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增强DNA基础模型以解决掩盖效率低下
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。
具有物联网功能的心率传感器
摘要。本文介绍了一种基于深度学习的系统，用于实时面罩检测，旨在增强面具合规性至关重要的环境中的公共卫生监测。利用卷积神经网络（CNN）用Tensorflow和Keras构建，模型E ff e ff e ff将工具分类为戴面膜或不戴面膜的模型。数据预处理和八月技术提高了各种输入信息的鲁棒性，从而确保了高性能和概括性。在Google Colab上开发的，该系统利用基于云的资源进行E FFI CIENT模型培训和部署，从而消除了对当地大量硬件的需求。它支持实时图像分析，可扩展用于连续视频监视，使其适用于大规模应用。与Google Drive集成简化了数据管理，简化了更新和部署。该系统提供了一种可访问的解决方案，用于在公共空间中掩盖合规性监视，OFF的准确性，可扩展性和易于部署性。future工作将专注于通过掩码类型的多类分类，自动响应的IoT集成以及Edge设备部署以提高可访问性。该工具展示了AI在促进公共环境中的健康和安全方面的潜力。
什么是呼吸器（面膜）拟合测试？
＃练习描述1弯曲在佩戴者上的弯曲应站立并弯曲腰部，好像要触摸他们的脚趾一样。即：站立5s - 弯曲10秒 - 站立5s - 弯曲10秒 - 站立5-弯曲5 - 弯曲10秒 - 站立5s。2说话的佩戴者应该大声，缓慢和大声说话，以便被合适的测试人员清楚地听到。佩戴者将从监视器上直接显示的准备好文本中读取。3头至侧面，佩戴者应固定在适当的位置，将头部从侧面慢慢旋转30秒，并在每个极端进行两次吸入。4上下移动的佩戴者应慢慢上下移动头部40秒钟，并在每个极端处两次吸气。应指示穿着者在向上吸入（即朝天花板看时）。
从superString到索引：使用蒙版洞穴 - 轮毂转换（MBWT）
DNA测序数据的指数增长需要有效的解决方案，以存储和查询大规模𝑘 -MER集。虽然最近的索引方法使用频谱的弦乐集（SPS），全文索引或哈希，但它们通常会施加结构性约束或需求广泛的参数调整，从而限制了其在不同数据集和数据类型上的可用性。在这里，我们提出了FMSI，这是一种最小的参数，高度空间效率的成员索引和压缩字典，用于任意𝑘 -MER集。fmsi将近似最短的超级弦与蒙面的洞穴 - 轮毂变换（MBWT）结合在一起。与传统方法不同，FMSI在没有预定义的假设上进行操作，而对𝑘 -mer重叠模式则可以利用它们。我们证明，与第二好的竞争对手相比，FMSI比SSHASH，SBWT和CBL等已建立的索引提供了卓越的存储效率，其空间节省最高为2-3倍，具体取决于数据集，𝑘 -MER大小，采样，采样和基因组复杂性，同时支持快速成员和词典成员和义务质量。总体而言，这项工作将基于超弦的索引作为基因组数据的高度通用，灵活且可扩展的方法，并在Pangenomics，宏基因组学和大规模基因组数据库中进行了直接应用。
通过无掩模局部原子层沉积图案化纳米级金属氧化物薄膜进行纳米制造
摘要 ：改进的露天空间原子层沉积 (SALD) 头用于在各种基底上制造复杂氧化物图案。共反应物保持在周围大气中，设计了一个由三个同心喷嘴和一个前体出口组成的简单注入头。可以轻松且可逆地修改金属前体出口的直径，从而可以直接形成具有不同横向尺寸的图案。成功证明了无掩模沉积均匀和同质的 TiO 2 和 ZrO 2 薄膜，横向分辨率从毫米到几百微米范围可调，同时将膜厚度保持在几纳米到几百纳米范围内，并在纳米级控制。这种局部 SALD 方法称为 LOCALD，还可以在结构化基底上进行层堆叠和沉积。
语言实体掩蔽可改善低资源语言的多语言模型的跨语言表示
按照掩蔽语言建模 (MLM) 目标进行训练的多语言预训练语言模型 (multiPLM) 通常用于双语文本挖掘等跨语言任务。然而，这些模型的性能对于低资源语言 (LRL) 仍然不是最优的。为了改进给定 multiPLM 的语言表示，可以进一步对其进行预训练。这称为持续预训练。先前的研究表明，使用 MLM 进行持续预训练，随后使用翻译语言建模 (TLM) 进行预训练可以改进 multiPLM 的跨语言表示。然而，在掩蔽期间，MLM 和 TLM 都会给予输入序列中的所有标记相同的权重，而不管标记的语言属性如何。在本文中，我们引入了一种新颖的掩蔽策略，即语言实体掩蔽 (LEM)，用于持续预训练步骤，以进一步改进现有 multiPLM 的跨语言表示。与 MLM 和 TLM 相比，LEM 将掩码限制在语言实体类型名词、动词和命名实体上，这些实体在句子中占据更重要的地位。其次，我们将掩码限制在语言实体范围内的单个标记上，从而保留更多上下文，而在 MLM 和 TLM 中，标记是随机掩码的。我们使用三个下游任务评估 LEM 的有效性，即双语挖掘、并行数据管理和代码混合情感分析，使用三种低资源语言对英语-僧伽罗语、英语-泰米尔语和僧伽罗语-泰米尔语。实验结果表明，在所有三个任务中，使用 LEM 持续预训练的多 PLM 优于使用 MLM+TLM 持续预训练的多 PLM。
