XiaoMi-AI文件搜索系统
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对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。
基于图的蛋白质设计的生成模型
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题，但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合，而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中，我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质，有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高，并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。
基于图像的压力检测-IJRPR
当今快节奏的世界，压力已成为影响精神和身体健康的普遍关注。检测和管理压力的能力对于维持健康的生活方式至关重要。使用卷积神经网络（CNN）移动网络基于图像的压力检测是一个切削障碍项目，它利用深度学习的力量来解决这一关键问题。这种创新的项目将计算机视觉和深度学习技术结合起来，专门利用移动网络架构，以实现非系统构建，并有效地使用了效率。通过分析通过图像或视频捕获的面部表情和生理提示，CNN移动网模型可以准确识别个体的压力水平。这种方法具有许多优势，包括实时监视和可扩展性。
基于图像的髋部断裂风险评估的生物力学观点：进步和挑战
髋部骨折构成了重要的健康挑战，尤其是在老龄化的人群中，导致了大量的发病率和经济负担。大多数髋部骨折是由骨质疏松症和跌倒的组合引起的。准确评估髋部骨折风险对于确定高风险个体和实施有效的预防策略至关重要。当前的临床工具，例如断裂风险评估工具（FRAX），主要依赖于大量人群研究得出的临床风险因素的统计模型。但是，这些工具通常缺乏捕获直接影响骨折易感性的个体生物力学因素。因此，基于图像的生物力学方法主要利用双能X射线吸收仪（DXA）和定量计算机层析成像（QCT），它引起了人们的关注，因为它们的潜力提供了对骨骼强度的更精确评估的潜力，并具有涉及跌倒的影响，从而增强了风险预测的准确性。生物力学方法依赖于两个基本组成部分：评估骨骼强度并预测降落引起的撞击力。在基于图像的有限元（Fe）建模中进行了显着进步，以进行骨骼强度分析和降落诱导的影响力的动态模拟，但仍然存在重大挑战。在这篇综述中，我们研究了这些领域的最新进展，并强调了要提高领域并改善断裂风险预测的主要挑战。
关于图理论在科学中的实用性的注释...
摘要：图理论是数学的迷人领域，重点是研究图，它们是代表对象对之间关系的结构。图由由边缘（或连接）链接的顶点（或节点）的集合组成。该领域在不同学科的范围内具有许多应用程序，因为它有效地对关系和结构进行了建模。图理论的强度在于它具有为建模关系建模，应对优化挑战和分析复杂系统的强大框架的能力。其描述实体及其互连的能力使其在科学，工程，社会科学和技术等领域高度相关。结果，图理论是在各个学科中使用的关键主题。
基于图像的癌组织的多重免疫分析
图像 - 基础丰度多重免疫特征：翻译就业。国际免疫肿瘤boumarker;页，D.B。; Broeckx，G。；冈萨雷斯（C.A.）;伯基，c。墨菲，c。 Reis-Filho，J.S。; ly，a。; Harms，P.W。; Gupta，R.R。; Vieth，M。；血液，AI。;卡希拉（M。） Cosle，Z。；远处，P.J。van; Veranded，s。; Thasgaard，J。； Khiroya，r。 Abduljabbar，K。； Haab，G。Acosta； ACS，b。亚当斯（Adams） Almeida，J.S。; cover-cloud，i。 Azmoudeh-Ardalan，f。; Badve，s。; Baharun，N.B。; Bellolio，E.R。;祝福，诉； Blenman，K.R。; Fujimoto，L。Botiny Mendo；俄勒冈州汉堡； Chardas，A。; Cheang，M.C ..;复制，f。