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2024 年药物研发
小分子发现领域正在继续探索创新和赋能的新范式，既采用日益多样化的化学模式，也利用现有研究领域的技术进步和应用。在关键领域中，基于 5 法则 (Ro5) 的 Lipinski 类型指导方针之外的小分子正在为发现和转化药物化学提供许多新方法。我们在本次会议中的专家发言人将重点介绍最新的研究策略、分子设计创新、工作流程和肽和 PROTAC 化学方面的经验教训，并重点介绍这些当代模式在扩展属性空间中的未来机会。
360+X：一个庞大的多模式场景理解数据集
人类对世界的看法是由多种观点和方式塑造的。许多现有数据集从某个角度专注于场景理解（例如以中心的或第三人称的视图），我们的数据集提供了一个全景视角（即具有多种数据模式的多个观点）。具体而言，我们封装了第三人称全景和前视图，以及以富裕方式，包括视频，多频道音频，定向双耳延迟，位置数据数据和文本场景描述，在每个场景中，呈现世界的全面实现，呈现了全世界的全面实现。据我们所知，这是第一个涵盖具有多种数据模式的多个观点的数据库，以模仿现实世界中如何访问每日信息。 通过我们的基准分析，我们在建议的360+x数据集上介绍了5个不同的场景理解任务，以评估综合场景理解中每种数据模式和观点的影响和好处。 我们希望这个独特的数据集能够扩大理解场景的范围，并鼓励社区从更多样化的角度解决这些问题。据我们所知，这是第一个涵盖具有多种数据模式的多个观点的数据库，以模仿现实世界中如何访问每日信息。通过我们的基准分析，我们在建议的360+x数据集上介绍了5个不同的场景理解任务，以评估综合场景理解中每种数据模式和观点的影响和好处。我们希望这个独特的数据集能够扩大理解场景的范围，并鼓励社区从更多样化的角度解决这些问题。
目录和学生手册-2023-2024
欢迎总统5韦斯特克利夫大学的5条信息6的目的，任务和价值6机构学习成果（ILOS）7大学信息10校园位置10校园地点10小时的运营10个认证和批准11认证信息11认证信息11学术日历13学年13年8月28日，2023年8月28日至2024年8月24日，2024年8月24日，学生形式和要求的策略和任期19届策略和任期派对政策和任期，统治策略和任期，招募政策和任期， Visiting and Auditing Courses 35 Facilities, Equipment and Materials 36 Learning Platforms and Modalities 36 Tuition 38 2023-2024 Tuition and Fees (USD) 38 Notice of Additional Fees for Late Payment of Tuition 42 Methods of Payment 42 Payment Plans 42 Student Tuition Recovery Fund (STRF) 43 Financial Aid Programs and Policies 45 HEA Consumer Information Disclosure Requirements 45 Payment Options 45 Student Identity Verification Policy 48 Code of Conduct Policy 49 Professional判决政策50有关教育贷款和学生经济援助的机构政策52从课程中提取54学术政策和要求58等级政策58学术区别59学分政策59信贷政策转移60实践学习经验（PLE）政策64
用于情绪识别的多模态神经生理转换器
摘要 — 理解神经功能通常需要多种模式的数据，包括电生理数据、成像技术和人口统计调查。在本文中，我们介绍了一种新颖的神经生理模型，以应对多模态数据建模的主要挑战。首先，我们通过解决可变采样率问题来避免原始信号和提取的频域特征之间的不一致问题。其次，我们通过与其他模态的“交叉注意”对模态进行编码。最后，我们利用父变换器架构的属性来模拟跨模态段之间的长距离依赖关系，并评估中间权重，以更好地了解源信号如何影响预测。我们应用多模态神经生理变换器 (MNT) 来预测现有开源数据集中的效价和唤醒。对非对齐多模态时间序列的实验表明，我们的模型在分类任务中的表现相似，在某些情况下甚至优于现有方法。此外，定性分析表明 MNT 能够模拟神经对自主活动的影响以预测唤醒。我们的架构有可能针对各种下游任务进行微调，包括 BCI 系统。
![arXiv:2405.07155v2 [cs.CV] 2024 年 11 月 12 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a950b131d362b47fd5ae1cd14876a3bec7368c35.webp)
arXiv:2405.07155v2 [cs.CV] 2024 年 11 月 12 日
在多模态学习中，某些模态比其他模态更有影响力，而它们的缺失会对分类/分割准确性产生重大影响。为了应对这一挑战，我们提出了一种新方法，称为元学习模态加权知识蒸馏（MetaKD），该方法可以使多模态模型即使在关键模态缺失的情况下也能保持高精度。MetaKD 通过元学习过程自适应地估计每种模态的重要性权重。这些学习到的重要性权重指导成对模态加权知识蒸馏过程，允许高重要性模态将知识迁移到低重要性模态，从而即使缺少输入也能实现稳健的性能。与该领域以前的方法通常针对特定任务且需要进行重大修改不同，我们的方法旨在以最少的调整完成多项任务（例如分割和分类）。在五个流行数据集（包括三个脑肿瘤分割数据集（BraTS2018、BraTS2019 和 BraTS2020）、阿尔茨海默病神经成像计划 (ADNI) 分类数据集和 Audiovision-MNIST 分类数据集）上的实验结果表明，所提出的模型能够大幅超越比较模型。
