XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemembeddings
JIOS Vol44 No2.indd
测量文本的语义相似度在自然语言处理领域的各种任务中起着至关重要的作用。在本文中，我们描述了一组我们进行的实验，以评估和比较用于测量短文本语义相似度的不同方法的性能。我们对四种基于词向量的模型进行了比较：Word2Vec 的两个变体（一个基于在特定数据集上训练的 Word2Vec，另一个使用词义的嵌入对其进行扩展）、FastText 和 TF-IDF。由于这些模型提供了词向量，我们尝试了各种基于词向量计算短文本语义相似度的方法。更准确地说，对于这些模型中的每一个，我们测试了五种将词向量聚合到文本嵌入中的方法。我们通过对两种常用的相似度测量进行变体引入了三种方法。一种方法是基于质心的余弦相似度的扩展，另外两种方法是 Okapi BM25 函数的变体。我们在两个公开可用的数据集 SICK 和 Lee 上根据 Pearson 和 Spearman 相关性对所有方法进行了评估。结果表明，在大多数情况下，扩展方法的表现优于原始方法。关键词：语义相似度、短文本相似度、词嵌入、Word2Vec、FastText、TF-IDF
temstapro：使用蛋白质语言模型的序列表示蛋白质热稳定性预测
结果：我们应用了转移学习的原理，以使用输入蛋白序列从蛋白质语言模型（PLM）产生的嵌入来预测蛋白质的热稳定性。我们使用了在数亿个已知序列上进行训练的大PLM。使用此类模型的嵌入使我们能够使用超过一百万个序列序列训练和验证高性能的预测方法，我们从具有注释的生长温度的生物体中收集了超过一百万个序列。我们的方法Temstapro（蛋白质的稳定温度）用于预测CRISPR-CAS II类效应蛋白（C2EPS）的热稳定性。预测表明，在热稳定性方面，C2EP组之间的差异很大，并且很大程度上与先前发表，并且我们新获得的实验数据。
单细胞转录组学揭示了鼠心力衰竭中成纤维细胞激活的独特模式，并保留的射血分数
a）综合鼠HFPEF和HFREF（ANGII和MI）成纤维细胞研究的示意图。b+c）综合成纤维细胞的UMAP嵌入，疾病（HF，心力衰竭）与对照（B），研究（C）。d）综合成纤维细胞状态的顶部细胞状态标记表达的概述。e）UMAP嵌入，显示由细胞簇着色的集成的成纤维细胞地图集，即集成的成纤维细胞状态（IFS）。标签指示基于功能表征的可能的成纤维细胞分化。f）基于综合成纤维细胞状态中足迹基因的效果大小（AVG log2折叠变化）的估计途径活动。*后代z得分> 2。g）具有综合成纤维细胞状态标记的细胞外基质基因组的过度代表性分析。使用Benjamini Hochberg校正的超几何测试， *Q <0.05，** Q <0.01，*** q <0.001。
开源大型语言模型 (LLM) 的优势与风险评估
• 校验和验证：根据加密校验和验证模型文件和嵌入。 • 安全模型供应链：使用受信任的存储库并验证开源模型的来源。 • 上下文毒害：确保响应来自准确和真实的数据 • 实时监控
fit：扩散模型的灵活视觉变压器
这些序列达到了最大令牌长度𝐿！“＃使用填充令牌。在这里我们设置𝐿！“＃= 256匹配DIT的固定令牌长度。与潜在令牌相同，我们还将位置嵌入到最大长度上以进行填料。
科学海报的PowerPoint模板
•荣誉，特雷莎，胡安·罗马和大卫·祖科。“浏览许多东西的内核。评论A 105.4（2022）：042432。•劳埃德，塞思和al。“赢家之后。规定。03622（2020）。规定。03622（2020）。
尖峰排序AI代理
在这里，我们提出了Multihive，这是一种通过整合Cite-Seq数据模式来推断细胞嵌入的分层多模式深生成模型。MultiHive采用层次堆叠的潜在变量以及模态 - 特定的潜在变量，分别从模态中捕获共享和私人信息，从而促进集成，DeNoing和插入任务。使用金标准的真实和模拟数据集进行广泛的基准测试，这在整合Cite-seq数据集时表现出了多希夫的优势。多希化在推出缺失的蛋白质测量和与单峰数据集的Cite-Seq数据集的集成方面优于最先进的方法。使用胸腺细胞发育数据集，我们表明多型细胞的嵌入可以改善轨迹推断和基因趋势鉴定。最后，使用跨发育和疾病的数据集，我们证明了将多型提取的deNOCE表达在基因表达程序中分解有助于识别多个细胞层次结构的生物学过程。
用图嵌入神经网络的自适应布局分解
摘要 - 已广泛研究了多个图案布局分解（MPLD），但是到目前为止，还没有在结果质量和效率方面主导其他人的分解器。这种观察促使我们探索如何适应为给定布局图的最合适的MPLD策略，这是无聊的，仍然是一个空旷的问题。在本文中，我们提出了一个基于图形卷积网络的布局分解框架，以获取布局的图嵌入。图形嵌入式用于图库构造，分解器选择，图形匹配，针迹去除预测和图形着色。此外，我们设计了一种纯粹取决于传递图形神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，我们基于图的嵌入式框架可以在广泛使用的基准测试中实现最佳分解，即使与快速但非最佳的启发式方法相比，运行时也可以下降。
人工智能教育文本分类 - 个人机器人组
我们希望确保学生彻底理解文本分类的所有步骤。为此，我们强调了 (1) 词向量、(2) K-最近邻 (KNN) 算法和 (3) 分类偏差的概念。然后，学生在 (4) 编程活动和最终项目中展示了他们的理解。1.词向量：向学生介绍了如何用词向量以数字形式表示单词的概念。我们通过示例创建了包含单词“公主”的词向量，并确定其向量中与“皇室”、“男性气质”、“女性气质”和“年龄”相对应的数字应该高还是低。2.KNN 算法：为了更好地理解 KNN 算法，学生使用在二维图上绘制的单词的视觉效果 [ 4 ]。他们了解了 K 参数的选择如何影响算法的输出。3.分类偏差：为了说明分类偏差，学生使用词语类比网站来绘制诸如“护士”、“医生”等工作，