XiaoMi-AI文件搜索系统
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探索标准化潜在方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大（即来自同一个人）。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来衡量其范围和确切含义（除了“越大越好”）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能最佳地利用结果。本报告建议我们标准化评分系统。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择一种中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了对 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
探索标准化潜在方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大（即来自同一个人）。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来衡量其范围和确切含义（除了“越大越好”）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能最佳地利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
潜在视图Analytics Ltd（latvie）
ICICI证券是SEBI注册股票经纪人，商人银行家，投资顾问，投资组合经理和研究分析师。ICICI证券已在印度保险监管发展局有限公司（IRDAI）注册为综合公司代理商，并以PFRDA为准。ICICI Securities Limited研究分析师SEBI注册号 - INH000000990。ICICI Securities Limited SEBI注册为股票经纪人INZ000183631。注册的办公室地址：ICICI Venture House，Appasaheb Marathe Marg，Prabhadevi，孟买-400 025。CIN：L67120MH1995PLC086241，电话：（91 22）6807 7100。 ICICI证券是ICICI银行的子公司，ICICI银行是印度最大的私营银行，其各种子公司从事住房金融，资产管理，人寿保险，一般保险，风险投资基金管理等的业务。CIN：L67120MH1995PLC086241，电话：（91 22）6807 7100。ICICI证券是ICICI银行的子公司，ICICI银行是印度最大的私营银行，其各种子公司从事住房金融，资产管理，人寿保险，一般保险，风险投资基金管理等的业务。（“ Associates”），有关其详细信息，请访问www.icicibank.com。对证券市场的投资可能会面临市场风险。投资前请仔细阅读所有相关文件。
有条件生成分子的潜扩散
设计小分子治疗是一个具有挑战性的多参数优化问题。必须共同优化效力，选择性，生物利用度和安全性，以提供有效的临床候选者。我们提出了Coati-LDM，这是潜在扩散模型在有条件地生成特性优化的，类似药物样的小分子的新颖应用中。潜在的分子编码的扩散产生，而不是直接扩散的分子结构，提供了一种吸引人的方式来处理分子特性常见的小且错配的数据集。我们基于针对预训练的自回归变压器和遗传算法的各种扩散引导方案和采样方法，以评估对效力，专家偏好和各种物理化学特性的控制。我们表明，条件扩散允许控制生成分子的性能，具有实用和性能优势，而不是竞争方法。我们还应用了最近引入的粒子引导概念来增强样品多样性。我们前瞻性地调查了一组药物学家，并确定我们可以通过学习的偏好评分有条件地产生与其偏好相一致的分子。最后，我们提出了一种从种子分子开始的分子特性局部优化的部分扩散方法。使用潜在扩散模型在分子编码上的有条件生成小分子，为先前分子产生方案提供了一种高度实用且灵活的替代方案。
生物学概念的潜在概况分析
已经对与光合作用和呼吸有关的误解进行了广泛的研究。，这些研究大多数都没有考虑学习者的异质性。在这项研究中，使用潜在概况分析来确定学生对生物学概念的理解的差异。学生的概况通过将他们与他们的年级水平，生物学的学术成就以及认知信念的成熟程度联系在一起来验证。在对光合作用和呼吸的科学和非科学理解之间，在这项横截面研究中存在不同的概念概念概念（有用的，不准确的先入后的牙齿，分散和合成），这有助于理解可能的误解和科学理解之间可能不同的步骤。更高的年级，更高的生物学等级和更复杂的认知信念与具有更科学的知识的属于亚组的概率有关。教育相关性和含义：对光合作用和呼吸的科学和非科学理解，存在着不同的概念概况（先验性，不准确的先知，分散和合成），这有助于理解从误解到科学理解的步骤。更高的年级，更高的生物学成绩和更复杂的认知信念与具有更科学的概念知识的属于亚组的概率有关。因此，教师应分配时间来了解学生的先验知识水平和质量。教师应意识到，就他们对中央生物学主题的理解水平和理解质量而言，学生之间可能会有很大的差异。他们应该专注于帮助学习者将正确的信息片段整合到完整的系统性理解中，并鼓励他们认真评估和将现有概念与科学解释进行比较。为了提高对科学的理解，教师应考虑到特定的认知信念的关键方面，应解决知识本质的话题。这种方法将帮助学生了解科学研究的性质，基础和原则以及接受的经验理由。
