XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempresentations
pilamim：通过整合像素和潜在的蒙版图像建模
在蒙版的图像建模（MIM）中，存在两个主要方法：像素MIM和潜在MIM，每个方法分别利用不同的重建目标，原始像素和潜在表示。Pixel Mim倾向于捕获低级视觉细节，例如颜色和纹理，而潜在MIM专注于对象的高级语义。但是，每种方法的这些独特的优势可以导致依赖特定视觉特征的任务中的次优性能。为了解决这一限制，我们提出了Pilamim，这是一个统一的框架，结合了像素MIM和潜在MIM以整合其互补优势。我们的方法使用单个编码器以及两个不同的解码器：一个用于预测像素值，另一种用于潜在表示，可确保捕获高级和低级视觉特征。我们将[Cls]令牌进一步集成到重建过程中，以汇总全局上下文，从而使模型能够捕获更多的语义信息。广泛的实验表明，在大多数情况下，Pilamim优于MAE，I-JEPA和BOOTMAE等关键基线，证明了其在提取更丰富的视觉表示方面的有效性。该代码可在https://github.com/joonmy/pilamim.git上找到。
人工智能中不确定性的表现：超越概率和可能性
统计推断证据范式的扩展，而 Shafer 将这些上限和下限概率解释为可信度和信念函数，而不参考具有一对多映射的底层概率空间。这样获得的方法被 Shafer 称为证据理论。它专门用于表示和合并不可靠的证据。相反，由于对随机变量的观察不完整，Dempster 设置中的上限和下限概率也可能模拟未知的概率。第二个想法是使用（凸）概率集，要么是因为统计模型不为人所知，要么是因为生成主观概率的通常协议发生了改变，承认与风险事件相关的彩票的买卖价格可能不同。后者是沃利低预测和不精确概率理论的基础。事实证明，沃利的框架在数学上比 Dempster-Shafer 理论更通用。本章介绍了贝叶斯概率论的这些概括。
提高基因组编辑效率...
个体在遗传编程（GP）中的表示对进化过程有很大的影响。在这项工作中，我们研究了三种语法引导的GP（GGGP）方法的进化过程，无上下文的语法GP（CFG-GP），语法进化（GE）和结构化语法演化（SGE），在复杂的，现实的，现实的，现实的，现实的问题的问题上，可以预测两个小时的人的Glucose水平。我们的分析通过（1）比较复杂基准上的所有三种方法，（2）在同一框架中实现方法，允许更公平的比较，以及（3）分析性能以外的进化过程。我们得出结论，代表选择更具影响力，最大程度更高，而CFG-GP更好地探索了更深树的搜索空间，从而实现了更好的结果。此外，我们发现CFG-GP更多地依赖于功能构建，而GE和SGE则更多地依赖于功能选择。此外，我们以两种方式更改了GGGP方法：使用ϵ-二素激酶选择，该方法解决了CFG -GP的过度拟合问题；并受到复杂树木的惩罚，以创建更多可解释的树。将ϵ -lexicase选择与CFG -GP相结合的表现最好。最后，我们评估了初始化方法在
利用基于语言的表示，以更好地解决与大语模型的符号相关问题
符号（例如数值序列，化学公式和表格定界符）广泛存在，在与符号相关的任务中扮演重要角色，例如抽象推理，化学培养物预测和表格提问。与基于自然语言表达式的任务相比，大型语言模型（LLMS）在理解和理性的基于符号的表示方面存在局限性，因此他们很难处理与符号相关的问题。在本文中，我们提出了符号到语言（S2L），该方法将基于符号的表示形式转换为基于语言的代表，为推理过程中语言模型提供了宝贵的信息。我们发现，对于封闭源和开放源LLM，可以通过合并基于语言的代表来在很大程度上增强解决符号问题的能力。例如，通过为GPT-4使用S2L，可以进行+21的实质性改进。9％和+9。分别用于1D ARC和DYCK语言任务的准确性5％。 在其他六个一般符号相关的任务（例如表理解和推文分析）中也有一致的改进。 我们在https://github.com/thunlp-mt/symble2language 1中重新租用GPT日志。分别用于1D ARC和DYCK语言任务的准确性5％。在其他六个一般符号相关的任务（例如表理解和推文分析）中也有一致的改进。我们在https://github.com/thunlp-mt/symble2language 1中重新租用GPT日志。
