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机器人技术的信息处理模式可预测人类视觉系统的属性
多矩数据，包括基因组，转录组，表观遗传学和蛋白质组学数据，在确定癌症患者的临床结果方面已越来越重要。最近的几项研究评估了癌症存活预测的各种多模式整合策略，突出了对模型绩效结果标准化的需求。解决此问题，我们介绍了Survoble，这是一个标准化关键实验设计选择的基准框架。survobles可以在单癌和泛伴奏数据模型之间进行比较，并评估使用缺失方式的患者数据的好处。我们还谈到了预处理和验证多摩萨癌生存模型的常见陷阱。我们将生存板应用于几个模范用例，进一步证实统计模型倾向于优于深度学习方法，尤其是用于测量生存功能校准的指标。此外，大多数模型在泛伴随式环境中接受培训时表现出更好的性能，并且可以从缺少某些OMICS模式的数据的样本中受益。我们提供了用于模型评估的Web服务，并使我们的基准结果易于访问和可查看：https：//www.survboard.science/。所有代码均可在github上获得：https：//github.com/boevalab/survboard/。所有基准输出均可在Zenodo上获得：https：//zenodo.org/records/11066227。
用代码基准和生成ai
摘要本文探讨了代码基准测定技术及其与先进的生成人工智能（AI）模型的集成，从而强调了在数据驱动的行业中进行连续性能优化的需求。基准测试对于评估和比较硬件和软件性能，识别瓶颈和制定改进策略至关重要。该研究回顾了基准的理论和实践，详细介绍了研究人员和从业者的关键参数，步骤，挑战和解决方案。它检查了各种排序算法的基准，突出了对算法选择和实现的影响。创新，研究使用了诸如GPT-3.5-Turbo和Gemini 1.5 Pro之类的AI模型来分析算法基准，对效率进行分类和重新定义性能评估。使用F-SCORE指标评估了这种方法的有效性，从而提供了对AI模型性能的见解。研究表明，将基准测定技术与生成AI集成的潜力，标志着自动代码分析的显着进步，并为软件开发和AI应用程序提供了宝贵的影响。
2024 年保险行业基准报告
总体而言，中介机构对未来充满信心，实力雄厚，约三分之二的受访者报告净利润率达到或超过 30%。有远见的企业主希望投资利润，而不是收获利润，通过有机和无机手段采取额外措施巩固当前地位，为未来的韧性和成功做好准备。他们投资于人才（团队和客户）、流程和平台，从而提高生产力、优化客户服务和加速利润，为增长和规模奠定基础。
食品安全课程基准：大学是否...
署名。作品必须署名，但不得以任何方式暗示国际畜牧研究所 (ILRI) 或作者的认可。注意：任何重复使用或分发作品时，必须向他人明确说明本作品的许可条款。如经版权所有者许可，上述任何条件均可豁免。本许可中的任何内容均不损害或限制作者的精神权利。公平使用权和其他权利不受上述条款的任何影响。所用部分不得歪曲出版物的含义。如有任何资料使用了文字、照片等内容，ILRI 将不胜感激。作者单位 Erastus K. Kang'ethe：独立顾问 Emily K. Kiugu：明尼苏达大学和肯尼亚农业与畜牧业发展部 Florence K. Mutua：国际畜牧研究所 Delia Grace：格林威治大学自然资源研究所和国际畜牧业研究所 引用：Kang'ethe, EK, Kiugu, EK, Mutua, FK 和 Grace, D. 2024。食品安全课程基准：东非的大学是否有能力实施？肯尼亚内罗毕：ILRI。
一个部门特定脱碳基准的存储库，告知1.5°C的企业气候行动
1.5°C一致的公司基准的存储库旨在巩固在现有文献，倡议和法院为每个部门的裁决中确定的广泛的脱碳基准和里程碑。这种做法承认建立1.5°C一致的基准的多种方法，以告知公司气候行动，而不是主张一种单数方法。确定基准和里程碑的方法范围在潜在的排放场景及其对二氧化碳去除碳和温度范围的假设方面可能有所不同，涵盖了公司沿着价值链的排放范围，或者沿着价值链的排放范围，或其对绝对或强度发射的指标降低或非GHG相关的副标题。
面向开放科学的最大规模基于 EEG 的 BCI 可重复性研究：MOABB 基准
摘要。目的。本研究对开放的脑电图数据集进行了广泛的脑机接口 (BCI) 可重复性分析，旨在评估现有解决方案并建立开放且可重复的基准，以便在该领域进行有效比较。这种基准的必要性在于快速的工业进步，这导致了未公开的专有解决方案的产生。此外，科学文献密集，通常以难以重复的评估为特色，使现有方法之间的比较变得困难。方法。在一个开放的框架内，30 个机器学习管道（分为原始信号：11、黎曼信号：13、深度学习：6）在 36 个公开可用的数据集中被精心重新实现和评估，包括运动想象 (14)、P300 (15) 和 SSVEP (7)。该分析结合了统计荟萃分析技术来评估结果，包括执行时间和环境影响考虑。主要结果。该研究得出了适用于各种 BCI 范式的原则性和稳健性结果，重点是运动想象、P300 和 SSVEP。值得注意的是，利用空间协方差矩阵的黎曼方法表现出优异的性能，强调了需要大量数据才能通过深度学习技术实现具有竞争力的结果。综合结果是公开的，为未来研究进一步提高 BCI 领域的可重复性铺平了道路。意义。这项研究的意义在于它有助于为 BCI 研究建立严格透明的基准，提供对最佳方法的见解，并强调可重复性在推动该领域进步方面的重要性。