11masked语言模型
让我们首先讨论整体体系结构。基于双向变压器的语言模型在两种方式上与前几章中的因果变压器不同。首先是注意功能不是因果关系。我可以考虑以下令牌i + 1等。第二个是训练略有不同，因为我们在文本的中间预测了某些东西，而不是最后。我们将在此处讨论第一个和下一节中的第二个。图11.1 A，从第9章复制在此处，显示了第9章的左右方法中的信息流。每个令牌上的注意力计算基于上述（和当前）输入令牌，忽略了所考虑的令牌右侧的潜在有用信息。双向编码器通过允许注意机制在整个输入中进行范围来超越此限制，如图11.1 b。11.1 b。
Pro-Xtentm蒙版T细胞Endagers：投资者致电
本演讲中的陈述不是历史事实的陈述是前瞻性的陈述。这种前瞻性陈述包括但不限于关于：Vir Biotechnology的肿瘤学实体肿瘤组合，临床前管道和Pro-Xten TM掩盖TCE平台的治疗潜力，以及VIR Biotechnology的策略，计划和期望与之相关； VIR生物技术的CHD和CHB计划的治疗潜力，以及Vir Biotechnology的战略，计划和期望与此相关；生物技术对其他管道计划的期望和VIR生物技术的潜力； Vir Biotechnology的现金余额和预期的现金跑道； VIR生物技术对其肿瘤学和肝炎计划的临床开发计划和期望，包括用于正在进行的和计划的临床试验的方案和入学方案，潜在的合作机会，数据读数和演示文稿以及预期的时间表； VIR生物技术研究疗法的潜在益处，安全性和功效；人工智能和机器学习对VIR生物技术的研发工作的潜在影响；以及任何上述任何假设。诸如“目标”，“预期”，“相信”，“可以”，“期望”，“目标”，“打算”，“五月”，“计划”，“潜在”，“有前途”，“意志”，“意志”和类似的表达方式都旨在识别前瞻性陈述，尽管并非所有的前瞻性陈述都必须包含这些识别的词语。这些前瞻性陈述是基于VIR生物技术管理的信念，以及当前可用于管理的假设和信息。这种陈述反映了VIR生物技术对未来事件的当前观点，并受到已知和未知风险的影响，包括但不限于限制：意外的安全性或有效性数据或在临床试验或数据读数中观察到的结果； VIR生物技术与监管机构的计划互动的时间和结果；获得监管批准的困难；对于VIR Biotechnology的各种合作的预期收益是否可以实现，包括与其他可能是VIR生物技术竞争对手合作或以其他方式具有不同利益的公司合作的困难；获得制造能力的挑战；临床部位激活率或临床试验入学率低于预期；通过Vir Biotechnology的竞争对手以及预期或现有竞争的变化，成功开发和/或商业化替代产品候选者； VIR生物技术在努力中使用人工智能和机器学习，以设计下一代蛋白质以及其他研究和开发工作；实际支出的时间和数量，包括不限于Vir Biotechnology预期的GAAP R＆D和SG＆A支出；地缘政治变化或其他外部因素；以及意外的诉讼或其他争议。鉴于这些风险和不确定性，可能不会发生前瞻性陈述中提到的事件或情况。药物开发和商业化涉及高风险，只有少量的研发计划才会导致产品商业化。结果进行早期临床试验可能不会表明较晚或大规模临床试验的完整结果或结果，也不能确保监管批准。实际结果可能与预期的结果有所不同，并且变化可能是重要的。在公司向美国证券交易委员会提交的文件中讨论了可能导致公司实际结果与当前预期不同的因素，其中包括其中包含的“风险因素”的部分。这些前瞻性陈述不应被视为预测或诺言，也不应将其视为暗示任何迹象，保证或保证做出了这种前瞻性陈述的假设是正确或详尽的，或者在假设的情况下，在本演讲中完全指出。您被告知不要不依赖提出的科学数据或这些前瞻性陈述，这些陈述仅在本演讲之日起说明。除法律要求外，VIR Biotechnology没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。vir生物技术声称，保护安全港对1995年《私人证券诉讼改革法案》中包含的前瞻性陈述进行保护。
pilamim：通过整合像素和潜在的蒙版图像建模
在蒙版的图像建模（MIM）中，存在两个主要方法：像素MIM和潜在MIM，每个方法分别利用不同的重建目标，原始像素和潜在表示。Pixel Mim倾向于捕获低级视觉细节，例如颜色和纹理，而潜在MIM专注于对象的高级语义。但是，每种方法的这些独特的优势可以导致依赖特定视觉特征的任务中的次优性能。为了解决这一限制，我们提出了Pilamim，这是一个统一的框架，结合了像素MIM和潜在MIM以整合其互补优势。我们的方法使用单个编码器以及两个不同的解码器：一个用于预测像素值，另一种用于潜在表示，可确保捕获高级和低级视觉特征。我们将[Cls]令牌进一步集成到重建过程中，以汇总全局上下文，从而使模型能够捕获更多的语义信息。广泛的实验表明，在大多数情况下，Pilamim优于MAE，I-JEPA和BOOTMAE等关键基线，证明了其在提取更丰富的视觉表示方面的有效性。该代码可在https://github.com/joonmy/pilamim.git上找到。