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在固体基础上建立视觉模型的模型
视觉模型（VLM）的最新进步在弥合计算机视觉和自然语言处理之间的差距方面取得了重大飞跃。然而，传统的VLM通过对有限和嘈杂的图像文本对进行对比学习训练，通常缺乏空间和语言的理解，可以很好地推广到密集的视觉任务或更少的通用语言。我们的方法，坚实的基础剪辑（SF-CLIP），通过隐式建立对经过大量单峰数据训练的基础模型的可靠的视觉和语言理解来避免此问题。sf-clip将对比的图像文本预测与大型基础文本和视觉模型的掩盖知识蒸馏。这种方法可以指导我们的VLM开发强大的文本和图像表示。结果，SF-CLIP显示出异常的零射击分类精度，并增强了图像和文本检索能力，为在YFCC15M和CC12M上训练的VIT-B/16的新最新状态。此外，在语义分割任务中，密集的每个斑点监督增强了我们的零射击和线性探针的性能。我们模型的一个了不起的方面是它的多语言能力，尽管主要接受了英语数据的培训，但通过多种语言的强劲检索结果证明了这一点。我们通过选择性地应用掩盖的蒸馏和教师单词嵌入的继承来实现所有这些改进，而无需牺牲培训效率。
显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。
掩盖图像建模前进3D医学图像分析
最近，由于它能够从大量未标记的数据中学习，因此蒙版的图像建模（MIM）引起了很大的关注，并且已被证明对涉及自然IM的各种视觉任务有效。同时，由于数量的未标记图像以及质量标签的费用和困难，预计自我监督的学习3D医学图像的潜力预计将是巨大的。但是，MIM对医学图像的适用性仍然不确定。在本文中，我们证明了掩盖的进度建模方法除自然图像外，还可以推进3D医学图像分析。我们研究掩盖图像建模策略如何从3D医疗图像段的角度利用绩效，作为一项代表性的下游任务：i）与天真的对比度学习相比，掩盖的图像建模ap-par-ap-par-ap-par casge casge casge casgence convelence contergencience convergence contressed of被监督的火车的融合甚至更高（1.40×）得分（1.40×），并最终会产生较高的股票; ii）预测具有较高遮盖比和相对较小的斑块大小的原始体素值是用于医学图像的非琐碎的自我监督借口任务； iii）重建重建的轻量级解码器或投影头对3D医疗图像的掩盖图像模型非常可靠，该图像可以加快训练并降低成本； iv）最后，我们还研究了应用不同图像分辨率和标记的数据比率的不同实际情况下的MIM方法的有效性。匿名代码可在https：//github.com/zekaichen/mim-med3d上找到。
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。
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。
设计和使用repotmasker
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对人类和动物健康的威胁是由霉菌毒素和食物和饲料中发生的掩盖的霉菌毒素引起的
真菌，尤其是霉菌真菌，在自然环境以及食品行业中起着非常重要的作用，以生产许多专业产品。但是，其中许多在有利的条件下能够产生称为霉菌毒素的有毒化合物。其中许多人对包括人类在内的所有生物的生长和发展具有不利影响。霉菌毒素可以出现在所有食品和动物饲料中。在动植物的食物中积累的霉菌毒素和人类消耗的食物可以积聚在各种组织和器官中，这会导致其功能障碍，并可能导致癌症。植物可以通过糖化过程中和菌毒素来防御霉菌毒素。以这种方式中和的霉菌毒素被称为“掩盖的霉菌毒素”，对植物没有毒性，但在消化道中进入动物或人类的身体后，它们返回其原始毒性形式。让我们上诉并传播有关霉菌毒素的知识，因为它们对人和农场动物的健康构成了不断的威胁。