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Zillow 投资者策略演示（2024 年 2 月）
本报告包含《1933 年证券法》第 27A 条和《1934 年证券交易法》第 21E 条所定义的前瞻性陈述，这些陈述涉及风险和不确定性，包括但不限于有关我们未来目标、我们业务的未来业绩和运营、我们的业务战略以及将这些战略转化为财务业绩的能力、住宅市场和经济的当前和未来健康和稳定性、抵押贷款利率的波动性以及我们对未来消费者和员工行为转变的预期的陈述。包含“可能”、“相信”、“预期”、“期望”、“打算”、“计划”、“预测”、“将”、“预测”、“继续”、“估计”、“展望”、“机会”、“指导”、“将”、“可能”、“努力”等词语或类似表述的陈述构成前瞻性陈述。除非本演示文稿中另有说明，否则前瞻性陈述是基于截至 2024 年 2 月 13 日的假设做出的，尽管我们认为前瞻性陈述中反映的预期是合理的，但我们无法保证这些结果。Zillow Group 的实际结果与这些前瞻性陈述中描述的结果之间的差异可能是由 Zillow Group 采取的行动以及 Zillow Group 无法控制的风险和不确定性造成的。
上皮-间质转化过程中胸膜间皮瘤 RNA 编辑变化的模式
摘要：胸膜间皮瘤 (PM) 是一种可观察到上皮样、双相性和肉瘤样组织类型的癌症。肉瘤样 PM 以间充质特征为特征。多组学已用于在分子水平上表征上皮-间充质 (EMT) 表型。我们通过纳入 RNA 编辑分析为此做出了贡献。我们从两个 PM 队列中提取了上皮评分最高与最低的样本，并观察到 EMT 后内含子中的 RNA 编辑增加而 3′UTR 中的 RNA 编辑减少。在通过转录组学分析分层为两组的原代 PM 原代培养物中也观察到了同样的情况，其中一组富集了间充质特征。我们的数据表明，与在其他癌症类型中观察到的情况一样，RNA 编辑与 PM 中的 EMT 表型相关。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。
syensqo组演示
本着那些开创性的思想的精神，Syensqo成为一个拥抱Solvay会议的遗产的品牌，体现了同样的冒险精神和前瞻性的心态。就像那些敢于推动已知的界限的勇敢的探险家一样，Syensqo正在踏上自己的科学发现之旅，探索新领土并发现变革性的思想。
地球科学应用的过去和现在的历史 - ...
形成 o 热带地区 o 海洋温度 80 华氏度 o 在非洲上空发展，向西吹，那里的海水很温暖 o 它开始冷却，形成铁砧状云 o 风开始以圆圈形式吹 o 旋转风速达到每小时 74 英里，成为气旋 3
COVID -19疫苗Janssen-欧洲药品局 反射纸 - 调节 - vaccines-意见... vaxzevria-previdiely-covid-19- vaccine-astrazeneca-epar风险... covid -19疫苗阿斯利康 - 栓塞和血栓事件 - PRAC RAPP AR和建议 修订的欧盟建议疫苗成分2021-2022 covid-19-vaccine-janssen-epar-crisk-Management-plan_en.pdf Forxiga，Inn Dapagliflozin-欧洲药品局 COVID-19 2022年1月疫苗安全更新 adcetris，inn-brentuximab vedotin 指南 - 要求 - 化学和制药质量... COVID-19222年6月6日疫苗安全更新 vitae -vilma petrikaite ICH-GUIDELINE-E19-选择性 - 安全 - 安全数据收集... optaflu Inn-Abrysvo，呼吸道合胞病毒疫苗（二价... ） eu Spikevax，SpikeVax二价原始/Omicron BA.1，SpikeVax二价原始/Omicron 常见问题 - Questions-Medicinal-Medicinal-Medicinal-fevelopment ... ma（eu）编号
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研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。