plm_sol：通过用更新的大肠杆菌蛋白溶解性数据集对多个蛋白质1语言模型进行基准测试来预测蛋白质溶解度
摘要：16蛋白溶解度在各种生物技术，工业和17种生物医学应用中起着至关重要的作用。随着测序和基因合成成本的降低，18采用了高通量实验筛选以及量身定制的19个生物信息学预测，已经见证了开发20种新型功能酶（EOI）的快速增长趋势。高蛋白质溶解度率是必不可少的21，准确的溶解度预测是一项艰巨的任务。随着深度学习技术的继续发展，基于注意力的蛋白质语言模型23（PLM）可以在更大程度上从蛋白质序列中提取固有信息。24利用这些模型以及蛋白质溶解度的可用性增加25从结构数据库（如蛋白质数据库（PDB））推断出的数据，具有增强蛋白质溶解度预测的26个潜力。在这项研究中，我们策划了27个更新的大肠杆菌（E.COLI）蛋白溶解度数据集（Uesolds），而28种则采用了多个PLM和分类层的组合来预测蛋白29溶解度。最佳表现最佳模型，称为蛋白质语言30基于模型的蛋白质溶解度预测模型（PLM_SOL），与以前报道的模型相比有31个显着改善，可实现5.7％32的准确性提高，F1_SCORE提高9％，而33个独立测试集的MCC得分提高了10.4％。此外，利用我们内部34合成的蛋白质资源作为测试数据的其他评估，包括各种类型的酶，35还展示了PLM_SOL的出色性能。59总体而言，PLM_SOL在独立的测试集和37个实验集中表现出36个一致且有希望的性能，从而非常适合促进大规模的EOI研究。38 PLM_SOL可作为独立程序可用，并在39 https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10675340上作为易于使用的型号。40 41引言42蛋白质的正确折叠以保持足够的溶解度和稳态，对于几乎每个基于蛋白质的生物学过程而言，必不可少的43。不满意的溶解度或44聚集可以阻碍基于蛋白质的药物发育，例如抗体产生。45抗体的低溶解度可能会限制其保质期，并可能诱导46个不良免疫反应（1-3）。除了抗体之外，由于速度降低了48种测序和基因合成的成本以及49个高通量功能筛选平台的持续下降，因此越来越多的47种兴趣（EOI）的酶以速度越来越高（4-6）。在这些大规模的EOI 50筛查研究中，提高蛋白质溶解度预测的准确性可以提高51蛋白质纯化的成功率，并促进下游生物物理或52生化特征。普通宿主，例如细菌细胞，昆虫细胞，酵母53细胞，植物和哺乳动物细胞，通常用于重组蛋白表达54（7）。在这些选择中，细菌细胞（通常是大肠杆菌（大肠杆菌））提供了55个易于遗传操作和成本效益的优点，因此将56作为重组蛋白质产生的主要平台之一（8）。提高大肠杆菌中蛋白质溶解度预测的57精度具有降低58个实验成本并提高新型EOI发现成功率的巨大潜力。
机器学习的复杂性 - 校准基准...
循环神经网络用于预测金融，气候，语言和许多其他领域的时间序列。储层计算机是一种特别容易训练的复发性神经网络形式。最近，引入了一台“下一代”储层计算机，其中内存跟踪仅涉及有限数量的先前符号。我们探讨了这个有趣的建议中有限记忆痕迹的固有局限性。fano的不平等现象的下限表明，在大型概率状态机器产生的高度非马克维亚过程中，具有相当长的内存轨迹的下一代储层计算机具有相当长的错误概率，其误差概率至少比最小可行的误差概率高约60％，以预测下一步观察。更普遍地，看来流行的复发性神经网络远远远远远远没有预测这种复杂的过程。这些结果突出了新一代优化的复发神经网络体系结构的需求。除了这一发现之外，我们为随机生成但复杂的过程提供了量度集合的结果。一个结论是，大型的概率状态机器（特别是大型机器）是为地面流动的复发性神经网络体系结构产生具有挑战性和结构上悬而未决的刺激的关键。
使用智能手机驱动的增强生物多样性监测，...
非编码RNA参与生物学过程和疾病使其特征至关重要，从而需要对可以对大型非编码RNA进行分类的计算方法。近年来，深度学习在各个领域的成功导致其应用于非编码RNA分类。已经开发了多个新颖的架构，但是这些范围并未被当前的文献评论所涵盖。我们对最先进的不同方法和数据集进行了详尽的比较。此外，文献缺乏客观的基准。我们执行实验，以公平地评估流行数据集上非编码RNA分类的各种工具的性能。我们还测量计算时间和CO 2排放。关于这些结果，我们评估了不同建筑选择的相关性，并提供了未来方法的建议。数据集和可再现代码可在https://evryrna.ibisc.univ-evry.fr/evryrna/ncbench上找到。
CAFA-EVALUATOR：用于基准测试本体论分类方法
摘要我们提出了CAFA-evaluator，这是一个强大的Python程序，旨在评估具有层次CAL概念依赖性目标的预测方法的性能。它将多标签评估概括为现代本体论，其中预测目标是从定向的无环图中得出的，并通过利用矩阵计算和拓扑排序来实现高效率。程序要求包括少数标准的Python库，使CAFA-Evaluator易于维护。该代码复制了蛋白质功能注释（CAFA）基准测试的关键评估，该评估评估了基因本体论中一致亚法的预测。由于其可靠性和准确性，组织者选择了CAFA-Evaluator作为官方CAFA评估软件。