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nsa-elegant-chaos.pdf - 克里斯托弗·帕森斯
充分利用一切：查询重点数据集 - 大规模数据分析意味着自动化、自动化、自动化。这是 ELEGANTCHAOS 的动机。优化自动化，包括：根据当前分析优先级自动对链接进行评分，并将优先级列表反馈给包括 DARKQUEST 和调制解调器在内的调查工具。次要目标：透明流程；灵活评分。
使用生成式 AI 创建个性化的帕森斯问题和解释：
• 干扰项会增加难度 • Stuart Garner 2007 • Harms、Chen 和 Kelleher 2016 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 将正确块和干扰项块配对会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • 提供缩进会降低难度 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008 • Ihantola 和 Karavirta 2011 • 较少的块会使问题更容易 • Denny、Luxton-Reilly 和 Simon 2008
Illuminaio：解析Illumina微阵列输出文件
对于两个文件类型，返回列表中最重要的条目是项目Quants。在读取未加密的文件时，这包含平均强度（平均值），珠子数（nbead）和阵列上每种珠类型的可变性（SD）度量。除了这些其他其他信息外，还提供了表达阵列，包括平均强度的中位数和修剪均值的估计值，平均局部背景强度以及排除在外的离群值之前存在的珠子数量。
parselets：快速，通用算法信息的抽象cyculus
这项工作描述了一个理论框架的原则性设计，从而通过压缩来实现有限字符串的有限多组的快速准确的算法信息度量。我们方法的一个独特特征是操纵理论本身的实体和数量的重复，明确表示：压缩字符串，模型，速率延伸状态，最小的足够模型，关节和相对复杂性。这样做，一种称为Parselet的可编程的，可编程的递归数据结构本质上提供了字符串的建模，作为来自编码常规部分的有限字符串集的参数化实例的串联。这支持了这项工作的另一个独特特征，这是Occam剃须刀之外的Epicurus原理的天然实施例，以便为数据生成最重要和最明显的明确模型。该模型是通过最小变化的原理来迭代发展的，以达到所谓的最小数据模型。parselets也可用于计算有关数据的任何任意假设。提出了一个无损，限制，以压缩表示的表示，该表示可以立即重复使用磁盘上存储的昂贵计算，以便将其快速合并为我们的核心例程，以获取信息计算。进行了两种信息度量：一个是确切的，因为它纯粹是组合，而另一个可能会产生轻微的数值不准确性，因为它是最小模型的Kolmogorov复杂性的近似值。信息对称性在位级别执行。尽可能，将Parselets与实际数据上的现成压缩机进行比较。其他一些应用程序只是由Parselets启用。
引用Humphries F，Shmuel-Galia L，Jiang Z，Wilson R，Landis P，Ng SL，Parsi KM，Maehr R，Cruz J，Morales-Ramos A，Ramanjulu JM，Bertin JM，Bertin J，Pesir J，Pesir
截至2021年1月，最近出现的严重急性 - 病毒综合症2导致全球超过200万人死亡和超过1亿次感染（1）。sars-cov-2是冠状病毒家族的成员。呼吸道感染可能导致疾病的疾病，即covid-19。COVID-19的更严重的病例导致由于急性呼吸窘迫综合征和对肺泡腔的损害而导致死亡（2）。目前，对于Covid-19患者，几乎没有治疗选择。抗病毒RNA依赖性聚合酶抑制剂REMDESIVIR降低了COVID-19的住院时间和死亡（3）。此外，类固醇dexame-thasone也已被批准用于严重的Covid-19（4）。到目前为止，已经开发了许多有效的疫苗（5，6）。尽管有这些进展，但仍需要额外的抗病毒治疗剂来治疗未来的流行感染。目前正在进行的全球努力正在进行中，以识别和开发新的抗病毒和抗炎疗法，以减少相关的医院和死亡。
通过探索结构化视觉几何形状来表征简约中的3D视觉世界
艺术家使用这些原始阵列来描绘世界，展示他们捕捉环境本质的效力，从而创建清洁，完整和精确的内容。同样，作为人类，我们具有衡量维度和空间关系的能力，例如并行性和正交性，只有我们的视线。此功能使我们能够通过结构复杂的环境（如室内走廊和停车场）进行肯定地导航，并将我们的生活空间简化为具有象征性表示的地图，如图1。几何原始物的简单性和效率（包括点，线条，曲线和飞机）一直使我着迷，因为它们具有出色的能力，可以以一种简约的方式代表我们世界的复杂性。因此，我的研究受到了激励，我一直相信
Xuejun Parsons，PhD创始人/首席执行官/总裁，圣地亚哥...
