XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSimilarity
引文详情：Brown,P.、RELISH Consortium、Zhou,Y。大型专家精选数据库，用于对生物医学文献搜索中的文档相似性检测进行基准测试。数据库 (2019) 第 2019 卷：文章 ID baz085；doi：10.1093/database/baz085
用于查找相关文献的文档推荐系统大多依赖于十年前开发的方法。这主要是因为缺乏一个涵盖各种研究领域的大型离线黄金标准相关文献基准，以便可以比较、改进新开发的文献检索技术并将其转化为实践。为了克服这个瓶颈，我们成立了 RE 相关文献搜索联盟，该联盟由来自 84 个国家的 1500 多名科学家组成，他们共同注释了超过 180,000 篇 PubMed 收录文章与其各自的种子（输入）文章的相关性。大多数注释都是由经验丰富的种子文章原作者提供的。收集到的数据涵盖了 76% 的所有唯一 PubMed 医学主题词描述符。在不同经验水平、研究领域或注释时间之间未观察到系统性偏差。更重要的是，不同科学家对相同文档对的注释高度一致。我们进一步表明，用于生成推荐文章以供评估的三种代表性基线方法（Okapi Best Matching 25、词频 - 逆文档频率和 PubMed 相关文章）具有相似的总体性能。此外，我们发现这些方法各自倾向于生成不同的推荐文章集合，这表明可能需要一种混合方法来完全捕获所有相关文章。位于 https://relishdb.ict.griffith.edu.au 的已建立数据库服务器可免费下载注释数据和盲测新方法。我们预计，该基准将有助于促进开发新的强大技术，用于生物医学研究中的相关文章的标题和基于标题/摘要的搜索引擎。
接受的论文
B765 Wenjing Zhang, Yuting Tan, and Fang-Xiang Wu, Single Cell Clustering with Sparse Similarity Matrix Learning B772 Wutao Yin, Longhai Li, and Fang-Xiang Wu, A graph attention neural network for diagnosing ASD with fMRI data B776 Qihong Jiao, Zongzhao Qiu, Yuxiao Wang, Cheng Chen, Zhenghe Yang, and Xuefeng Cui, Edge-Gated Graph Neural
Turnitin 人工智能写作检测功能常见问题解答
我们的 AI 写作检测指标和报告的第一版已作为现有许可证的一部分提供给我们的学术写作诚信客户，以便他们能够测试解决方案并了解其工作原理。这包括拥有 Turnitin Feedback Studio (TFS)、TFS with Originality、Turnitin Originality、Turnitin Similarity、Simcheck、Originality Check 和 Originality Check+ 许可证的客户。客户可以通过与 LMS 或 Turnitin 的核心 API 集成使用这些平台来使用它。请注意，只有讲师和管理员才能看到指标和报告。
基于基因表达式 - 依赖于不知名的老大主义者...
这样的微阵列技术是原始测试组织（Cancer Genetics，Inc。），以前称为原始测试的PathWork®组织和原始测试的反应性组织。测试测量了2,000个基因的表达，并比较了未知主要癌症的基因表达谱与来自15个具有58个组织学形态的15个组织的已知特征数据库的基因表达谱。为每个肿瘤生成的报告由“相似性评分”组成，这是标本与数据库中15个已知肿瘤谱的基因表达分布相似性的量度。分数范围从0（非常低的相似性）到100（非常高的相似性），并在面板上的所有15个组织中总和到100。如果单个相似性评分大于或等于30，则表明这可能是
语言概念的视觉类比及其含义
摘要 许多视觉生成人工智能 (AI) 模型使用文本“提示”作为输入来指导生成图像的开发。将文本转换为图像利用了语用学和语义学，这会对输出产生影响。为了促进更精确的提示，我们提出了文本相似性的三维向量空间，它使用文本表示、听觉表示和含义相似性作为轴。接下来，我们表明两个单词之间含义相似并不一定会导致相应的 AI 生成的这些单词图像之间视觉相似。我们利用八个图像生成器为抽象和具体的同义词、反义词和上义词-下义词对生成图像，并将它们的图像-图像 CLIPScore 与它们对应的文本-文本 CLIPScore 进行比较，从而定量地证明了这一点。在所有模型和关系类型中，文本与文本和图像与图像相似度的平均相似度同义词从 92.8% 下降到 70.1%，反义词从 89% 下降到 58.9%，上义词-下义词对的平均相似度从 85.6% 下降到 68.1%。
通过机器学习预测磷光能和推断波函数定位
sets using HIPNN and HIP-loc, training and testing parity plots of predicted versus true D E on thermal conformers sampled around equilibria of S 0 and T 1 using HIPNN and HIP-loc, RMSD of optimized geometries using the HIP-loc T 1 potential and energy error plots at those geometries, absolute errors in D E as a function of number of atoms, parity plots of predicted versus true D E for the extensibility set categorized by chemical similarity, localization of singlet – triplet transition for select molecules of the extensibility set computed from DFT spin density and HIP-loc weights, conformation-dependent localization of singlet – triplet transitions in molecules with a single torsional angle, and molecular animations of torsional scans including that of the molecule in Fig.5。参见doi：10.1039/d1Sc02136b
数据科学与工程课程的BS课程
Introduction to Computer Vision, Camera geometry and camera calibration, Review of Digital Image Processing, Edge Detection and Hough Transforms, Image Segmentation, Feature Point Detection - Harris, SIFT, HOG, LBP, STIP, Feature Detection, and Description - Bag Of Words, VLAD, Object Recognition - SVMs, Detection - Viola-Jones Object detector, Convolutional Neural Networks and Applications, Optical Flow, KLT based object tracking, Linear Algebra review, Projective Geometry - Basics and 2D transformations (Euclidean, Similarity, Affine, and Projective), Epipolar Geometry - Fundamental and Essential Matrix, Least Squares and Robust Estimation (RANSAC), Stereo reconstruction, SfM and Bundle Adjustment, Homography and panorama creation, Recent Progress in Computer Vision.
