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使用语言模型的蛋白质序列域注释
蛋白质功能推论依赖于通过序列模拟性的注释蛋白质域，通常通过剖面隐藏的Markov模型（配置文件HMM）建模，该模型捕获了相关域内的进化多样性。但是，在以序列进行建模残基时，file-file hmms可以使强大的简化独立性假设。在这里，我们介绍了诗篇（使用语言模型的蛋白质序列注释），这是一种层次方法，可放松这些假设，并使用蛋白质语言模型学到的蛋白质序列的表示，以实现高敏感性，高特异性残基级蛋白序列注释。我们在由基于轮廓HMM的方法确定的一组策划的“地面真实”注释中验证了诗篇的表现，并突出显示诗篇作为蛋白质序列注释的有希望的替代方法。
2024韩国 - U.S。供应链物流会议...
1）H.C.Lee，KMI运输研究部总干事2）Sooyoung Yang，高级顾问FNS美国3）美国CJ Logistiss，美国美国公共机构（MARAD或运输部）（TBD）（TBD） - 美国物流网络安全专家（TBD） - Eunsoo Lee，NJCU教授 - HMM总经理Shin Kim -Chungwook Choi（韩国大使馆） - E.K.Lee，物流研究部，KMI
使用语言模型的蛋白质序列域注释
蛋白质功能推论依赖于通过序列模拟性的注释蛋白质域，通常通过剖面隐藏的Markov模型（配置文件HMM）建模，该模型捕获了相关域内的进化多样性。但是，在以序列进行建模残基时，file-file hmms可以使强大的简化独立性假设。在这里，我们介绍了诗篇（使用语言模型的蛋白质序列注释），一种分层方法，可放松这些假设，并使用蛋白质语言模型学到的蛋白质序列的表示，以启用高敏，高特异性残基级蛋白质序列。我们还为蛋白质序列结构域注释开发了一个基准，在该序列身份的给定阈值下，训练和测试序列进行了严格的分裂，以在其任何域之间没有相似性。一次分配一个域家族的基准测试分析不支持注释多域蛋白的方法，其中训练和测试序列需要来自不同家族的多个域。我们在此基准测试中验证了诗篇的表现，并突出显示诗篇作为HMMER的有希望的替代方法，即一种基于最新的基于HMM的方法，用于蛋白质序列注释。
资本主义经济中的失业
摘要： - 本文介绍了隐藏的马尔可夫模型在波兰语言中的文本生成中的应用。开发了一个生成文本的程序，利用隐藏的马尔可夫模型。该程序使用参考文本来学习可能的字母序列。还讨论了文本处理的结果。提出的方法也可以在语音识别过程中有所帮助。键字： - 自然语言处理，文本生成，隐藏的马尔可夫1简介言语综合和识别的领域在过去30年中，由于蜂窝电话的开发，它被广泛使用。在最流行的语音综合方法和分析方法中，采用了隐藏的马尔可夫模型（HMM）[2,6]。隐藏的马尔可夫模型也可以在其他领域中使用，仅命名遗传学，复制DNA代码或经济学，以预测未来的经济结果[3,4]。hmm of str k的估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。 计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。 序列以相同的k字符开始构成上下文。 它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。 2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。 它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。序列以相同的k字符开始构成上下文。它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。然后从公式1计算出可能性，其中p ij是条件下元素x i的概率，前面的符号为x j。[8] p ij（x i /x j）= p（xi∩xj） /p（x j）（1）如果给定序列中n元素的值S n取决于元素n-1的值，则可以应用HMM的值来预测连续值。条件下元素x n+1发生的概率是：p（x n+1 /x n）给出：p（x n+1 /x n）（2）
基于惯性传感器的环境活动识别...