人工智能中不确定性的表示
摘要 由于人工智能主要关注知识表示和推理，它必然要处理各种处理不确定性的框架：概率论，以及更新的方法：可能性理论、证据理论和不精确概率。本章的目的是提供一个介绍性的概述，揭示表示不确定性的两个基本框架的具体特征：概率论和可能性理论，同时强调表示不确定性的任务所面临的主要问题。这一目的还提供了定位相关主题的机会，例如粗糙集和模糊集，它们分别受到考虑语言选择引起的表示粒度和自然语言谓词的渐进性的驱动。此外，本概述还简要介绍了其他理论表示框架，例如形式概念分析、条件事件和排名函数，以及可能性逻辑，与此处讨论的不确定性框架有关。本卷的下一章将讨论更复杂的框架：信念函数和不精确概率。
Ash 2024特色NHLBI演示
Ash 2024介绍了NHLBI演讲，12月6日，星期五，关于基因和细胞疗法的基因组毒性计划的科学研讨会：新兴和长期毒性John Tisdale，M.D。3:15 - 下午4:14 PT圣地亚哥会议中心，第31室关于基因和细胞疗法计划基因组毒性的科学研讨会：我们如何有效地捕获不良事件，尤其是造血干细胞移植后感染的不良事件？ Matthew Hsieh，M.D。 Adetola A. Kassim，MBBS，MS 4：14 - 4:53 PT圣地亚哥会议中心，12月7日星期六我如何治疗：镰状细胞病（票务）的基因治疗（票）John Tisdale，M.D。 8 - 上午9点，PT希尔顿圣地亚哥湾滨，Aqua 311特别兴趣会议：小儿患者Marisol Betensky，M.D. 上午9:30 - 上午11点，PT圣地亚哥会议中心，12月25日，星期一，12月9日星期一，Marquee会议：Ernest Beutler讲座和奖品讲座标题：控制血红蛋白基因并治愈血红蛋白疾病John Tisdale，M.D。 1:30 - 下午2:30 PT圣地亚哥会议中心，大厅B3:15 - 下午4:14 PT圣地亚哥会议中心，第31室关于基因和细胞疗法计划基因组毒性的科学研讨会：我们如何有效地捕获不良事件，尤其是造血干细胞移植后感染的不良事件？Matthew Hsieh，M.D。Adetola A. Kassim，MBBS，MS 4：14 - 4:53 PT圣地亚哥会议中心，12月7日星期六我如何治疗：镰状细胞病（票务）的基因治疗（票）John Tisdale，M.D。 8 - 上午9点，PT希尔顿圣地亚哥湾滨，Aqua 311特别兴趣会议：小儿患者Marisol Betensky，M.D. 上午9:30 - 上午11点，PT圣地亚哥会议中心，12月25日，星期一，12月9日星期一，Marquee会议：Ernest Beutler讲座和奖品讲座标题：控制血红蛋白基因并治愈血红蛋白疾病John Tisdale，M.D。Adetola A. Kassim，MBBS，MS 4：14 - 4:53 PT圣地亚哥会议中心，12月7日星期六我如何治疗：镰状细胞病（票务）的基因治疗（票）John Tisdale，M.D。8 - 上午9点，PT希尔顿圣地亚哥湾滨，Aqua 311特别兴趣会议：小儿患者Marisol Betensky，M.D.上午9:30 - 上午11点，PT圣地亚哥会议中心，12月25日，星期一，12月9日星期一，Marquee会议：Ernest Beutler讲座和奖品讲座标题：控制血红蛋白基因并治愈血红蛋白疾病John Tisdale，M.D。1:30 - 下午2:30 PT圣地亚哥会议中心，大厅B1:30 - 下午2:30 PT圣地亚哥会议中心，大厅B
