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多模式分布对齐的分层最佳传输
在许多机器学习应用程序中，有必要通过对齐方式有意义地汇总不同但相关的数据集。最佳传输（OT）的方法将姿势比对作为差异最小化问题：目的是使用Wasserstein距离转换源数据集以匹配目标数据集，作为在对齐约束下的分歧度量。我们引入了OT的分层公式，该公式利用数据中的群集结构来改善嘈杂，模棱两可或多模式设置的对齐。为了以数值为单位，我们提出了一种利用sindhorn距离的分布式ADMM算法，因此它具有有效的计算复杂性，该计算复杂性与最大群集的大小四倍地缩放。当两个数据集之间的转换是统一的时，我们提供的性能保证可以描述何时以及如何使用我们的公式恢复群集对应关系，然后描述为这种策略的最坏情况数据集的几何形状。我们将此方法应用于合成数据集，该数据集将数据建模为低级别高斯人的混合物，并研究数据的不同几何特性对对齐的影响。接下来，我们将方法应用于神经解码应用中，其目标是预测猕猴主运动皮层中神经元种群的运动方向和瞬时速度。我们的结果表明，当数据集中存在聚类结构时，并且在试验或时间点之间保持一致，这是一种层次对齐策略，该策略利用这种结构可以提供跨域比对的显着改善。
国际贸易和循环经济 - 政策一致性
本报告探讨了如何通过绘制潜在的未对准并确定与这两个政策领域保持一致和加强的机会来制定循环经济政策和贸易政策相互支持。该报告强调了国际贸易与循环经济之间的各种互联关系，并研究了政策层面上贸易和循环经济之间的相互作用，重点关注多边贸易制度和区域贸易协定，以及促进循环经济的具体政策，以及促进循环经济，例如扩展的生产者责任计划和税收管理计划，税收，税收，税收，绿色公众，绿色公众，绿色公众，绿色企业，绿色企业，绿色企业。该报告以前瞻性议程结束，以确定可以在国家一级可以采取的潜在行动，需要在全球范围内进行国际合作的潜在问题，并表明知识差距值得进一步研究，从而实现贸易和循环经济目标。
基于推理的一般和差分博弈策略调整
在许多多代理交互的环境中，每个代理的最佳选择在很大程度上取决于其他代理的选择。这些耦合的相互作用可以用一般和差分博弈很好地描述，其中玩家有不同的目标，状态在连续的时间中演变，最佳博弈可以用许多均衡概念之一来表征，例如纳什均衡。问题通常允许多重均衡。从这种博弈中的单个代理的角度来看，这种多重解决方案可能会带来其他代理行为方式的不确定性。本文提出了一个通用框架，通过推理其他代理所追求的均衡来解决均衡之间的歧义。我们在多人人机导航问题的模拟中演示了这个框架，得出两个主要结论：首先，通过推断人类所处的平衡状态，机器人能够更准确地预测轨迹；其次，通过发现并使自己适应这种平衡状态，机器人能够降低所有玩家的成本。
提高巴黎协定备忘录系列的水平
具体而言，关于使资金流动与低温室气体排放和气候适应型发展路径相一致的信息（《巴黎协定》第二条第 1 款（c）项），我们发现多边开发银行在实现巴黎协调方面取得了进展，但仍需补充关键细节。我们已编写了六份关于多边开发银行巴黎协调方法的备忘录（附件）。多边开发银行需要确保其所有活动都推进低碳、气候适应型发展路径，或至少不破坏这些目标。在本备忘录中，我们为沿着六个协调基石开展强有力的协调进程提供了意见，多边开发银行已同意围绕这六个协调基石组织协调工作的实施。备忘录涵盖了跟踪与《巴黎协定》第二条第 1 款（c）项中长期目标大纲的一致性的相关方法，以及用于评估多边开发银行投资组合与低温室气体排放和气候适应型发展路径相一致的进展的指标，结构如下：
语音相关神经活动的迭代对齐发现
摘要 目的 . 脑机接口 (BCI) 有可能为患有神经系统疾病、说话肌肉无力的患者的言语能力保留或恢复。然而，成功训练低延迟语音合成和识别模型需要将神经活动与预期的语音或声学输出以高时间精度对齐。这对于无法发出可听见的言语的患者来说尤其具有挑战性，因为没有可以用于精确定位与言语同步的神经活动的基本事实。方法 . 在本研究中，我们提出了一种用于神经语音活动检测 (nVAD) 的新型迭代算法，称为迭代对齐发现动态时间规整 (IAD-DTW)，该算法将 DTW 集成到深度神经网络 (DNN) 的损失函数中。该算法旨在发现患者的皮层脑电图 (ECoG) 神经反应与他们在收集数据以训练 BCI 解码器进行语音合成和识别期间说话尝试之间的对齐方式。主要结果 .为了证明该算法的有效性，我们测试了它在预测健全且有完整言语能力的患者产生的声音信号的开始和持续时间的准确性，这些患者正在接受癫痫手术的短期诊断性 ECoG 记录。我们通过随机扰动神经活动与所有言语开始和持续时间的初始单一估计之间的时间对应关系来模拟缺乏基本事实的情况。我们检查了模型克服这些扰动以估计基本事实的能力。在这些模拟中，即使在语音和静默之间存在最大错位的情况下，IAD-DTW 的性能也没有明显下降（准确度绝对下降 < 1%）。意义。IAD-DTW 计算成本低，并且可以轻松集成到现有的基于 DNN 的 nVAD 方法中，因为它只与最终的损失计算有关。这种方法使得使用无法产生可听言语的患者（包括患有闭锁综合症的患者）的 ECoG 数据来训练语音 BCI 算法成为可能。
词典：对数百万...
