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INF9813和INF9814 - 主题的一般检查清单和...
Boinformatics-基于INF4500课程文档：（考试期间不允许文档）参考文献：1）Arthur M. Lesk的章节“ Arthur M. Lesk”“生物信息传播概论”，2008年3月3日 - Eme Edition：简介基因组组织和基因组组织和进化档案，并进行了信息检索，并进行这些分会 +这些分会。（除了不属于考试的Perl编程外）。2）本书的章节约瑟夫·菲尔森斯坦（Joseph Felsenstein）“推断系统发育”，2004年：1。parsimmony方法2。计算进化变化3。那里有几棵树？4。找到启发式搜索的最佳树5。通过分支找到最好的树，并绑定11。距离矩阵方法12。物种四重奏13。DNA进化的模型16。似然方法
HPS203 人类思维学习笔记
人与人之间保持一致。谁是最杰出的行为主义者？约翰·B·沃森 行为主义者研究什么类型的数据？刺激和行为反应（客观、可观察的数据） 使用行为主义方法研究心理过程的主要问题是什么？不考虑心理事件，不考虑个人如何理解和解释客观情况。解释康德的先验方法并举例说明。先验方法涉及获取可观察的信息并推断原因。例如，物理学家可以在检查电子在云室中离开的路径后推断出电子的属性。解释为什么计算机的发展对认知革命很重要。它为理解人类认知提供了一个有用的比喻。唐纳德·布罗德本特是最早以这种方式使用计算机术语的研究人员之一。谁被认为是“认知心理学之父”？乌尔里克·奈瑟
尖峰排序AI代理
在这里，我们提出了Multihive，这是一种通过整合Cite-Seq数据模式来推断细胞嵌入的分层多模式深生成模型。MultiHive采用层次堆叠的潜在变量以及模态 - 特定的潜在变量，分别从模态中捕获共享和私人信息，从而促进集成，DeNoing和插入任务。使用金标准的真实和模拟数据集进行广泛的基准测试，这在整合Cite-seq数据集时表现出了多希夫的优势。多希化在推出缺失的蛋白质测量和与单峰数据集的Cite-Seq数据集的集成方面优于最先进的方法。使用胸腺细胞发育数据集，我们表明多型细胞的嵌入可以改善轨迹推断和基因趋势鉴定。最后，使用跨发育和疾病的数据集，我们证明了将多型提取的deNOCE表达在基因表达程序中分解有助于识别多个细胞层次结构的生物学过程。
RNA 时间戳可识别 RNA 测序中单个分子的年龄
目前的单细胞 RNA 测序 (RNA-seq) 方法仅提供有关基因表达动态的有限信息。我们在此介绍 RNA 时间戳，这是一种通过利用 RNA 编辑推断 RNA-seq 数据中单个 RNA 年龄的方法。为了引入时间戳，我们用一个报告基序标记 RNA，该基序由多个 MS2 结合位点组成，这些位点会募集与 MS2 衣壳蛋白融合的腺苷脱氨酶 ADAR2。ADAR2 与标记 RNA 结合会导致 A-to-I 编辑随时间累积，从而可以以小时级精度推断 RNA 的年龄。通过结合由同一启动子驱动的多个带时间戳的 RNA 的观察结果，我们可以确定启动子何时处于活跃状态。我们证明该系统可以推断多个过去转录事件的存在和时间。最后，我们应用该方法根据过去转录活动的时间来对单个细胞进行聚类。RNA 时间戳将允许将时间信息纳入 RNA-seq 工作流程。
基于广义 CHSH 不等式的设备独立量子密钥分发
量子密钥分发 (QKD) 的目的是使两方（Alice 和 Bob）能够在共享量子信道时生成密钥。例如，在 Ekert [ 1 ] 提出的实现中，信道由一个产生纠缠粒子的源组成，这些粒子被分发给 Alice 和 Bob。在每一轮中，Alice 和 Bob 各自从几种测量设置中选择一个来测量一个粒子。通过推断（从 Alice 和 Bob 的测量结果中）源发射接近于纯二分纠缠态的状态，可以保证 Alice 的测量结果是安全的，即任何可能控制量子信道的第三方（Eve）都不知道。这同时确保了如果 Bob 选择适当的测量设置，Bob 的结果与 Alice 的结果相关，即 Alice 和 Bob 的测量结果可以形成密钥。