摘要 — 环境辅助生活 (AAL) 旨在创建创新的技术解决方案和服务，以支持老年人的独立生活，改善他们的生活质量并降低与医疗和社会护理相关的成本。AAL 系统通过基于传感器的技术提供健康监测，以保持健康和功能能力并为老龄化人口提供社会支持。人类活动识别 (HAR) 是开发强大的 AAL 解决方案的推动因素，尤其是在安全关键环境中。因此，在此领域内应用的 HAR 模型（例如用于跌倒检测或向护理人员提供背景信息）需要准确，以协助开发可靠的支持系统。在本文中，我们评估了三种机器学习算法，即支持向量机 (SVM)、隐马尔可夫模型 (HMM) 和 SVM 的混合 (SVM-HMM) 以及应用于老年人和他们的护理人员之间收集的数据集的人工神经网络 (ANN)。检测到的活动稍后将作为双向活动意识系统的输入，以增加社会联系。结果显示这三种算法都具有很高的分类性能。具体来说，SVM-HMM 混合表现出最佳的分类性能。除此之外，我们还将我们的数据集公开供机器学习社区使用。
单元 1 – 单位与测量
5. 单位相互换算的换算系数：在单位制之间转换时，量纲分析提供了必要的换算系数。例如：将速度从公里每小时 (km/h) 换算为米每秒 (m/s)：hmm/h——185m/s 利用量纲分析，可得出此换算系数，即一公里等于 1000 米，一小时等于 3600 秒：1/rm/h=3600s1000m=185m/s 同样，也可得出不同单位制之间各种量的换算系数，如从 CGS 换算为 MKS，反之亦然。
海上搜索任务的持续时间表评估和自适应重新计划
自适应自动驾驶汽车进行的抽象搜索操作多年来一直是引起人们极大兴趣的话题。此类操作需要精心安排的多个车辆的安排协调，这些车辆在感兴趣的地区执行搜索任务。由于海事环境的固有不确定性，如果车辆具有重要的能力以适应其任务以实时匹配其检测到的环境，则可能无法保持最初计划的搜索时间表。我们提出了一种多车自适应算法，用于动态评估和弹性重新规划在海上环境中常见的可变长度任务。在自适应评估和重新规划问题中，最初计划通过自适应，自主搜索工具执行一组任务。任务根据先验知识和预期的结果在预定的时间表下分配给搜索车辆。由于车辆对环境或目标姿势等原位条件的自主性和反应性，因此每个任务所需的精确持续时间和行动尚不清楚。我们开发了一个隐藏的马尔可夫模型（HMM），用于传播任务估计，并加上基于二次编程的弹性重新安排机。结果是一种集成的估计和安排适应方案，该方案迅速，有效地基于原位观察结果重新计划了车辆的时间表。数值模拟结果表明，与现有方法相比，这种新颖的HMM方法可避免的时间表变化超过两倍。
人类语言技术最新进展调查
1 口语输入 1 Ron Cole 和 Victor Zue，章节编辑 1.1 概述 ......................。。。。。1 Victor Zue 和 Ron Cole 1.2 语音识别。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 Victor Zue、Ron Cole 和 Wayne Ward 1.3 信号表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。..10 Melvyn J.Hunt 1.4 稳健语音识别 ..............15 Richard M. Stern 1.5 语音识别中的 HMM 方法 .。。。。。。。。21 Renato De Mori 和 Fabio Brugnara 1.6 语言表示。。。。。。。。。。。。。。....30 Salim Roukos 1.7 说话人识别 .................。。36 Sadaoki Furui 1.8 口语理解。。。。。。。。。。。。。42 Patti Price 1.9 章节参考资料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
时间动力学预测家族性额颞痴呆症的症状发作和认知能力下降
图2在晚期症状阶段发生网络动力学的变化。（a）由状态占领的主组件分析（PCA）加载的组件加载。（b）分数分数显示，与在纵向随访期间未转化为有症状阶段的人相比，转换器（最新的预症状扫描）显着增加。（c）按州分数占用率，显示了状态2（显着性）占用率的转换器的增加。（d）所有承运人的占用率。（e）状态2与非携带者（NC）相比，预症状突变载体（PSC）显示了与年龄非线性关系的证据。genfi，遗传额颞倡议；嗯，隐藏的马尔可夫模型
Kazuya TAKEDA，名古屋大学/TierIV
• 驾驶员识别（GMM） • 车辆跟驰行为建模（GMM） • 车道变换轨迹建模（HMM+GMM） • 驾驶员烦躁检测（贝叶斯网络） • 根据驾驶行为检测危险点 • 使用事件记录器评估驾驶员风险 • 驾驶诊断和反馈系统 • 驾驶数据检索系统 • 驾驶员注视和车辆操作建模（HMM） • 跟踪驾驶员观察到的路边标志 • 分析自动驾驶时的驾驶员注视行为 • 使用眨眼检测乘客焦虑（点过程） • 使用深度学习实现自动驾驶（CNN、RNN、AE、GAN、Transformer……）