XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSimilarity
DrugSim2DR：预测药物功能与药物再利用的相似性
DrugSimscore。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 进行测试。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 我的环境。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 情节Druglink。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 图药物结构。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 绘制目标热图。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7
推进与Genai的相似性搜索：检索增强生成方法
本文介绍了一种创新的检索增强生成方法，以进行相似性搜索。所提出的方法使用生成模型来捕获细微的语义信息并基于高级上下文理解检索相似性分数。该研究重点介绍了包含从生物医学领域提取的100对句子的生物群数据集，并引入了相似性搜索相关结果，这些结果优于先前在该数据集上获得的句子。通过对模型敏感性的深入分析，研究确定了最佳条件，导致最高相似性搜索准确性：结果揭示了较高的Pearson相关评分，在0.5的温度下达到0.905，并且提示中提供的20个示例的样本大小为20个示例。这些发现强调了生成模型进行语义信息检索的潜力，并强调了相似性搜索的有希望的研究方向。
相似性缓存 - IRIS-AperTO
摘要 —本文重点介绍相似性缓存系统，其中用户对不在缓存中的对象 𝑜 的请求可以通过存储的相似对象 𝑜 ′ 来（部分）满足，但代价是用户效用的损失。相似性缓存系统可有效地用于多个应用领域，如多媒体检索、推荐系统、基因组研究和机器学习训练/服务。然而，尽管它们具有相关性，但人们对此类系统的行为还远未得到很好的理解。在本文中，我们首次全面分析了离线、对抗和随机设置中的相似性缓存。我们表明相似性缓存带来了重大的新挑战，为此我们提出了第一个具有一些最优性保证的动态策略。我们在合成和真实请求跟踪下评估了我们方案的性能。
ARE 版权警报：人工智能被认为是专家评估作品相似度的可靠方法
法院评论了专家在“人工智能驾驶系统的算法推理，包括面部识别技术”方面的经验，并推断专家的“方法是可靠的，因为他对 King Cake Baby 和 Happy Death Day 面具进行了人工智能面部识别分析，以确定使用数学和目标面部识别算法比较这两件作品是否会发现人类感知会将作品视为基本相似。” Slip op.第 4 页。因此，法院驳回了被告排除意见证词的动议。在驳回排除动议时，法院指出，被告对拟议证词的担忧“可以在交叉询问中进行探讨，并不需要完全排除他们的意见和证词。”
Microsoft Word - 04-老年人站立测试中的腿部肌肉活动和相似性指数
目的：双腿、串联和左右单腿站立（DLS、TS、L-SLS 和 R-SLS）的总时间通常用于评估老年人的稳定性。为了提供老年人运动控制能力的详细信息，肌肉活动数据至关重要。背景：几种站立测试已用于评估老年人未来跌倒的可能性。将肌肉活动数据与站立测试一起纳入稳定性分析，将提供更可靠的姿势稳定性定量指标。方法：我们收集了 22 名老年参与者（70.3±4.2 岁）每条腿六块肌肉的表面肌电图 (sEMG) 数据，并使用大脑运动控制评估 (BMCA) 协议对其进行评估，重点关注幅度和相似性指数 (SI)。15 名能够保持站立至少 10 秒或更长时间的参与者组成对照组，而 7 名保持站立时间少于 10 秒的参与者被分为测试组。结果：对于右侧单腿站立 (R-SLS)，对照组显示为 28.1(±3.5) 秒，而测试组平均为 8.9(±4.6) 秒。对照组所有站立姿势的总平均 EMG 幅度为 120.0(±45.6) uV，而测试组为 131.6(±75.5) uV (p > 0.56)。对照组的 SI 为 0.94(±0.04)，测试组为 0.84(±0.15) (p < 0.02)。右侧和左侧之间没有发现显著差异。值得注意的是，两名测试组参与者在所有站立姿势下的 SI 值都很低（平均 SI = 0.69±0.16 和 0.60±0.12）。结论：我们应用 BMCA 协议来分析健康老年人在站立测试期间的 sEMG 模式。相似性指数有望成为一种有效的筛查工具，用于识别存在稳定性问题的人。此外，BMCA 协议可用于在各种稳定性测试中监测老年人的运动控制能力。应用：本研究使用 BMCA 协议评估这些姿势下的 sEMG，表明 SI 和维持时间可能是识别平衡困难的老年人的有效筛查工具。关键词：肌电图、单腿姿势、相似性指数、脑运动控制评估 (BMCA)、筛查工具
