基因组语言模型(GLM)的出现提供了一种无监督的方法,用于学习非编码基因组中的广泛的顺式调节模式,而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明,可以利用预训练的GLM来提高广泛的监管基因组学任务的预测性能,尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试,从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里,我们评估了预训练的GLM的代表性,以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明,与使用单热编码序列的常规机器学习方法相比,探测预训练的GLM的表示没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要差距,从而在非编码基因组的常规培训策略中提出了潜在的问题。
Genevieve Marcoux(瑞典隆德大学)AudréeLaroche(加拿大Chu deQuébec)Stephan Hasse(加拿大Chu deQuébec)Marie Bellio(加拿大Chu deQuébec,加拿大)魁北克) Zufferey(Quebec -Quebec-加拿大拉瓦尔大学)TaniaLévesque(加拿大微生物学和免疫学系)Johan Rebetz(瑞典实验室医学)Johan Rebetz(Annie Karakeussian) (加拿大蒙特利尔大学研究中心)Sylvain Bourgoin(加拿大魁北克大学医院中心研究中心)HindHindHindHindHindHindHindhindite Jean Monnet-Universite de Lyon,Fabrice de Lyon,Fabrice Cognasse(Lyon; French of Lyon; French Blass; French Blass; efs)荷兰)约翰·塞姆普尔(瑞典隆德大学)玛丽·乔斯·赫伯特(Marie-JoséeHebert)(加拿大蒙特利尔大学)法国皮雷恩(Paris University Paris是Créteil,Inserm U955加拿大蒙特利尔)Benoit Vingert(法国血液建立)Eric Boilard(Chu de Quebec,加拿大)
本演示文稿可能包含前瞻性语句。前瞻性陈述给出了集团当前的期望或对未来事件的预测。投资者可以通过与历史或当前事实无关的事实来识别这些陈述。他们使用诸如“预期”,“估计”,“期望”,“打算”,“愿意”,“ project”,“ plan”,“ plan”,“相信”,“目标”以及与未来经营或财务绩效的任何讨论有关的类似含义的词。尤其包括与未来行动,潜在产品或产品批准有关的陈述,当前和预期产品的未来绩效或结果,销售工作,费用,诸如法律诉讼,股息付款和财务业绩等意外事件的结果。
本文考虑了通过随机树的产生来考虑普通差异方程式(ODES)解决方案的概率表示。我们在方程系数上介绍了足够的条件,以确保在此表示中使用的随机树的功能的集成性和统一性,并对其爆炸时间产生定量估计。这些条件依赖于控制随机树生长的标记分支过程的分析,其中标记可以解释为种群遗传学模型中的突变类型。我们还展示了分支过程爆炸是如何连接到ODE解决方案的存在和独特性的。
深度神经网络(DNNS)最近已证明接受自我监督的学习(SSL)训练,可以产生类似于相同语音输入的大脑激活的表示。SSL表示能否有助于解释人类的语音感知错误?旨在阐明这个问题,我们研究了它们用于语音误解预测的用途。我们从WAV2VEC 2.0中提取表示形式,这是一种用于语音的SSL架构,并使用它们来计算特征作为模型,以预测语音感知误差在噪声信号中的语音感知错误。我们对3000多个语料库进行了实验,英语中有3000多个毫无意义的混乱。我们考虑基于多PLE SSL的功能,并将其与传统的声学基准和通过ASR的监督学习微调获得的传统声学基准和特征。我们的结果表明,从适当的层中提取SSL表示的支撑性,进一步表明了它们对人类语音感知的建模潜力。索引术语:语音感知,可理解性预测,次级清晰度,自我监督的学习,语音中的语音
定理 1.1 为已知条件,即形式 a : V × V → R ,由 a ( u, v ) = ⟨A u, v ⟩ V ∗ ,V 给出,但是这里给出的非对称情况的估计更加苛刻。在定理 1.1 中,不仅解的适定性而且最大规律性都是显著的:发展方程的所有三个项 u ′ 、A u 和 f 都在空间 L 2 (0 , T ; U ′ ) 中(有关此类规律性的更多信息,请参阅 [6])。本文中发展的导子理论可应用于完全不同的主题。如果我们根据 Riesz 定理识别 V 和 V ′,则 V 上的稠密定义算子 S 是对称的当且仅当 iS 是导子。事实证明,我们关于边界算子的结果也允许描述对称算子 S 的所有自联合扩展。事实上,我们完善了文献中已知的边界三元组理论的一个版本。这些思想的循环在 [5] 中介绍。
2025年2月19日,Terranet AB(Publ)将发布其2024年的年终报告。在同一天上午10点,该公司代理首席执行官Dan Wahrenberg和Cto Pierre Ekwall将提供网络广播中的操作的最新信息。该活动将以数字方式广播,并向公众开放。演讲将以英语举行。通过网络广播,有机会提出书面问题。
本综述对神经表征论进行了更新,神经表征论是一种理论框架,它将意识体验定义为多模态、情境调查,并从大脑系统构建源自我们环境和身体的感觉的最佳猜测表征来解释其神经基础(Pennartz,2015)。它假定意识体验具有五个基本特征:(i)多模态丰富性,(ii)情境性和沉浸性,(iii)统一性和整合性,(iv)动态性和稳定性,以及(v)意向性。此外,意识还被认为具有生物学功能,其框架是反射和习惯(不需要意识)与目标导向、计划行为(需要多模态、情境调查)之间的对比。因此,意识体验被理解为一种感官丰富、空间包罗万象的身体和环境表征,而我们仍然有直接体验外部现实的印象。预测处理模型有助于理解意识背后的神经机制,这些模型以无监督的方式进行训练,不一定需要明显的动作,并且已经扩展到深度神经网络。然而,即使有了预测处理,问题仍然是为什么这种类型的神经网络活动会产生现象体验。在这里,我建议用多层次表征的概念来解决这个难题,这些概念会突然产生与现象体验相对应的多模态、空间广泛的超级推理。最后,将神经表征主义与其他意识神经理论进行了比较,并讨论了它对定义动物、人工智能设备和患有意识障碍的不能移动或无反应的患者的意识指标的影响。
TIPS-VF:具有序列,长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示Marvin I.de los santos logia.co,马尼拉大都会,菲律宾Midelossantos1215@gmail.com摘要,在机器学习过程中准确编码和表示遗传序列的能力对于生物技术的进步至关重要,这对于生物技术的进步至关重要,特别是基因工程和合成生物学。传统的序列编码方法在处理序列变异性,保持阅读框架完整性并保留生物学相关的特征中面临着显着的限制。这项初步研究介绍了TIPS-VF(可变长度片段的翻译器互动预种植者),这是一个简单有效的编码框架,旨在解决代表机器学习遗传序列的一些关键挑战。结果表明,TIPS-VF启用了可变的长度序列表示,该表示可以保留生物学环境,同时确保编码与密码子边界的对齐,从而特别适合模块化遗传结构。TIPS-VF在截断和碎片分析,序列同源性检测,域评估和剪接连接识别方面表现出卓越的性能。与需要固定长度输入的常规方法不同,TIPS-VF动态适应序列长度变化,保留基本特征,例如域相似性和序列基序。此外,TIPS-VF通过将序列嵌入与三个可能的开放式阅读框架统一,改善了开放的阅读框架识别并增强了向量零件和质粒元素的识别。总的来说,TIPS-VF提供了一个强大的,生物学上有意义的编码框架,通过结合序列,长度和位置意识来克服传统序列表示的约束。TIPS-VF编码基础架构可在https://tips.logiacommunications.com上找到。利益冲突:作者宣布没有利益冲突资金资金信息:无