与基因组数据库的一致性是生物信息学的基本操作，被BLAST推广了12。但是，测序的微生物基因组的速率持续增加，现在有13个数据集，现在数百万的数据集远远超出了现有的对齐工具的能力。我们14引入了词典，这是一种核苷酸序列比对工具，用于有效查询中度长度15个序列（> 500 bp），例如基因，质粒或长期读取数百万个原核生物16基因组。关键创新是构造一小部分探针K -Mers（例如n = 40,000）17“窗口覆盖”整个数据库的索引，从某种意义上说，每18个数据库基因组的每500 bp窗口都包含多个种子k -mers，每个k -mers每个都带有一个带有一个探针的共享前缀。19存储这些种子，并由他们同意的探针索引，在层次索引中可以实现20个快速和低内存可变长度匹配，伪有序，然后完全对齐。我们21表明，词典比BlastN能够与更高的灵敏度保持一致，因为查询≥1kb的查询差异从90％降至80％，然后在Small（GTDB）和大23（Allthebacteria和GenBank+GenBank+Repeq）数据库上基准基准。我们表明，与最先进的方法相比，词典词法可以达到更高的24个灵敏度，速度和较低的记忆。对25个基因的比对与来自Genbank和Refseq的234万个原核生物基因组的比对需要36秒26（稀有基因）至15分钟（16S rRNA基因）。词典MAP以标准格式27产生输出，其中包括BLAST的输出，可在MIT许可证28 https://github.com/shenwei356/lexicmap上获得。29 div>
成对序列对准技术的方法 - 评论
根据序列比对技术分析生物数据。序列比对对于检测病原体，鉴定常见基因以及药物发现很重要。基本上，两种方法用于序列比对，它们是成对序列比对和多个序列比对。成对序列比对是一种基本和有效的方法，用于识别两个生物数据序列之间的相似性和差异程度。本文分析了成对序列比对技术的类型，即点矩阵方法，动态编程和用于序列对齐的单词方法与插图进行序列对齐并讨论其优点和局限性。通过此分析发现，成对序列比对是确定两个基因组之间关系的最佳方法之一。
第1章 - 投资组合对齐和净零投资
投资组合相对于基准投资组合的碳足迹[2]。它涉及将投资从较高的碳排放资产转移到较低的碳排放资产。气候解决方案是主题投资和战略，直接有助于减轻气候变化并适应其影响。这些解决方案着重于促进绿色经济的融资技术，项目和实践，例如在太阳能，风能和水力发电上的投资，碳捕获解决方案，可持续基础设施或绿色房地产。为包括气候解决方案，提出了两种构成：对高度暴露于气候变化的部门的最低限度，与欧盟分类法的最小份额（或CAPEX）相符。不幸的是，在CTB和PAB基准的最终版本中，对绿色足迹的参考（例如，绿色收入或资本支出）消失[16]。此外，气候影响部门的最终版本包括大量行业，这使得与包含气候解决方案的标准无关[12]。
苏格兰政府的欧盟一致性政策
“ EMI感到失望的是，苏格兰政府并没有更积极地锁定Holyrood的立法程序，这是对使用自己的权力的更强有力的承诺，并敦促英国部长确保新英国立法与欧洲保持一致，并且随着法规的发展，它不会在原则上或不遵守EU Law of aud>