种子生产中的社区同步与北美的特质相似性和气候有关
1密苏里大学生物学系 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 2密苏里大学惠特尼·R·哈里斯世界生态中心 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 3美国密苏里州圣路易斯密苏里州植物园科学与保护部| 4美国加利福尼亚州阿卡塔的Cal Poly Humboldt林业，消防和范围管理部| 5约克大学生物学系，英国约克| 6美国阿拉斯加阿拉斯加费尔班克斯大学北极生物学研究所，美国阿拉斯加，美国| 7 H.J. Andrews实验森林，俄勒冈州立大学，美国俄勒冈州蓝河| 8美国波多黎各圣胡安市波多黎各大学环境科学系| 9美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校国家生态分析与合成中心长期生态研究网络办公室，美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉| 10赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦莱斯大学生物科学系|美国科罗拉多州科罗拉多州柯林斯堡的USDA森林服务局11落基山研究站| 12美国俄亥俄州俄亥俄州俄亥俄州大学环境与植物生物学系| 13美国新罕布什尔州汉诺威市达特茅斯学院的环境研究系| 14美国纽约州伊萨卡康奈尔大学自然资源与环境系| 15美国加利福尼亚州戴维斯分校的进化与生态系| 16美国加利福尼亚州卡梅尔谷加利福尼亚大学伯克利分校的Hastings保留地| 17美国加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策与管理系| 18美国科罗拉多州柯林斯堡的柯林斯堡科学中心，美国科罗拉多州柯林斯堡1密苏里大学生物学系 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 2密苏里大学惠特尼·R·哈里斯世界生态中心 - 美国密苏里州圣路易斯圣路易斯大学| 3美国密苏里州圣路易斯密苏里州植物园科学与保护部| 4美国加利福尼亚州阿卡塔的Cal Poly Humboldt林业，消防和范围管理部| 5约克大学生物学系，英国约克| 6美国阿拉斯加阿拉斯加费尔班克斯大学北极生物学研究所，美国阿拉斯加，美国| 7 H.J.Andrews实验森林，俄勒冈州立大学，美国俄勒冈州蓝河| 8美国波多黎各圣胡安市波多黎各大学环境科学系| 9美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校国家生态分析与合成中心长期生态研究网络办公室，美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉| 10赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦莱斯大学生物科学系|美国科罗拉多州科罗拉多州柯林斯堡的USDA森林服务局11落基山研究站| 12美国俄亥俄州俄亥俄州俄亥俄州大学环境与植物生物学系| 13美国新罕布什尔州汉诺威市达特茅斯学院的环境研究系| 14美国纽约州伊萨卡康奈尔大学自然资源与环境系| 15美国加利福尼亚州戴维斯分校的进化与生态系| 16美国加利福尼亚州卡梅尔谷加利福尼亚大学伯克利分校的Hastings保留地| 17美国加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策与管理系| 18美国科罗拉多州柯林斯堡的柯林斯堡科学中心，美国科罗拉多州柯林斯堡Andrews实验森林，俄勒冈州立大学，美国俄勒冈州蓝河| 