XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcurat
准确，负担得起的密度功能紧密结合...
•N-辛烷几何形状优化•N-辛烷C-H和C-C键能扫描•H 2几何优化和解离能•N-辛烷值振动频率•N-辛烷值MD MD模拟•其他烃TD-DFTB/Chimes兴奋能量
视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
用纳米三核分光光度计
仅用于研究使用。不适用于诊断程序。有关当前认证，请访问thermofisher.com/certifications©2025 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明，否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。mcs-tn1315-en 2/25
优化的机器学习模型，以准确检测念珠菌属。在革兰氏染色的显微镜图像中
摘要：图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习（ML）模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测，从而确保丢弃无关的图像，并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型（XGBoost，人工神经网络和K-Nearest邻居），从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测，使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821，精度宏为0.827，召回宏为0.790，F1宏的宏为0.806。
用RVSV二价疫苗进行口服免疫，包括ADCC在内的保护性免疫反应，包括SARS-COV-2和流感A病毒
Highly accurate long-read single-molecule sequencing has revolutionized the comprehensive assembly of phased genetic architectures (Wenger et al.2019; Vollger等。2020; Nurk等。2022）。In addition, long-read single-molecule sequencing has permitted the direct identification of modified DNA bases such as m6A and 5-methylcytosine (5mC) (Marks et al.2012;克拉克等。2012; Murray等。2012; Loman等。2015; [CSL样式错误：没有印刷表格的参考。]）启用单分子染色质纤维测序（Stergachis等人2020; Lee等。2020; Abdulhay等。2020; Shipony等。2020）。Specifically, single-molecule chromatin fiber sequencing leverages non-specific methyltransferases to selectively stencil chromatin protein occupancy patterns directly onto their underlying DNA molecules in the form of modified bases.修饰碱基。For example, during single-molecule, real-time (SMRT) sequencing, the identity of each base is determined based on the fluorophore-labeled
精确建模对语音的反应
可以通过拟合将测量的脑信号（例如脑电图（EEG））与引起它们的刺激的3相关的刺激反应模型2探测感知过程。这些模型还发现了4个控制助听器等设备的控制。通过相关，分类或信息率指标测量的曲目质量指示了模型的值6和设备的实用性。基于规范7相关分析（CCA）的模型达到了超过8个常用线性向前和后向模型的质量拟合。在这里，我们表明9可以使用多种技术进一步提高他们的性能，包括10个自适应波束形成，CCA权重优化以及捕获数据中时间变化和上下文依赖性关系的复发性神经11网络12。我们使用Match-VS不匹配13分类范式证明了这些结果，其中分类器必须确定两个刺激14个ULUS样品中的哪个产生给定的EEG响应，哪些是随机选择的15个刺激样本。此任务捕获了更多其他研究中探讨的更符合16个PLEX听觉注意解码（AAD）任务的基本特征。17新技术的分类错误显着降低，信息传输率提高了18个，这表明这些模型更好地拟合了数据，而这些模型的感知过程反映了数据。这对于改善20个大脑计算机界面（BCI）应用很有用。21
机器学习策略，用于对X射线光谱的准确有效分析
抽象的计算光谱已成为希望获得实验光谱定性和定量解释的研究人员的关键工具。在过去的十年中，实验与理论之间的相互作用增加创造了一个积极的反馈回路，该回路激发了两个领域的发展。特别是，计算的精度提高已导致它们成为分析电磁频谱光谱镜的必不可少的工具。对于短波长技术，例如核心孔（X射线）光谱镜，其流行率在现代X射线设施出现之后增加了，包括第三代同步激素和X射线自由电子激光器。基于建立的波功能或密度功能方法的计算继续主导文献中光谱分析的大部分，但机器学习算法的新兴发展正在开始为这些传统技术提供新的机会，以快速，准确，价格合理的“黑色盒子”接近这些传统技术。此局部评论叙述了计算X射线光谱的数据驱动/机器学习方法的最新进展。我们讨论了当前可用方法的成就和局限性，并回顾了这些技术必须扩大计算和实验X射线光谱研究的范围和范围的潜力。
使用基于循环切片的网络准确预测大脑年龄
摘要 BrainAge（根据神经影像数据预测受试者的表观年龄）是大脑衰老的重要生物标志物。BrainAge 与真实年龄的偏差与精神和神经疾病有关，并且已被证明可有效预测轻度认知障碍 (MCI) 转化为痴呆症。传统上，3D 卷积神经网络及其变体用于预测大脑年龄。然而，这些网络比 2D 网络具有更多参数并且训练时间更长。在这里，我们提出了一种基于 2D 切片的循环神经网络模型，该模型以有序的矢状切片序列作为输入来预测大脑年龄。该模型由两部分组成：一个 2D 卷积神经网络 (CNN)，它对切片中的相关特征进行编码，以及一个循环神经网络 (RNN)，它学习切片之间的关系。我们将我们的方法与其他最近提出的方法进行了比较，包括 3D 深度卷积回归网络、信息论模型和特征包 (BoF) 模型（例如 BagNet）——其中分类基于局部特征的出现，而不考虑它们的全局空间顺序。在我们的实验中，我们提出的模型的表现与当前最先进的模型相当甚至更好，参数数量几乎减少了一半，收敛时间也更短。关键词：深度学习、循环神经网络、卷积神经网络、大脑年龄、结构磁共振成像
将定向演化与机器学习结合起来启用准确的基因型至表型预测
摘要：将序列变化与表型效应联系起来对于有效利用大型基因组数据集至关重要。在这里，我们提出了一种新的方法，将定向进化与蛋白质语言建模相结合，以表征水稻免疫受体的自然发展变体。使用高通量定向进化，我们设计了水稻免疫受体PIK-1，以结合和识别真菌蛋白AVR-PIKC和AVR-PIKF，它们通过当前特征的PIK-1等位基因避免检测。在此数据上对蛋白质语言模型进行了微调，以将序列变化与配体结合行为相关联。然后使用此建模来表征3,000个水稻基因组项目数据集中发现的PIK-1变体。两种变体因与AVR-PIKC的结合高度评分，并且体外分析证实了它们在野生型PIK-1受体上的提高配体结合。总体而言，这种机器学习方法确定了水稻中有希望的疾病抗性来源，并显示了探索其他感兴趣蛋白质的表型变化的潜在效用。
准确且可操作的资产暴露见解
关于Zscaler Zscaler（NASDAQ：ZS），可以加速数字转换，以使客户更加敏捷，高效，弹性和安全。ZScaler Zero Trust Exchange通过将任何位置的用户，设备和应用程序安全地连接到网络攻击和数据丢失，以保护数千个客户免受网络攻击和数据丢失。分布在全球150多个数据中心上，基于SSE的零信任交换是世界上最大的内联云安全平台。在zscaler.com上了解更多信息，或在Twitter @zscaler上关注我们。