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一组练习
练习1（i）本练习的目的是研究处理生物信息学问题的各种软件工具。更具体地说，您应该调查（不求解）页面上列出的软件工具的示例https://rosalind.info/problems/list-view/？location = biioinformatics-rosalind（https：//rosalind..info/problems/locations/）和小报告的bioinformatics-markory（（ii）有许多可自由访问的工具用于多个序列对齐。在本报告中，您将比较NCBI和EBI数据库中的工具。访问NCBI和EBI网站，并报告其多分配工具的关键功能。对于NCBI，关键工具在链接中：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/project/project/projects/msaviewer/，httpps://wwwwwwwwwww.ncbi.ncbi.nlm.nih.gov/tools/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/re_cobalt.cgi and yan manip on manip in yebience in hanip in yebience https://www.ebi.ac.uk/jdispatcher/msa/确保访问大量工具。提示：因此，简单地使用各种工具，而不是解决上述问题是足够的。也就是说，该练习的目的是与一些现成的工具保持联系，而不是经验丰富的工具。练习2 1（i）访问NCBI数据库，以链接https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sars-cov-2/研究SARS-COV-2冠状病毒。使用SARS-COV-2序列数据的记录https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/nc_045512下载冠状病毒尖峰蛋白序列。报告最终结果。然后使用http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali/的DALI工具比较两种蛋白质的结构。Then from the link https://www.uniprot.org/uniprotkb/A0A6B9WHD3/entry download the Bat-RaTG13 coronavirus spike protein sequence (https://en.wikipedia.org/wiki/RaTG13) and implement the classic dynamic programming global alignment algorithm with appropriate weights to identify their最长的常见子序列。(ii) View the structure of the two proteins of the previous query using the ab-initio swiss- modeller tool ( https://swissmodel.expasy.org/interactive ) and download the .pdb files (a textual file format describing the three-dimensional structures of molecules held in the Protein Data Bank (textual file of three-dimensional structures of in Protein Data Bank)).使您观察到序列和结构的相关性。子问题（iii）（无评分贡献的子问题）：如果某人想深入研究，他们可以访问https://biologicalmodeling.org/coronavirus/home网站，带有类似（但不完全相同）的问题。子问题（IV）（无评分贡献的子问题）：尝试通过各种新机器学习（https://www.nature.com/articles/s41592-023-01790-6）算法来解决蛋白质结构预测问题。 https://www.ebi.ac.uk/tools/sss/fasta/，https://colab.research.google.com/github/github/deepmind/alphafold/alphafold/blob/main/notebooks/notebooks/alphafold.i pynb（Esmfold.i pynb）和esmfold（ https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2574，https://esmatlas.com/resources?action=fold）。