2022年在Cirm之前要求我证明利益冲突（COI）（COI），然后才在ICOC面前提出上诉之前，我与CIRM的患者倡导总监Kevin McCormack进行了几次激烈的电子邮件通信。凯文是Cirm的唯一例外，让我感到宾至如归，并实际上以善良的方式回答了我的电子邮件。他与我们的联合创始人丹尼·摩尔（Denny Moore）一起传球 - 越南战争老兵，战斗机飞行员，战争英雄，战争英雄和人类胚胎干细胞（HESC）研究的真正支持者 - 几乎在2022年底的同一时间都毁了我。与我不同，来自中国的人失去了很久以前相信任何原因的能力，他们俩都相信这一事业，并尽力帮助我，而不是为了钱，而是为了事业。今天，他们不再在这里指导我们，但是他们的精神生活在我们里面，超越了我们。我希望人们记住他们，记住他们是为他们相信的事业而战的真正英雄。我希望人们看到那些像我一样，永远不会相信事业的伪君子的真实面孔也想要。
ARA PARSEGHIAN医学研究基金奖授予...
美国巴黎大学的ARA Parseghian医学研究基金是一个非营利组织，致力于寻找NPC疾病的治疗或治愈，这是一种遗传性的胆固醇存储障碍，主要袭击了青春期或青春期前死亡的儿童。Parseghian基金是由Cindy和Mike Parseghian创立的，他们的三个最小的孩子于1994年被诊断出患有NPC，APMRF以Ara Parseghian的名字命名，Ara Parseghian是备受喜爱且著名的巴黎圣母院美国足球教练和孩子的祖父母。
使用生成AI
摘要。流程图用作整体视觉辅助工具，以人类可以解释的方式封装逻辑流和特定的组件级信息。然而，由于其复杂的逻辑结构和文本丰富的性质，这些二十一的自动解析构成了重大挑战。在本文中，我们介绍了GenFlowChart，这是一个新型框架，该框架采用生成AI来增强流程图的解析和不明显。首先，使用该段的任何模型（SAM），部署了一个尖端的分割模型来描述流程图中的各种组件和几何形状。sec-ond，光学特征识别（OCR）用于提取属于每个组件中的文本，以进行更深的功能理解。最后，我们使用提示工程进行发电的AI制定提示，以集成分段结果并提取的文本，从而重建流程图的工作流。为了验证GenFlowchart的有效性，我们评估了其在多个流程图上的性能，并根据几种基线方法进行基准测试。GenFlowChart可从https://github.com/responsibleailab/genflowchart获得。
对话话语作为一代人解析
话语分析研究文档中的句子orga-nibibal，旨在揭示其潜在的结构信息。关于对话话语解析的现有作品主要使用仅编码模型和复杂的De-编码策略来提取结构。尽管大型语言模型（LLMS）的最新进展，但直接将这些模型应用于解剖学解析还是具有挑战性的。为了充分利用LLM中丰富的语义和话语知识，我们建议使用文本到文本范式将分析转变为一代任务。我们的方法是直觉的，不需要修改LLM体系结构。对STAC和Molweni数据集的实验结果表明，诸如T0之类的序列模型可以很好地表现。值得注意的是，我们改进的基于过渡的序列到序列系统在Molweni上实现了新的最新性能。此外，我们的系统可以生成更丰富的话语结构，例如图形，而以前的方法主要限于树木。1