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飞机事件序列图灵敏度分析...
Seungwon Noh（博士生）、John F. Shortle（博士）、乔治梅森大学、弗吉尼亚州费尔法克斯 摘要 正在开发综合安全评估模型 (ISAM)，为国家空域系统提供基线风险评估，并评估拟议变更的安全影响。ISAM 中的因果风险模型是事件序列图 (ESD) 和故障树的混合模型，代表事故和事件场景。ISAM 包含数千个参数。本文根据几个重要性指标评估了这些参数在模型中的重要性，以确定最重要的参数。根据事故频率和死亡频率，对单个 ESD 以及所有 ESD 的枢轴事件和底层故障树事件进行分析。
基于种群的生物黑箱优化...
作者：C Angermueller · 2020 · 被引用 61 — 1989）用于多臂老虎机。然而，AOS 不是老虎机问题，因为时间 t 处的动作会影响不同算法在 t 处获得的奖励……
应用于运动序列学习 - MIP：实验室
，日内瓦大学，日内瓦大学1211，瑞士B Neuro-X研究所，ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL）（EPFL），日内瓦1202，瑞士C中心，s脑疼痛，运动，锻炼和康复，康复中心的康复中心。伯明翰，Edgbaston B15 2TT，英国D麦康奈尔脑成像中心，神经病学和神经外科系，蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学蒙特利尔大学QC，加拿大QC，加拿大QC，e Systems Neuroscience e Systems e Systems Neuroscience E系Biomédicale，巴黎F-75006，法国G应用生理学和运动机能学系，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国，日内瓦大学，日内瓦大学1211，瑞士B Neuro-X研究所，ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL）（EPFL），日内瓦1202，瑞士C中心，s脑疼痛，运动，锻炼和康复，康复中心的康复中心。伯明翰，Edgbaston B15 2TT，英国D麦康奈尔脑成像中心，神经病学和神经外科系，蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学蒙特利尔大学QC，加拿大QC，加拿大QC，e Systems Neuroscience e Systems e Systems Neuroscience E系Biomédicale，巴黎F-75006，法国G应用生理学和运动机能学系，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国，日内瓦大学，日内瓦大学1211，瑞士B Neuro-X研究所，ÉcolePolytechniquefédéralede Lausanne（EPFL）（EPFL），日内瓦1202，瑞士C中心，s脑疼痛，运动，锻炼和康复，康复中心的康复中心。伯明翰，Edgbaston B15 2TT，英国D麦康奈尔脑成像中心，神经病学和神经外科系，蒙特利尔神经学研究所，麦吉尔大学蒙特利尔大学QC，加拿大QC，加拿大QC，e Systems Neuroscience e Systems e Systems Neuroscience E系Biomédicale，巴黎F-75006，法国G应用生理学和运动机能学系，佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州盖恩斯维尔，佛罗里达州32611，美国
针对细胞类型的机器学习序列优先级排序
1 美国匹兹堡卡内基梅隆大学计算机科学学院计算生物学系；2 美国匹兹堡卡内基梅隆大学梅隆科学学院生物科学系；3 美国匹兹堡卡内基梅隆大学神经科学研究所；4 美国匹兹堡大学医学科学家培训计划；5 美国匹兹堡大学转化神经科学计划精神病学系；6 美国匹兹堡大学神经生物学系；7 美国匹兹堡大学脑研究所系统神经科学中心、神经科学中心、认知神经基础中心；8 美国匹兹堡大学眼科学系； 9 美国费城宾夕法尼亚大学兽医学院临床科学与高级医学系实验视网膜治疗科；10 美国匹兹堡大学生物工程系
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1科学系，西班牙，西班牙，西班牙，西班牙，西班牙，加泰罗尼亚，巴塞罗那08034，西班牙4计算机建筑系，加泰罗尼亚西班牙，巴塞罗那08034，西班牙8004，计算机科学系，巴塞罗那，1-3，08034西班牙巴塞罗那。电子邮件：Alejandro.alones。电子邮件：Alejandro.alones。
中国社会的序列生成对抗网络...