无训练的文本驱动图像到视频发电
在文本到视频生成[2，13，27，31，42]中。尽管取得了成就，但文本输入的有限可控性刺激了图像到视频（I2V）生成领域的增长趋势，旨在鉴于图像和文本描述[27，38，43]，旨在产生视频序列。在I2V生成上的最新研究[35，38，43]试图通过将时间层纳入现有SD模型并在视频和图像数据集中训练这些较大的模型来利用预训练的SD模型的功能。尽管这些方法表现出了令人鼓舞的结果，但在大规模标记的数据集中，很大的缺点仍然很大程度上依赖广泛的培训[9，39]。这可以表现出来，从而限制了这些方法的可访问性和发展潜力。
利用技术分析文化遗产
摘要 数字人文 (DH) 是传统人文与计算技术融合的跨学科领域。它研究通过数字化、文本分析、3D 扫描和数据可视化来分析、保存和理解文化文物的新方法。本文探讨了 DH 的范围、所使用的技术工具及其在文化文物研究中的应用。此外，它还解决了数字化和解释文化遗产所固有的道德问题。通过案例研究，本研究强调了 DH 如何通过实现创新方法并为历史和文化叙事提供新见解来改变学术实践，同时强调道德实践和公平代表性的重要性。关键词：数字人文、文化文物、数字化、3D 扫描、文本分析、数据可视化。
通过公平检索增强>公平的人类一代
现有的文本到图像生成模型反映甚至扩大了其培训数据中根深蒂固的社会偏见。这对于人类图像发生尤其关注，其中模型与某些人口统计组有偏见。现有的纠正此问题的尝试受到预训练模型的固有局限性的阻碍，并且无法实质上改善人口多样性。在这项工作中，我们引入了公平检索增强生成（Fairrag），这是一个新颖的框架，该框架对从外部图像数据库中检索到的参考图像进行了预训练的生成模型，以改善人类发电机的公平性。Fairrag可以通过轻质线性模块进行调节，该模块将图像投入到Textual空间中。为了提高公平性，Fairrag应用了简单但有效的借鉴策略，在生成过程中提供了来自Di-Verse人群的图像。广泛的实验表明，Fairrag在人口统计学多样性，图像文本比对和图像保真度方面构成了现有方法，同时在推断过程中产生了最小的计算开销。
感知哈希技术概述
3 Paivio, A.、Rogers, TB 和 Smythe, PC (1968)。为什么图片比文字更容易回忆？心理科学，11(4)，137-138。Madigan, S. (2014)。图片记忆。图像、记忆和认知，65-89。4 Highfield, T. 和 Leaver, T. (2016)。Instagrammatics 和数字方法：研究视觉社交媒体，从自拍和 GIF 到模因和表情符号。传播研究与实践，2(1)。5 然而，儿童性虐待 (CSA) 的录音和文字描述的存在也可能给 CSA 受害者和其他接触者带来痛苦。目前，关于网上 CSA 录音和文字描述的普遍性的研究很少。网上还存在其他与 CSA 有关的危害，这些危害不是基于图像的（例如诱骗）。
对图像生成模型的文本调查-IJRPR
TIG模型背后的核心原理涉及复杂的神经网络的利用，通常利用诸如生成对抗网络（GAN）和自动回归变形金刚等体系结构。这些模型具有理解和解释文本输入的能力，随后生成与所提供的描述保持一致的图像。该过程涉及从文本提示中学习复杂的模式，纹理和上下文细节，展示了这些模型在不同域中彻底改变内容创建的潜力。随着TIG的景观继续发展，必须对现有文献进行全面审查，以了解这个新兴领域内的细微差别，挑战和进步。在这篇综述中，我们深入研究了15篇开创性论文，这些论文对文本到图像生成模型的开发和完善有重大贡献。
使用大语言模型回答的视觉问题
视觉问题回答（VQA）是一项重要的视觉语言任务，非常适用于各种现实世界中的情况。然而，它提出了重大挑战，可以理解自然语言的用户查询，从图像或视频中检索信息，以及提供自然语言的准确响应。在大型语言模型（LLMS）的帮助下，出现了许多解决方案。但是，其中许多解决方案都取决于多模式模型，并且需要进行微调的大量计算成本。因此，在限制内建立VQA系统提出了一个明显的挑战。为了解决此问题，我们提出了利用文本信息作为渠道的方法，以链接视觉和文本功能，从而无需端到端培训就可以零射击VQA任务。我们的模型探讨了两种不同的方法：1）使用检测模型和字幕模型在图像和文本之间建立连接。在此阶段，我们降低了利用文本表示的可行性，而不是向量连接两个域，从而识别减轻幻觉问题的方法。2）将IMG2LLM模型和随机字幕模型组合在一起，以向模型提供LOCAL和一般信息并评估其性能。此外，我们还引入了一个用于VQA评估的新指标，结合了语义理解，而不是严格匹配，以确保评估过程中的公平性。代码可在https://github.com/nattapolchoo/visual-question-andwering-using-llm上找到。
