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经济相似性及其对通货膨胀的应用
定义了两个经济体之间的经济相似性，即两个经济体未来之间的对应关系，其中所有生产和消费行为或特定子集都是相同的。相似的经济体中价格和通货膨胀可能不同，因此经济相似性是研究通货膨胀和表达货币中性（作为货币的一个方面）的理想工具。陈述并证明了从任意经济体到具有不同通货膨胀率的经济体的经济相似性公式。经济相似性用于制定和证明货币数量论的严格表达，而不同的经济相似性用于阐明如何通过提高利率来降低通货膨胀。确定并量化了因提高利率以控制通货膨胀而造成的经济活动扭曲。确定了一种管理通货膨胀的策略，该策略通过关注贷款偿还而不是利率来避免经济活动扭曲。通过经济相似性对货币中性方面更精确的理解，可以推断出存在一种“无痛”通胀管理策略，该策略既调整偿还率，又调整利率。尽管发现一种纯粹“技术”的通胀管理机制是意料之外的，但经济相似性提供的理论依据却很强。这种机制的实际意义是巨大的。
伪相互注视可增强远程联合注意力任务中的脑间同步
图 4 凝视运动。 (a) 三种模式下参与者目光注视的示例。屏幕上显示 16 个字母数字字符，由 4×4 矩阵表示。每次试验在 16 个字符中有一个、三个或五个目标与声音呈现的单词相匹配。在单人模式下，屏幕上显示的红色圆圈表示参与者的注视点。在合作和竞争模式下，屏幕上两位参与者的注视点以红色和绿色圆圈区分。 (b) 单次试验中观察到的参与者扫描路径和注视热图的示例。虚线框在实验期间不可见，标记了目标的位置。请注意，观察者的注视点在实验期间不可见。 (c) 40 次试验的注视热图。 (d) 两位参与者眼动追踪热图之间的相似性。每个小提琴图（透明色）上都叠加了一个箱线图，显示了相似性度量的分布，包括单一、合作和竞争模式下的 Pearson's r、结构相似性指数度量 (SSIM) 和 Jaccard 相似性系数。黑色星号和线分别表示相似性的平均值和中位数。使用重复测量方差分析确定任务模式之间相似性的显著差异。
JHEP02（2025）081
摘要：异常检测是一种至关重要的技术，用于探索大型强子对撞机（LHC）的标准模型（BSM）以外的新物理学的特征。LHC产生的大量碰撞需要复杂的深度学习技术。相似性学习是一种自我监督的机器学习，通过估计其与背景事件的相似性来检测异常信号。在本文中，我们通过相似性学习探讨了量子计算机对异常检测的潜力，利用量子计算的力量来增强已知的相似性学习方法。在嘈杂的中间量子量子（NISQ）设备的领域中，我们采用了混合经典的量词网络来搜索Di-Higgs生产渠道中的重标量共振。在没有量子噪声的情况下，混合网络表现出对已知相似性学习方法的改善。此外，我们采用了一种聚类算法来减少有限射击计数的测量噪声，从而导致混合网络性能提高了9％。我们的分析强调了量子算法在LHC数据分析中的适用性，其中随着耐断层量子计算机的出现，预计会进行改进。
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这些技术允许根据相似性标准将初始数据集细分为两个或多个子集。相似性（或不相似性）的定义是这些技术的核心。正确选择此标准可以将观测结果分成子集，每个子集具有不同的属性。
语言学家可以更好地理解DNA吗？
相似的序列对：相似得分> 0.85且长度差不超过10％的对。这些对不包括完全相同或具有遏制关系的序列。不同的序列对：相似性得分<0.55且长度差不超过10％的对。
使用FastAni和AniclusterMap
在本文中，我们想使用FastAni（Jain等，2018）和AniclusterMap（https://github.com/moshi4/moshi4/aniclusterm ap）提出一种基于平均核苷酸认同（ANI）的细菌基因组比较的简单方法。ANI是作为新测序基因组分类隶属的标准。It is a similarity index between a given pair of genomes that can be applicable to prokaryotic organisms independently of their G+C content, and a cut-off score of > 95% indicates that they belong to the same species (Figueras et al ., 2014) Nevertheless, the usage of ANI value as a mean of strains phenotypic diversity offers a relatively easy way for studding bacterial phylogeny.所提出的程序可用于研究完整和细菌基因组草案的系统发育。程序的最大优势是它们的相对简单性。但是，程序允许进行基本的系统发育分析，并且不考虑编码和非编码区域或重组区域之间的差异。更详细的分析将需要另一种方法。