使用人工智能发展英语教学/学习：从大学生角度进行的分析研究
随着时间的推移，机器变得越来越复杂、处理速度越来越快、越来越智能。完全像人类一样推理、推断和做出决定仍然遥不可及，然而，最近在人工智能 (AI) 技术和机器学习的应用方面取得了一些显著的进步。因此，本研究旨在从大学生的角度探讨有效应用人工智能 (AI) 应用来教授/学习英语的策略。本研究采用分析描述方法研究和分析文献，描述人工智能及其在英语教学/学习中的应用策略。使用了一份包含 40 项的问卷。它涵盖以下领域：人工智能策略及其适用于英语教学/学习的应用、这些应用的有效性、它们的实际用途以及在英语教学/学习领域使用它们的要求。测量问卷的有效性和可靠性显示 Cronbach's alpha 为 0.931。
从视频中提取心率的隐式神经模型
患有幻觉，从而降低了普遍性。直接应用先前的 INR 无法弥补这种信号强度不足，因为它们既适合信号也适合干扰因素。在这项工作中，我们引入了一个 INR 框架来增加这种体积描记器信号强度。具体来说，我们利用架构来实现选择性表示能力。我们能够将面部视频分解为血液体积描记器组件和面部外观组件。通过从该血液成分推断体积描记器信号，我们在分布外样本上展示了最先进的性能，而不会牺牲分布内样本的性能。我们在定制的多分辨率哈希编码主干上实现了我们的框架，通过比传统 INR 快 50 倍的速度实现实用的数据集规模表示。我们还提供了一个光学上具有挑战性的分布外场景的数据集，以测试对真实场景的泛化。代码和数据可以在 https://implicitppg.github.io/ 找到。
![arXiv:2211.02630v1 [eess.SP] 2022 年 10 月 29 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1e4d8efb55a784dc0723c0190b9f8dbabf243c23.webp)
arXiv:2211.02630v1 [eess.SP] 2022 年 10 月 29 日
我们研究从无创脑电图 (EEG) 推断用户意图的问题，以恢复患有严重言语和身体障碍 (SSPI) 的人的交流。这项工作的重点是改进打字任务中后验符号概率的估计。在打字过程的每次迭代中，都会根据当前概率估计为下一个查询选择一个符号子集。从事件相关电位 (ERP) 收集有关用户响应的证据，以更新符号概率，直到一个符号超过预定义的置信度阈值。我们提供了一个描述此任务的图形模型，并根据每个查询的标签向量上的判别概率推导出一个递归贝叶斯更新规则，我们使用神经网络分类器对其进行近似。我们在模拟打字任务中评估了所提出的方法，并表明它优于以前基于生成模型的方法。
广义CHSH不等式的无关设备量子键分布
量子密钥分布（QKD）的目的是给出两个当事方 - Alice＆Bob - 在共享量子通道时产生秘密密钥的可能性。例如，在Ekert [8]提出的实现中，该通道由产生分配给Alice＆Bob的纠缠粒子的来源组成。在每个回合中，爱丽丝和鲍勃的每个粒子都通过在几个测量设置中选择一个粒子来测量一个粒子。主张爱丽丝的测量结果是安全的，即任何第三方 - 夏娃 - 可能控制量子通道的未知，可以通过推断（从爱丽丝和鲍勃的测量结果中）来保证，源源发射的状态接近纯的两部分纠缠状态。这可以确保鲍勃的结果与爱丽丝的结果选择相关，如果他选择了适当的测量设置，即爱丽丝和鲍勃的措施结果可以形成秘密钥匙。
fMRI 数据的神经拓扑因子分析
神经影像学研究针对少量参与者和刺激物产生了数 GB 的时空数据。研究人员很少尝试建模和检查个体参与者之间的差异——只要使用正确的统计工具，即使在小样本中也应该可以解决这个问题。我们提出了神经拓扑因子分析 (NTFA)，这是一种概率因子分析模型，可以推断参与者和刺激物的嵌入。这些嵌入使我们能够将参与者和刺激物之间的差异推断为信号而不是噪声。我们根据内部试点实验的数据以及两个公开可用的数据集评估 NTFA。我们证明，与以前的拓扑方法相比，推断参与者和刺激物的表示可以提高对未见数据的预测泛化。我们还证明推断的潜在因子表示对于下游任务（例如多体素模式分析和功能连接）很有用。