XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGenerate
utrgan：学习生成5'UTR序列以优化翻译效率和基因表达
摘要。mRNA的5'未翻译区域（5'UTR）对于该分子的可翻译性和稳定性至关重要，这对于设计合成生物学回路至关重要。几个UTR序列已获得专利，并广泛用于实验室。本文介绍了乌特甘（Utrgan），这是一种生成对抗网络（GAN）的模型，用于生成5'UTR序列，并与优化程序相结合，以确保目标基因序列或高核糖体负载和翻译效率的高表达。该模型生成模仿天然UTR的各种特性的序列，并优化它们以实现目标基因上的平均表达高达5倍，（ii）与初始UTR序列相比，平均核糖体负载高达2倍，（iii）提高平均平均翻译效率34倍。utrgan生成的序列在诸如内部核糖体进入位点，上游开放式阅读框架，G Quadruplexes以及Kozak和Initiation Start Start Codoon区域中，与已知的调节基序相似。体外实验表明，与人类beta Globin 5'UTR相比，UTRGAN设计的UTR序列导致人类TNF-α蛋白的翻译速率更高，这是一个具有较高生产能力的UTR。
Lip-sync ML：基于机器学习的框架，在最终幻想VII重生中生成Lip-sync动画
基于音素的方法，例如Jali [Edwards等。2016]过去曾提出过。他们需要音频和对话文本作为输入，以获取音素的时间序列数据以匹配音频。根据音素的时间，它们通过演奏与音素相对应的姿势来表达唇部同步动画。在上一个标题中，我们使用基于音素的方法为简单事件场景创建LIP-Sync动画。我们使用了SPPAS [BIGI 2015]的音素对齐方式，并通过音素融合了口腔姿势来播放唇部同步动画。我们将用于这种混合物的口腔姿势的集合视为一种称为LipMap的资产。图2显示了一些存储在唇布中的姿势。它为每个姿势存储骨转化。但是，当对话文本中没有即兴的声音或呼吸声时，这变得有问题。在这种情况下，音素将无法正确放置，导致错误的姿势与声音不匹配。需要进行手动调整以避免此问题。近年来，基于机器学习的方法，例如Nvidia的Omniverse Audio2Face [Karras等。2017]也已提出。我们的方法属于这些。根本差异之一
未分类//由 OIX GATEWAY NORFOLK VA 生成...
全年必须能够每年至少参加两次（通常是三月和九月）在华盛顿特区举行的 NNRPB 现场会议。董事会委员会可以在两次现场会议之间每月或全年根据需要举行一次虚拟会议，并且可以在工作日和正常工作日之外举行会议。 4. NNRPB 申请人可以立即开始申请。 4.a. 申请人材料包应于 2024 年 8 月 2 日前以一个 PDF 格式通过 https://private.navyreserve.navy.mil/cnrfc/N-Codes/N5A/nnrpbapply 以电子方式提交。 4.b. 申请材料包应包含一个 PDF 文件（即，该 PDF 应包含申请的所有组成部分）。该文件应包括一封不超过两页的信函，为申请人提供以下信息：军衔、姓名、等级/编号、海军电子邮件地址、最佳联系电话号码、当前海军职位、预备役状态（TAR/SELRES）、最近五次海军任务的描述，以及申请人希望加入 NNRPB 的原因说明。申请人还可以详细描述服务经历（如果有），包括担任民事董事会/顾问委员会（包括公司董事职位）、担任民选或任命职务或担任公司董事或民选/任命官员的职员。还可以提交一封推荐信（不计入两页个人陈述限制），并将其包含在单个 PDF 文件中。5. NNRPB 主席将在 2024 年 10 月 1 日之前亲自通知被选中者。6. 报告。根据参考 (b)，政策委员会申请材料不受报告控制。 7. 由 COMNAVRESFOR 参谋长 CAPT GE Edmonds 发布。// BT #0024 NNNN未分类// 马罗塔.吉莉安.罗斯.1606709192 分类：未分类//
视觉语言一致性指导的多模式及时学习盲人AI生成的图像质量评估
摘要 - 非常重要的是，文本提示调整在调整对比的语言图像预训练（剪辑）模型中表现出了启示性能，以对自然图像质量评估。但是，这种单模式提示学习方法仅调节剪辑模型的语言分支。这还不足以使剪辑模型适应AI生成的图像质量评估（AGIQA），因为AGIS在视觉上与自然图像有所不同。此外，没有研究与AGIS相关的AGIS和用户输入文本提示之间的一致性，该提示与AGIS的感知质量相关，并未研究以指导AgiQA。在这封信中，我们提出了视觉语言一致性指导的多模式的迅速学习，以学习为clip-agiqa。具体来说，我们分别在剪辑模型的语言和视觉分支中介绍了可学习的文本和视觉提示。此外，我们设计了一个文本对象对齐质量预测任务，该任务的学习视觉一致性知识用于指导上述多模式提示的优化。对两个公共AGIQA数据集的实验结果表明，所提出的方法超过了最先进的质量评估模型。源代码可在https://github.com/junfu1995/clip-agiqa上找到。
hu在Semeval-2024任务8a上：对比度学习学习嵌入以检测机器生成的文本吗？
