XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTiM
optimus®人类TCR发现平台
•10年的工作 - 进入•> 40个基因工程步骤，处于7个基因座•转移的人类DNA的160万基础•小鼠基因沉默•人类TCR V，D和J基因完整，正常重新分组，并组装成功能性TCR
timix：有效视觉的文本感知图像混合 - ...
自我监管的多模式对比度学习（SMCL）明显地通过使视觉和语言方式结盟现代视觉预训练（VLP）模型。由于网络收获的文本图像对中的噪音，因此在计算成本和数据效率低下方面，SMCL的培训数据量扩大了相当大的obs。为了提高VLP的数据效率，我们提出了文本感知图像混合（TIMIX），该图像混合（TIMIX）将基于混合的数据增强技术集成到SMCL中，从而在没有显着增加计算开销的情况下进行了显着的性能改进。我们从共同信息（MI）的角度提供了TIMIX的理论分析，表明跨模式对比度学习的混合数据样本隐含地充当对比损失的常规器。实验结果表明，即使在针对现有方法的基准测试时，Timix在下游任务上也表现出可比的性能，即使减少了训练数据和较短的训练时间。这项工作在经验上和理论上证明了数据混合对于数据有效和计算可行的VLP的潜力，从而使更广泛的VLP模型在实际情况下受益。我们的代码可在https://github.com/chaoyajiang/timix/tree/main上使用。
TiMREX 质量控制高空探测数据集...
During the Terrain-Influenced Monsoon Rainfall Experiment (TiMREX), which coincided with Taiwan's Southwesterly Monsoon Experiment—2008 (SoWMEX-08), the upper-air sounding network over the Taiwan region was enhanced by increasing the radiosonde (‘‘sonde'') frequency at its operational sites and by adding several additional sites (three that were land based and two that were ship基于）和飞机Dropsondes。在Timrex的特殊观察期（2008年5月15日至6月25日）中，2330辐射观测成功地从增强的网络中获取。处理来自13个Upsonde站点的数据的挑战的一部分是，使用了四种不同的SONDE类型（Vaisala RS80，Vaisala RS92，Meisei和Graw）。对SONDE数据的后期分析表明，在许多SONDES中，尤其是在Vaisala rs80 rs80 sondes的数据中存在显着的干偏见，这些数据在四个地点使用。此外，船舶结构对SONDE数据的污染导致在关键海洋部位的低质量低级热力学数据。本文研究了用于质量控制SONDE数据的方法，并在可能的情况下纠正它们。特别注意校正湿度场及其对各种对流措施的影响。对校正后的SONDE湿度数据与独立估计的比较表明良好的一致性，表明校正有效地消除了许多SONDE湿度错误。检查对流的各种措施表明，使用湿度校正的SONDES对TIMREX期间对流的特征有很大不同的观点。例如，在RS80站点，使用校正的湿度数据的使用增加了平均斗篷； 500 j kg 2 1，平均对流率（CIN）降低80 j kg 2 1，并使中级对流质量流量增加了70％以上。最终，这些校正将为诊断分析和建模研究提供更准确的水分领域。