探索标准化潜在模型的方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的匹配程度（即来自同一个人）有多大。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来规定其范围和确切含义（除了“越大越好”之外）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能充分利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变为 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共有四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 之前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
新兴认知能力的潜在结构
众所周知，从儿童期到成年的遗传因素最多占认知变异性的70％。但是，对生命的第一年知之甚少。这项研究研究了婴儿早期新兴认知和运动能力不同领域的个人变异性的病因因素，以及遗传和环境影响在何种程度上是独特的或在不同领域共享的。我们比较了多变量双胞胎模型基于5个月大的单卵和二氮基双胞胎的社区样本中的穆伦早期学习量表（MSEL）的五个量表（n = 567）。结果表明了一个分层病因结构，因此，一般的遗传潜在因子占了新出现的认知和运动能力不同领域的差异的54％（a = 0.54，terval ci = [0; 0.82]的信心）。我们还发现了针对早期运动和语言发展的其他遗传影响。与以前对年长儿童的发现不同，我们没有发现共享环境对共享因素的重大影响（C = 0，CI = [0，0.57]）或任何特定的量表。此外，包括测量误差在内的独特环境的影响是中等且具有统计学意义的（E = 0.46，CI = 0.18; 0.81]）。这项研究为新兴认知不同领域的统一分层结构提供了有力的证据。证据表明，我们称之为婴儿G的单一常见病因因素有助于一系列不同的能力，这支持了这样一种观点，即在年轻婴儿中，内在和一般的神经发育过程是特定领域可观察到的行为差异的关键驱动因素。
统一扩散模型的潜在空间，...
扩散模型在生成建模中取得了前所未有的性能。扩散模型常用的潜在代码公式是一系列逐渐去噪的样本，而不是 GAN、VAE 和正则化流的更简单（例如高斯）潜在空间。本文提供了扩散模型潜在空间的替代高斯公式，以及将图像映射到潜在空间的可重构 DPM 编码器。虽然我们的公式纯粹基于扩散模型的定义，但我们展示了几个有趣的后果。（1）从实证上讲，我们观察到在相关领域独立训练的两个扩散模型会出现一个共同的潜在空间。根据这一发现，我们提出了 CycleDiffusion，它使用 DPM 编码器进行非配对的图像到图像转换。此外，将 CycleDiffusion 应用于文本到图像的扩散模型，我们表明大规模文本到图像的扩散模型可用作零样本图像到图像编辑器。（2）人们可以通过控制基于能量模型的统一即插即用公式中的潜在代码来指导预训练的扩散模型和 GAN。使用 CLIP 模型和人脸识别模型作为指导，我们证明扩散模型比 GAN 对低密度亚群和个体的覆盖率更高。1
学习...
能够在大脑中同时记录数百个神经元的活动的能力，对开发适当的统计技术的需求不断增长。最近，已经提出了深层生成模型来满足神经种群的反应。尽管这些方法具有灵活性和表现力，但缺点是它们很难解释和识别。为了解决这个问题，我们提出了一种整合潜在模型和传统神经编码模型的关键成分的方法。我们的方法PI-VAE的灵感来自于识别可鉴定的变异自动编码器的最新进展，我们适应适合于神经科学应用。特别是，我们建议构建神经活动的潜在变量模型，同时对潜在变量和任务变量之间的关系进行建模（非神经变量，例如感觉，运动和其他外部可观察的状态）。任务变量的合并导致不仅受到更大约束的模型，而且还显示出可解释性和识别能力的定性改进。我们使用合成数据验证PI-VAE，并将其应用于大鼠海马和猕猴运动皮质的神经生理数据集。我们证明了PI-VAE不仅可以更好地拟合数据，而且还提供了对神经代码结构的意外新颖见解。