效的GLM却带来了许多挑战，尤其是对于具有较大且复杂基因组的物种。在这里，我们讨论了开发和评估GLM的主要考虑因素。
处理物种分布模型中的面积空间未对准
物种分布模型（SDMS）广泛用于估计物种 - Envi Ronment关系（SERS）并预测跨时空的物种分布。为此，在建模过程开始时选择相关的空间晶粒作为预测变量和响应变量的关键。但是，环境变量通常来自晶粒的大规模气候模型，比响应变量之一更粗糙。这种区域到点的空间未对准会偏向SER伴侣，并危害预测的稳健性。我们使用了一种虚拟物种方法，在不同级别的区域空间空间未对准之间运行模拟，以寻求解决此问题的统计解决方案。我们特别比较了在环境条件下，在不同程度的空间异质性，三个SDMS：A GLM，A GLM，A空间GLM和Berkson误差模型（BEM）中评估的SER估计值和预测性能的准确性，这些空间异质性（Berkson误差模型（BEM））占了细粒度的环境HET在粗粒细胞内的性质。只有BEM准确地估算了从相对粗粒的环境数据（比响应晶粒的50倍），而两个GLM的Ser提供了扁平的Ser。但是，从粗粒数据预测时，这三个模型的表现较差，尤其是在比训练条件更异质的环境中。相反，相对于训练数据集而减少环境的异质性减少了预测性偏见。由于预测是由协变量元数据进行的，因此BEM的预测性能低于两个GLM。因此，标准模型选择方法将无法选择最能估计SER的模型（这里是BEM），这可能会导致对物种分布的环境驱动因素的错误解释。总的来说，我们得出的结论是，由于可以在响应谷物上稳健地估算SER，因此BEM具有巨大的希望，可以克服面积到点的错位。
森林生态与管理-NSF -PAR
生物多样性在全球范围内正在下降，如果要逆转当前趋势，预测物种多样性至关重要。树种丰富度（TSR）长期以来一直是生物多样性的关键衡量标准，但在当前模型中存在很大的确定性，尤其是考虑到经典的统计假设和机器学习成果的生态解释性差。在这里，我们测试了几种可解释的机器学习方法，以预测TSR并解释美国大陆的驾驶环境因素。我们开发了两个人工神经网络（ANN）和一个随机森林（RF）模型，以使用森林库存和分析数据和20个环境协变量来预测TSR，并将它们与经典的广义线性模型（GLM）进行比较。模型。采用了一种可解释的机器学习方法，Shapley添加性解释（SHAP），以解释驱动TSR的主要环境因素。与基线GLM相比（R 2 = 0.7； MAE = 4.7），ANN和RF模型的R 2大于0.9，MAE <3.1。此外，与GLM相比，ANN和RF模型产生的空间群集TSR残差较少。塑形分析表明，TSR最好通过干旱指数，森林面积，高度，最干燥季度的平均降水量和平均年温度预测。塑造进一步揭示了环境协变量与TSR和GLM未揭示的复杂相互作用的非线性关系。该研究强调了森林地区保护工作的必要性，并减少了低森林但干旱地区的树种与降水有关的生理压力。此处使用的机器学习方法可用于研究其他生物的生物多样性或在未来气候场景下对TSR的预测。
基于功能性近红外光谱的脑机接口综述
回归因子预处理的信号中分别提取了常用的 fNIRS 特征 , 并比较了它们的质量 。 结果表明 , 基于 GLM 的方法能够对大脑活动提供更好的单次实验评估 ,