描述:用于识别和可视化基因排名列表中的丰富GO术语的工具。它可以以两种模式之一运行: *搜索富集的GO术语,这些术语在排名的基因列表的顶部,或 *与基因的基因目标列表中的基因列表中的富集术语搜索。
维护管理活动中的摘要,工程师需要选择维护策略,以执行技术维护措施。单个设备由几个具有不同故障模式的组件组成。每个人都应该有一种维护策略;虽然某些组件可以运行使用纠正性维护,但其他组件则无法承受失败,并且应实施预防或预测策略。选择和评估维护策略是一项复杂的任务,应检索许多来源的信息。来自故障模式,效果和批判性分析的信息,成本 - 利益风险分析,计算维护管理系统,经常被工程师选择和评估维护策略。通常不会随着时间的推移评估选定的策略以检查其有效性。该策略可能需要调整或由更有效的策略代替,例如,基于条件的策略代替了基于时间的策略。为了促进维护策略的选择和评估,当前的研究提出了一种用于维护策略选择和评估的本体论模型(OMSSA)。OMSSA是维护策略中的正式术语框架,可用于开发智能计算代理,可以帮助您选择和评估维护策略的决策过程。为了促进其未来的重复利用和与工业领域中其他本体论的融合,OMSSA通过使用顶级领域中立本体论(基本的正式本体论)来建立本体论发展的状态发展状态。
摘要:尽管对在监视,隐私,公共卫生,气候变化,全球移民和战争中使用AI的担忧越来越担心,但其在跨文化传播领域的使用的含义仍未清楚地定义。本文批判性地研究了AI的当代出现,即通过关键的现实主义深度本体论的角度,以争辩说,AI具有无休止的标志和符号相互作用,是最终的模拟。因此,AI撤离了判断合理性的规范地形,有利于无尽的模拟物和后现代主义的恋物癖表现。为了说明这一点,有人认为,基于判断力理性(或道德1)的审判的无能为力,揭示了干预世界上改善实际不公正的可能性。因此,如果跨文化伦理仍然在判断相对论(或伦理2)的范围内,它将放弃对物质世界产生影响的可能性。
自动蛋白功能预测涉及从其已知序列推断蛋白质的功能。此函数通常由从预定义的基因本体论中提出的术语列表来描述,该术语是在层次上组织的。预测蛋白质功能需要为每个项做出二进制决策,确定它是否适用于给定序列。论文将主要探讨深度转移学习的应用,并利用蛋白质级信息和注释之间的相互关系。要求:1。了解深度学习和转移学习。2。在自动化蛋白质功能预测中熟悉当前的最新技术,特别强调了最近的深度学习工具。3。进行文献搜索方法AD 1和2。4。设计自己的算法 /修改现有算法,以自动预测蛋白质功能,并深入转移学习。5。将您的解决方案与基本基准测试(BLAST + KNN,PRIORS)或搜索中讨论的方法与可用实现进行比较,使用传统的评估分类器质量的度量(精度,回忆,F1)。
建筑本体定义了建立数据的概念和组织。这些知识可以在自动数据访问和支持建筑物中的数据驱动应用程序方面提供帮助。随着电池和能源存储的技术进步,越来越多的数据驱动的建筑物应用程序涉及建筑系统和能源存储系统(ESS),例如峰值剃须(PLS)。但是,现有的建筑本体论,例如砖,并非旨在包括来自ESS系统的概念。鉴于建筑物应用程序的出现,开发可以涵盖有关建筑和ESS系统知识的本体已经变得很重要。建筑系统和ESS系统属于不同的工业领域,并且已经独立发展的建筑本体和ESS本体。为了最大程度地重复利用知识,我们利用本体集成技术。我们提出了一个建筑能源存储本体集成(BE-SOI)系统,该系统可以通过适当的ESS本体论扩展建筑本体。我们的系统处理本体整合中的歧义,不连贯和冗余问题。我们通过扩展具有不同ESS本体论的著名建筑本体的Brick来评估BESOI对四个建筑物的应用程序进行评估。结果表明,Besoi可以将砖的覆盖范围从68.09%扩展到应用程序概念的95.74%。