Moela, Nthabiseng；Matlala, Lerato；Ma, Jackie；Maphutha, Dipuo；Twinomurinzi, Hossana，“非洲金融服务领域人工智能 20 年趋势”（2024 年）。非洲信息系统和技术会议。27. https://digitalcommons.kennesaw.edu/acist/2024/presentations/27
非洲需要实现金融包容性，特别是针对妇女和小企业等边缘群体，这凸显了利用人工智能 (AI) 的重要性。本研究对 2003 年至 2023 年人工智能融入非洲金融服务的情况进行了文献计量分析。主要结果显示，人工智能的使用显著增加，特别是在欺诈检测、信用风险预测和股市波动预测方面，其中 49% 的研究来自南非、尼日利亚和突尼斯。然而，金融发展管理、通货膨胀控制和贷款获取中的性别差异等领域仍未得到充分探索。人们一直强调人工智能的技术实施，而忽视了非洲重要的背景问题，例如道德、基础设施障碍、数据隐私、数据主权以及排斥边缘群体的风险。该研究建议扩大人工智能应用以推动金融包容性，加强道德人工智能部署的监管框架，并解决性别包容性和金融发展管理问题。
学习单细胞转录组学数据的多细胞表示可以表征患者水平疾病状态
单细胞RNA-SEQ（SCRNA-SEQ）已成为研究Human生物学和疾病的重要工具。大量SCRNA-SEQ数据集和先进的机器学习技术的可用性最近驱动了单细胞基础模型的开发，这些模型可根据表达配置文件提供信息丰富且通用的单元格代码。但是，要了解疾病状态，我们需要考虑整个组织生态系统，同时考虑许多不同的相互作用细胞。在这里，我们通过产生从用Scrna-seq的多细胞表达上下文得出的患者水平表示来应对这一挑战。我们开发了Pascient，这是一种新型模型，采用多级表示学习范式，并在单个细胞和基因水平上提供了重要的分数，以跨多种细胞类型的细胞类型和基因程序进行细粒度分析，并提供给定疾病的特征。我们使用pastient来学习来自5,000多名患者的2430万个细胞的大规模SCRNA-SEQ ATLA中的疾病模型。全面而严格的基准测试表现出疾病分类中帕斯特的优越性及其多个下水道应用，包括降低维度降低，基因/细胞类型的优先考虑和患者亚组发现。
使用大语言模型揭示人脑中的多层次和多模式语义表示
在最近的研究中，研究人员使用了大型语言模型（LLM）来探索大脑中的语义表示。但是，他们通常分别评估了不同级别的语义内容，例如语音，对象和故事。在这项研究中，我们使用功能磁共振成像（fMRI）记录了大脑活动，而参与者则观看了8.3个小时的戏剧和电影。我们在多个语义级别注释了这些刺激，这使我们能够为此内容提取LLM的潜在表示。我们的发现是LLMS比传统语言模型更准确地预测人脑活动的结果，尤其是对于复杂的背景故事。此外，我们确定了与不同语义表示相关的不同大脑区域，包括多模式视觉 - 语义表示，这突出了同时建模多级和多态语义表示的重要性。我们将使我们的fMRI数据集公开使用，以促进对LLM与人脑功能保持一致的进一步研究。请在https://sites.google上查看我们的网页。com/view/llm and-brain/。
对 PR24 Frontier Shift 公司陈述的回应
Europe Economics 利用人工智能来提升其为客户所做工作的价值。Europe Economics 可能已使用 OpenAI 的大规模语言生成模型 GPT-4o 生成了本报告中的某些文本。在生成草稿语言后，Europe Economics 会审查、编辑和修改文本。Europe Economics 在英格兰注册，注册号为 3477100。注册办事处位于 Holborn Gate, 330 High Holborn, London WC1V 7QH。尽管已尽一切努力确保本报告所含信息/材料的准确性，但 Europe Economics 对报告中提供的信息/分析的准确性、完整性或最新性不承担任何责任，也不提供任何保证、承诺或担保，也不承担因任何错误或遗漏而产生的任何责任。© Europe Economics。保留所有权利。除出于批评或评论目的引用短文外，未经许可不得使用或复制任何部分。