尽管序列到序列模型在许多摘要数据集中都达到了最先进的性能，但是中国社交媒体文本的处理中仍然存在一些问题，例如短句子，缺乏连贯性和准确性。这些问题是由两个因素引起的：基于RNN的序列模型的原理是最大似然估计，这将导致产生长摘要时梯度消失或爆炸；中国社交媒体中的文字漫长而嘈杂，很难产生高质量的摘要。为了解决这些问题，我们应用了序列生成的对抗网络框架。该框架包括生成器和歧视器，其中生成器用于生成摘要，并使用歧视器来评估生成的摘要。软核层层用作连接层，以确保发电机和歧视器的共培训。实验是在大规模的中国社交媒体文本摘要数据集上进行的。句子的长度，胭脂评分和摘要质量的人工得分用于评估生成的摘要。结果表明，我们的模型生成的摘要中的句子更长且准确性更高。
“ Ceratonia Siliqua L.的完整基因组序列（...
方法，将来自摩洛哥栽培树的单叶用于本研究。DNA提取。根据制造商的说明，使用Illumina Truseq套件构建了配对的测序库。该库是在配对端，2×150bp格式的Illumina Hi-Seq平台上进行排序的。用三件v0.33（Bolger，Lohse和Usadel 2014）修剪了所得FASTQ文件的适配器/引物序列和低质量区域。修剪序列由黑桃v2.5组装（Bankevich等人2012）随后使用Zanfona V1.0（Kieras 2021）进行完成步骤，以基于相关物种中保守的区域加入附加的重叠群。
DNA序列生成的潜在扩散模型
机器学习的利用，尤其是深层生成模型，已在合成DNA序列产生的领域开辟了有希望的途径。虽然生成对抗网络（GAN）在此应用中获得了吸引力，但他们经常面临诸如样本多样性和模式崩溃等问题。另一方面，扩散模型是一种有希望的新的生成模型，这些模型不承担这些问题的负担，从而使它们能够达到图像生成等领域的最先进。鉴于此，我们提出了一种新型潜在扩散模型，即用于离散DNA序列产生的新型潜扩散模型。通过使用自动编码器将离散的DNA序列简单地嵌入连续的潜在空间中，我们能够利用连续扩散模型的强大生成能力来生成离散数据。此外，我们将Fréchet重建距离（FRED）作为新指标，以测量DNA序列世代的样品质量。我们的码头模型表明，就基序分布，潜在嵌入分布（FRED）和染色质曲线而言，与实际DNA紧密对齐的合成DNA序列具有能力。此外，我们还提供了来自15种的150K独特启动子基因序列的综合跨物种数据集，丰富了基因组学中未来生成建模的资源。我们已在https://github.com/zehui127/latent-dna-diffusion上公开提供代码和数据。
在回忆阵列上进行神经形态序列学习的演示
这些问题并能够用脑般的表现使序列学习是具有脑启发的学习算法的神经形态硬件。分层时间内存（HTM）是受新皮层工作原理启发的al-gorithm，能够学习和预测元素的连续序列。在先前的研究中，我们表明，在HTM模型的时间内存储算法的生物学上可用版本中，可以将备忘录的设备（一种用于节能的神经形态硬件考虑）被认为是为了节能的神经形态硬件。随后，我们对模拟信号的回忆硬件体系结构进行了模拟研究，该研究可以介绍时间学习算法。我们称之为memspikingtm的架构是基于一个磁带横梁阵列和实现神经元的控制电路和
蛋白质序列数据的可扩展信息平台...
Quantum-Si的创新铂TM系统为在其专有的半导体芯片上跨越数百万个单个肽的下一代单分子蛋白测序提供了一个平台。每种铂仪器都直接连接到量子云，为简化数据分析提供了集成且用户友好的解决方案。云平台允许用户创建和自定义针对用户特定应用程序的实验，通过社区和自定义工作流程自动化数据分析，可视化实验结果，并简单安全地与同事共享数据。平台缩放到用户的研究和工作流程需求。此技术说明描述了云平台的关键特征和好处，以最大程度地利用仪器利用并将蛋白质测序数据转换为可行的见解。