一个大学。Grenoble Alpes,Univ。Savoie Mont Blanc,CNRS,LECA,F-38000 Grenoble,法国B Eco&Sols,Univ Montpellier,Cirad,Inrae,Inrae,Inrae,Ird Ird,Ird,Montpellier,France C德国综合生物多样性研究(IDIV)Halle-Jena-eipzig,Leipzig,Leipzig,Leipzig,Leipzig,Leipzig,Leipzig,Leipzig,Leipzig,Leipzig,Leipz,莱比锡,莱比锡,德国e动物生态学,约翰·弗里德里希·布鲁门巴赫(Johann Friedrich Blumenbach),动物学和人类学研究所,戈丁根大学,德国奥丁根,德国,弗德·斯肯伯格大自然研究,莱布尼兹自然研究,生物多样性和地球系统研究所,艾美基部60325 Frankfart frankf andy effrance and Everny frankf andy Gernany Gernany Gernany Gernany Gernany Gernande生命与环境,Vrije Universitit,De Boelelaan,1085,1081,HV,阿姆斯特丹,荷兰H社区与保护生态小组,格罗宁根进化论生命科学研究所,Groningen大学,Nijenborgh 7,9747,9747,9747西班牙J Cirad,UMR ECO&SOLS,蒙彼利埃,法国K土壤动物学部,Senckenberg自然历史博物馆G o orlitz -Leibniz生物多样性和地球系统研究所,02826 g o o ollitz,德国,德国,LEFE,UNIV。图卢兹 - CNRS,图卢兹,法国
图3示意图(改编自Difrisco,Love and Wagner,2020)的“配对gnathostome附属物”。脊椎动物胚胎中肢体芽的发育先于配对附属物的发展(例如鳍和四肢)。双向箭头示意性地描述了组织类型之间的局部激素驱动的相互作用;肢体发育由四个肢体芽中的四个信号中心精心策划。此处包括两个最著名的信号中心,作为带有信号梯度的箭头。ZPA建立了肢体的前后组织组织,AER建立了近端组织。这些信号传导中心形成了一个复杂的,有因果关系的,共同决定肢体身份的必要机制。他们的活动是相互依存的,相互加强(Difrisco,Love and Wagner,2020)。CHIM的上游(其因果“输入”)是相对未分化的,宽松的中胚层胚胎组织; CHIM的下游(其因果“输出”)是具有可识别的组织类型和肢体组织的结构。然后通过进一步的过程来修改这种基本的肢体结构,以确定可能的肢体表型,例如上面讨论的五达乙酰基前肢表型。
波函数的所有参数都是在同一时刻定义的,这意味着同时性的概念。在某种相关的问题上,量子力学中的某些现象似乎具有非局部因果关系。这两个概念都与狭义相对论相矛盾。我们建议根据狭义相对论的不变固有时间而不是标准时间来定义波函数。此外,我们将采用薛定谔的原始思想,认为波函数代表一个本体论的云状物体,我们称之为“个体结构”,其有限密度振幅在无穷远处消失。因此,测量作用可以理解为引入一个限制势,该势触发个体结构内固有的非局部机制。该机制通过将波函数与局部高斯相乘来形式化,就像在 GRW 理论中一样,但采用确定性的方式。
摘要。我们通过将结构化的霓虹灯方法框架与大语言模型(LLMS)相结合,以将自然语言域描述转化为Tur-The语法本体,以解决本体学习的任务。本文的主要贡献是针对域 - 不稳定建模量身定制的及时管道,例如通过应用于特定领域的案例研究:葡萄酒本体论。使用管道用于开发霓虹灯-GPT,一种自动本体模型的工作流程及其概念实现的证明,并集成在隐义平台的顶部。NEON-GPT利用了霓虹灯方法和LLMS生成型的系统方法来促进更有效的本体发展过程。我们通过使用斯坦福葡萄酒本体论作为黄金标准进行全面评估来评估所提出的方法。获得的结果表明,LLM并未完全能够执行本体开发所需的程序任务,并且缺乏所需的推理技能和领域专业知识。总体而言,LLM需要与连续知识工程任务的工作流或轨迹工具集成。尽管如此,LLMS可以大大减轻所需的时间和专业知识。我们的代码基础可公开用于研究和开发目的,可访问:https://github.com/andreamust/neon-gpt。