引用详情：Brown,P., RELISH Consortium, Zhou,Y. 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的大型专家精选数据库。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主要依赖于十年前开发的方法。这主要是由于缺乏涵盖各种研究领域的大量离线相关文档黄金标准基准，因此无法比较、改进新开发的文献检索技术并将其转化为实践。为了克服这一瓶颈，我们成立了 RE 相关文献文献搜索联盟，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 列出的文章与其各自的种子（输入）文章的相关性。大多数注释均由经验丰富的种子文章原作者提供。收集的数据涵盖了所有唯一 PubMed 医学主题词描述符的 76%。在不同经验水平、研究领域或注释时间上均未观察到系统性偏差。更重要的是，不同科学家对同一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。我们期望该基准将有助于促进开发用于生物医学研究相关文章的标题和基于标题/摘要的搜索引擎的新型强大技术。
UKIS2024 Programme.xlsx草案 - 剑桥大学
The Phonetics of Perceived Voice Similarity: Some Implications for Voice Parades Dr. Kirsty McDougall University of Cambridge Ask authors: 36 Speech Modifications for Improved Listening Experience in ADHD Adults Lucy Valls-Read University of Southampton fill in form to confirm who presenting and check timings 78 Variability of speech timing features across repeated recordings of non-pathological speech samples Judith Dineley Kings College London check they are using UKIS模板（请注意，有些已经指出了）并将其提交更新到模板上，如果不是主题演讲B信息，请先通过“修订”提交提交信息“对话”如何对话产品和技术？Elizabeth Stokoe LSE模板教授 - 有关如何获取海报会议B的信息提醒他们，至少需要一位作者在6月5日之前注册，否则该论文将被撤回 - 包括链接到注册
生物信息学的基础
1。什么是生物信息学，基因组测序项目，模型生物，序列 - 结构 - 功能，生物信息学研究所，生物信息学和转录组，蛋白质组，代谢组，基本序列信息。生物数据库，数据格式，查询形式。比较2个序列，氨基酸相似性，相似性表，相似性因子，数据库中的相似性搜索，FASTA和BLAST算法，期望值。阅读和处理序列数据（Chromas）的方法。准备限制地图（从浮雕包中重新包装程序）。使用来自“浮雕”软件包（绘图ORF，显示ORF和GET ORF）的应用程序读取帧。基于核苷酸序列（来自浮雕封装的Transeq程序）基本序列数据库（DDBJ，EMBL，GenBank）生成蛋白质序列。蛋白质序列数据库。基因组浏览器。通过Expasy Server，数据库：瑞士蛋白石，Prosite访问各种生物信息来源。底漆设计，基本和高级参数，程序：Oligo，ePrimer3（浮雕）），Prime（GCG）。
概率原始测试和RSA算法
本研究解决了雇主在筛选大量工作职位简历方面面临的困难。我们旨在通过自动化恢复筛选过程来确保对候选人的公平评估，降低偏见并提高候选评估过程的效率。拟议的系统使用NLP技术从简历中提取相关能力，重点关注特定职位所需的关键技能。使用了为职位所采用的能力集。进行了123个工作职位的案例研究。jaccard的相似性和余弦相似性度量。由于余弦相似性着重于单词频率，Jaccard相似性度量的结果与研究目的更加一致。提取的能力与使用JACCARD相似性相关的各种职位相关的预定义技能匹配。此方法通过分析与所需能力有关的简历中的存在或不存在特定单词来分配候选人的相似性分数。这个基于NLP的系统提供了巨大的好处，例如节省时间和其他资源，增加候选人选择方面的能力以及仅通过专注于能力来减少偏见。系统与LinkedIn的集成通过促进无缝进口和简历分析来增强方法的有效性。总体而言，这项研究通过为大型组织提供可扩展，高效和无偏见的解决方案来证明NLP在优化简历筛选过程中的潜力。