8美国波多黎各圣胡安市波多黎各大学环境科学系| 9美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校国家生态分析与合成中心长期生态研究网络办公室，美国加利福尼亚州圣塔芭芭拉| 10赖斯大学，美国德克萨斯州休斯敦莱斯大学生物科学系|美国科罗拉多州科罗拉多州柯林斯堡的USDA森林服务局11落基山研究站| 12美国俄亥俄州俄亥俄州俄亥俄州大学环境与植物生物学系| 13美国新罕布什尔州汉诺威市达特茅斯学院的环境研究系| 14美国纽约州伊萨卡康奈尔大学自然资源与环境系| 15美国加利福尼亚州戴维斯分校的进化与生态系| 16美国加利福尼亚州卡梅尔谷加利福尼亚大学伯克利分校的Hastings保留地| 17美国加利福尼亚州伯克利分校的环境科学，政策与管理系| 18美国科罗拉多州柯林斯堡的柯林斯堡科学中心，美国科罗拉多州柯林斯堡
检索蛋白质结构预测的增强蛋白质语言模型
准确预测分子活性对于有效的药物发现至关重要，但由于数据集有限和嘈杂，因此仍然具有挑战性。我们引入了相似性 - 量化的相对学习（SQRL），这是一个学习框架，将分子活性预测重新定义为结构相似的化合物对之间的相对差异学习。sqrl使用预先计算的分子相似性来增强图形神经网络和其他体系结构的训练，并显着提高了药物疾病中常见的低数据表格的准确性和概括。我们通过在公共数据集和专有行业数据上进行基准测试来证明其广泛的适用性和现实世界的潜力。我们的发现表明，利用相似性相对差异为分子活性预测提供了有效的范例。
贝叶斯相似度加权聚合用于联合脑肿瘤分割
度量贝叶斯+UCB SimAgg RegAgg 模拟时间（小时） 47.45 78.14 78.13 预计收敛分数 0.7264 0.7273 0.7227 DICE 标签 0 0.9977 0.9978 0.9980 DICE 标签 1 0.6844 0.6657 0.6561 DICE 标签 2 0.7257 0.6430 0.6665 DICE 标签 4 0.7464 0.7603 0.7313
fast：在黑盒生成模型中弱学习的功能相似性阈值
摘要 - 强调对深层生成模型的调节，这是由于与隐私和遵守监管框架有关的关注所升级，强调了对这些模型的精确控制机制的必要需求。这种紧迫性尤其强调，在这种情况下，生成模型产生的输出涵盖了可观的，令人反感的，令人反感的或可能有害的内容。在响应中，已经出现了机器，以选择性地忘记特定的知识或从预训练的模型中删除不良数据子集的影响。但是，现代机器未学习方法通常会在学习过程中访问模型参数和架构细节，这并不总是可行的。在多种下游任务中，这些模型充当黑框系统，具有无法访问的预训练参数，体系结构和训练数据。在这种情况下，过滤不需要的输出的可能性成为一种实用的选择。我们提出的方法功能特征意识相似性阈值（快速）通过系统地编码潜在空间中不需要的特征来有效地抑制不希望的输出。我们采用用户标记的正和负样本来指导此过程，利用潜在空间固有的能力来捕获这些不受欢迎的表示形式。在推断期间，我们使用潜在空间中的此确定的表示形式来计算带有新采样的潜在向量的投影相似性指标。随后，我们精心应用一个阈值以从输出中排除不可用的样品。我们的实施可从https://github.com/subhodip123/weak-unlearning-gan-gan
以人为中心的意识无人机轨迹计划在搜救任务中采用多目标加固学习，并基于AHP和基于相似性的经验重播*
摘要 - 将无人驾驶汽车（UAV）整合到搜救（SAR）任务中提出了提高运营效率和有效性的有前途的途径。但是，这些任务的成功不仅取决于无人机的技术能力，还取决于他们的接受和与人类在地面上的互动。本文探讨了以人为中心因素对SAR任务的无人机轨迹计划的影响。我们介绍了一种基于分析层次结构过程增强的强化学习和基于新颖的相似性的经验重播，以优化无人机轨迹，平衡运营目标与人类舒适性和安全考虑因素。另外，通过一项全面的调查，我们研究了性别线索和拟人化设计对无人机设计对公众接受和信任的影响，从而揭示了对SAR中无人机互动策略的重大影响。我们的贡献包括（1）无人机轨迹计划的增强学习框架，该框架动态整合了多目标考虑因素，（2）对人类对性别和拟人化无人机的看法在SAR上下文中的分析，（3）基于相似性的经验重播的应用，以在复杂的SAR场景中提高学习效率。这些发现为设计无人机系统提供了宝贵的见解，这些系统不仅在技术上熟练，而且还与以人为本的价值观保持一致。