双重性的双重性和形状距离，对比较神经表示的影响
已经提出了神经网络表示之间的多种（DIS）相似性度量，从而导致了零散的研究景观。这些措施中的大多数属于两个类别之一。首先，诸如线性回归，规范相关分析（CCA）和形状距离之类的措施，都学习神经单位之间的明确映射，以量化相似性，同时考虑预期的不断增长。第二，诸如表示相似性分析（RSA），中心内核比对（CKA）和归一化Bures相似性（NBS）之类的措施都量化了摘要统计数据中的相似性，例如逐个刺激的内核矩阵，它们已经不一致地是预期的。在这里，我们通过观察Riemannian形状距离的余弦（从类别1）等于NB（来自类别2）来统一这两个广泛的方法的步骤。我们探讨了这种联系如何导致形状距离和NB的新解释，并将这些措施的对比与CKA进行对比，这是深度学习文献中的流行相似性度量。
JIOS Vol44 No2.indd
测量文本的语义相似度在自然语言处理领域的各种任务中起着至关重要的作用。在本文中，我们描述了一组我们进行的实验，以评估和比较用于测量短文本语义相似度的不同方法的性能。我们对四种基于词向量的模型进行了比较：Word2Vec 的两个变体（一个基于在特定数据集上训练的 Word2Vec，另一个使用词义的嵌入对其进行扩展）、FastText 和 TF-IDF。由于这些模型提供了词向量，我们尝试了各种基于词向量计算短文本语义相似度的方法。更准确地说，对于这些模型中的每一个，我们测试了五种将词向量聚合到文本嵌入中的方法。我们通过对两种常用的相似度测量进行变体引入了三种方法。一种方法是基于质心的余弦相似度的扩展，另外两种方法是 Okapi BM25 函数的变体。我们在两个公开可用的数据集 SICK 和 Lee 上根据 Pearson 和 Spearman 相关性对所有方法进行了评估。结果表明，在大多数情况下，扩展方法的表现优于原始方法。关键词：语义相似度、短文本相似度、词嵌入、Word2Vec、FastText、TF-IDF
最初发表于：Dimanova，Plamina； Borbas，Réka； Raschle，Nora Maria（2023）。从母亲到孩子：代际转移如何反映
背景：代际转移效应包括从父母到孩子的特征传播。虽然在行为上有充分的文献记载，但对大脑结构或功能的代际转移效应的研究很少，尤其是那些检查行为和神经生物学内表型的关系的研究。这项研究旨在研究与皮质胶质电路相关的行为和神经间传递效应，与社会情感功能和心理健康有关。方法：从72名参与者那里获得T1-神经影像学和行为数据（39名母子二元/ 39名儿童； 7 - 13岁； 16个女孩/ 33位母亲； 26 - 52岁）。灰质体积（GMV）是从conticolimbic区域提取的（皮质下：杏仁核，海马，伏隔核；新皮层：前扣带回，内侧轨道额叶区域）。通过相关系数和与随机的成人孩子对的相关系数和比较来量化母子相似性。结果：我们确定了皮质下皮质上的明显的皮质性母子相似性（r = 0.663）。在心理健康方面的母子相似性是显着的（r = 0.409），通过新皮质中的相似性，但不是皮质下GMV的相似性，可以预测心理健康中的二元相似程度。结论：代际神经影像揭示了Corticolimbic GMV的明显母子转移，最强烈地在皮层下区域。然而，新皮质相似性的变化预测了母亲幸福感的相似性。最终，这种技术可能会增强我们对与健康和疾病相关的行为和神经家族转移影响的了解。