BS 04年和伊斯兰研究专业副学士学位usooluddin
Course Title Course Code Course Type Credit Hour Semester 1 Functional English GENG-101 General 3 Civics and Community Engagement GCCE-101 General 2 Islamic Studies / Ethics (for Non-Muslims) GISL-101 / GETH-101 General 2 Introduction to the Topics of the Quran BSIS-100 Major 3 Tarjuma-e-Quran HQ-001 Compulsory 0 Study of the Seerah of the Holy Prophet BSIS-101专业3自然科学-II（NS）NIS-105一般3总学时16学期2学期2复兴主义运动的历史（AHIS）AHIS-416常规2定量推理（i）GQR-101 GEM-101一般3企业家Gent-101 Gent-101 Gent-101 Gent-101常规和帕基斯坦GICP-10的普通学和宪法3史3史3史3史3历史3 I BSIS-102 Major 3 Tarjuma-e-Quran HQ-002 Compulsory 1 Total Credit Hours 16 Semester 3 Applications of Information and Communication Technologies GICT-201 General 3 Expository Writing GENG-201 General 3 Textual Study of Al-Quran–I BSIS-202 Major 3 Introduction to World Religions – I BSIS-201 Major 3 Arabic Language-II BSIS-200 Major 3 Tarjuma-e-Quran HQ-003强制性0总学分时间15学期4 Gen（SS）一般3定量推理（II）GQR-202 GEL-202 TAFSEER BSIS-BSIS-205的一般历史和原理3 al-Hadith-I BSIS-I BSIS-I BSIS-204的文本研究HQ-004强制性1总学时16学期5 Umayyads和Abbasids HIS-401 HIS-401跨学科的3个政治机构：历史和当代
基于人工智能和网络的交互式大学咨询聊天机器人
框架 [10] 3. 拟议系统 3.1 项目范围 该聊天机器人是一个基于人工智能的聊天机器人，它以音频或文本格式接收用户的问题，将音频转换为文本格式，尝试通过使用 NLP 处理文本来理解问题，并找到问题的适当答案。 在自然语言处理中，人类语言被分成几个部分，以便可以在整个对话的背景下分析和理解语句的语法结构和这些部分的含义。 这使得计算机能够像人类一样阅读和理解口头或书面文本。 例如，当聊天机器人收到“学院有多少个系？”的问题时，它会回答“学院有 6 个系”。 主要目标是通过将回答访客对学院的疑问的责任转移到聊天机器人来减轻学院教职员工的负担，通过创建一个基于网络的聊天机器人，该聊天机器人可以与学院网站结合，并可以回答用户的文本和基于音频的查询。目标是为访客和教职员工提供一种快速简便的方式来解答他们的疑问，并为开发人员提供将新信息纳入聊天机器人信息库的方法。 3.2 用户类别和特征 根据用户查询聊天机器人的方式，此应用程序将用户分为两类： 1. 文本 - 这些用户通过在文本框中键入来提供文本格式的输入。 2. 音频 - 这些用户以音频格式提供输入，然后首先将其转换为文本格式或由聊天机器人服务器进行处理。
北达科他州AG杂志 - 技术 - 教师指南
英语艺术和识字内容标准，用于阅读信息/非小说类文本。3，RI.1提出和回答问题，以证明对文本（文本证据）的理解，并明确地将文本称为答案的基础。gr.3，ri.2确定文本的主要思想，并叙述关键细节，以解释它们如何支持主要思想。gr.3，RI.3描述了一系列历史事件，科学思想或概念或文本中技术程序的步骤之间的关系，使用与时间，顺序和原因/效果有关的语言。gr.4，RI.1在解释文本说明的内容以及从文本中绘制推论时，请参阅文本（文本证据）中的详细信息和示例。总结文本。gr.4，ri.2确定文本的主要思想，并解释如何通过关键细节来支持它。gr.4，ri.3在历史，科学或技术文本中解释事件，过程，思想或概念，包括发生的事情以及为什么基于文本中的特定信息。gr.5，ri.1在解释文本所说的内容以及从文本中绘制推论时，准确使用文本证据。总结文本。gr.5，RI.2确定文本的两个或多个主要思想，并解释如何通过关键细节来支持它们。gr.5，ri.3根据文本中的特定信息，用历史，科学或技术文本中两个或多个个人，事件，思想或概念之间的关系或互动。