本文介绍了我们为Semeval-2024任务8开发的系统，“多基因，多域和多语言的黑盒机器生成的文本检测”机器生成的文本是主要的结合文本之一，这是由于使用大型文本（LLM）在虚假的文本中使用大型语言模型（llm），在伪造的文本中，播放，或者在考试中作弊，或偶尔抄写。已经开发了许多系统来检测机器生成的文本。尽管如此，这些系统中的大多数都依赖于文本生成模型。在现实世界中，这种限制是不切实际的，因为通常无法知道用户使用哪种特定模型用于文本生成。在这项工作中，我们提出了一个基于对比度学习的单个模型，该模型使用了基线参数的40％（149m vs. 355m），但在测试数据集（137名参与者中的21位）上显示了可比的性能。我们的主要发现是，即使没有多个模型的集合，单个基本模型也可以在数据增强和对比度学习的帮助下具有可比性的性能。1
评估Chatgpt生成的常见疾病的鉴别诊断，具有非典型陈述：描述性研究
Kiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHDKiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHD
我们可以信任大型语言模型生成的代码吗？跨不同LLMS
大型语言模型（LLM），例如Chatgpt和Github Copilot，已彻底改变了软件工程中的自动代码。但是，由于这些模型被越来越多地用于软件开发，因此对生成代码的安全性和质量引起了人们的关注。这些问题源于LLMS主要是对公开可用的代码存储库和基于Internet的文本数据进行培训的，这可能包含不安全的代码。这给生成的代码中带来了永久性漏洞的重大风险，从而创造了潜在的攻击媒介，以造成恶意参与者的剥削。我们的研究旨在通过在代码生成过程中通过内置学习（ICL）模式引入安全行为学习的框架来解决这些问题，然后进行严格的安全评估。为了实现这一目标，我们选择了四个不同的LLM进行实验。我们已经在三种编程语言中评估了这些编码LLM，并确定了安全漏洞和代码气味。该代码是通过ICL生成的，具有策划的问题集，并经过严格的安全测试，以评估生成的代码的整体质量和可信度。我们的研究表明，ICL驱动的单发和少的学习模式可以增强代码安全性，从而减少各种编程场景中的漏洞。开发人员和研究人员应该知道，LLM对安全原则的理解有限。当生成的代码部署在生产系统中时，这可能会导致安全漏洞。在使用LLM进行代码生成时，请考虑这一点。我们的研究重点介绍了LLM是软件供应链的新漏洞的潜在来源。本研究文章提供了有关改善LLM安全性的见解，并鼓励主动将LLMS用于代码生成以确保软件系统安全。
合成现实与人工智能生成的内容 合成现实与人工智能生成的内容
推荐引用 推荐引用 Moreira, Daniel；Marcel, Sebastien；Rocha, Anderson。《合成现实与人工智能生成内容》。IEEE 安全与隐私，22，3：7-10，2024 年。摘自 Loyola eCommons，计算机科学：教师出版物和其他作品，http://dx.doi.org/10.1109/MSEC.2024.3388244
感知少，生成更多：用蒙版自动编码器进行超高效率3D传感的训练激光雷达感知
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一种破坏性节俭的激光雷达感知数据流，该数据流产生而不是感知环境的一部分，这些部分是基于对环境的广泛培训，或者对整体预测准确性的影响有限的。因此，所提出的方法将传感能量与训练数据进行交易，以获取低功率机器人和自动导航，以便用传感器省将，从而在一次电池充电时延长了其寿命。我们提出的为此目的提出的生成预训练策略称为径向掩盖的自动编码（R-MAE），也可以在典型的激光雷达系统中很容易实施，通过选择性激活和控制在现场操作过程中随机生成的角区域的激光功率。我们的广泛评估表明，使用R-MAE进行预训练可以重点关注数据的径向段，从而比常规程序更有效地限制了空间关系和对象之间的距离。因此，所提出的方法不仅降低了传感能量，而且还提高了预测准确性。例如，我们对Waymo，Nuscenes和Kitti数据集进行了广泛的评估表明，该方法在跨数据集的检测任务的平均精度提高了5％，并且从Waymo和Nuscenes转移到Kitti的检测任务的平均精度提高了4％。在3D对象检测中，它在KITTI数据集中的中等难度水平下，在AP中最多可增强小对象检测。即使使用90％的径向掩蔽，它在Waymo数据集中所有对象类中的MAP/MAPH中都超过了基线模型。此外，我们的方法在Nuscenes数据集上分别获得了MAP和NDS的3.17％和2.31％的提高，这表明了其在单个和融合的LIDAR相机模态方面的有效性。代码可在https://github.com/sinatayebati/radial Mae上公开获取。索引项 - lidar预训练，掩盖自动编码器，超有效的3D传感，边缘自治。
年龄对AI生成广告感知的影响
我们在此宣布本文代表我们自己的工作。我们宣布，我们已经获得了必要的道德批准（例如GDPR），并承认我们在研究中的义务和参与者/受访者的权利。我们已经阅读并应用了Jönköping大学的当前研究道德准则，内容涉及在课程指南中介绍的这项工作中使用人工智能工具（AI）工具。在准备本工作期间，作者使用了以下AI工具以及其使用的目的。Scribbr：窃检查器。deepl写入：校正句子中语法和结构错误。语法：校正句子中语法和结构错误。chatgpt：校正句子中语法和结构错误。作为作者，我们已经根据需要审查和编辑内容，并对论文的内容承担全部责任。签名：日期：2023年5月17日签名：日期：2023年5月17日