;库珀，洛杉矶； Coosemans，A。;站立，g。 Portela，F.L。dantes; Deman，f。; Demaria，s。; Dudgeon，S.N。; Elghazawy，M。； Fernand-Martin，c。 Fineberg，s。; Fox，S.B。; Giltnane，J.M。; Gnjatic，s。; Constance-Ericson，P.I。; Grigoriadis，A。; Halama，n。;汉娜（M.G.）; Harbhajanka，A。； Hart，S.N。; Hartman，J。； Hewitt，S。； H.M。; Husain，Z。； Irshad，s。; Janssen，E.A； Cataoka，T.R。; Kawaguchi，K。； A.I. Khramsov; Kiraz，U。 Kirtani，P。;代码，L.L。; Corsica，K。； Acturk，G。； Scott，E。; E。;厨师，a。; Laenkholm，A.V。; Lang-Schwarz，c。 Larsimont，d。; J.K. Reading； Lerossau，M。； li，x。; Madabhus，A。； Maley，S.K。; Narasimhamhamurthy，V。Manur； Marks，D.K。;麦当劳E.S.; Pinard，C.J。; Rau，T.T。; Mehrotra，r。 Michels，s。; Kharidehal，d。; mirs，f。;米塔尔（Mittal）摩尔，D.A。; Mushtaq，s。; Nighat，H。; Papathomas，T。； lon-lorca，f。; Pera，R.D。; Pinto-Karden，J.C。;李子，G。； Pusztai，L。;新泽西州拉杰普特；报告，B.L。; Ribeiro，J.M。2024，第（262，3，（2024），pp。271-288）
糖尿病黄斑缺血的基于图神经网络的多光谱学习模型
图4病例和亚组分析。a。 CFP和OCTA的图像代表性眼睛的图像。预测是由人类分级器（具有10年经验的眼科医生3）和GNN-MSVL模型（具有跳线n = 2）做出的。左：DMI阳性的眼睛，人类分级器和模型都正确预测了结果；中间：DMI阳性的眼睛，其中人类级别做出了错误的预测，而模型的预测是正确的；右：DMI阴性的眼睛和模型都正确地预测了结果。b。测试数据集中的DR分级和DMI存在。c。 GNN-MSVL模型（跳线n = 2）在不同的DR严重程度上进行的预测准确性。d。 GNN-MSVL模型（跳线n = 2）的示例DMI眼的CFP和OCTA图像做出了正确的预测。比例尺：0.5mm。
基于图像的波前校正使用无模型的增强学习
摘要：光学畸变阻止望远镜达到其理论衍射极限。一旦估计，这些畸变就可以通过在闭环中使用可变形的镜子进行补偿。焦平面波传感可以直接从科学传感器拍摄的图像中估算完整光路的畸变。但是，当前的局灶性平面波前传感方法依赖于物理模型的物理模型，这些模型可能会限制校正的整体性能。这项研究的目的是使用无模型的增强学习来开发一种数据驱动的方法，以自动执行对像差的估计和校正，仅使用围绕焦平面围绕焦平面作为输入而获得的相位多样性图像。我们在加强学习的框架内提出校正问题，并在模拟数据上培训代理。我们表明该方法能够可靠地学习各种现实条件的有效控制策略。我们的方法还证明了对广泛的噪声水平的鲁棒性。
GraphComm：一种基于图的深度学习方法，用于预测单细胞 RNAseq 数据中的细胞间通讯
1 加拿大多伦多大学健康网络玛格丽特公主癌症中心 2 加拿大多伦多大学医学生物物理学系 3 德国亚琛工业大学实验医学与系统生物学研究所 4 加拿大多伦多人工智能矢量研究所 5 加拿大多伦多彼得·蒙克心脏中心 6 加拿大多伦多大学计算机科学系 7 加拿大多伦多大学实验室医学与病理生物学系
使用基于图像的机器学习和流量接近信息的结构变体检测
图2。为各种结构重排显示了简化的图，模拟的托管矩阵和HG002 / NA24385的示例。每个子图的最左侧图显示了每个bin对的托管计数，矩阵下方的盒子代表基因组箱排序，由矩阵指示。中心托管图显示了指定结构重排的模拟纯合示例，最右边的图显示了HG002 / NA24385中重排的示例，该示例是杂合子或纯合子。反转不是来自HG002。A：无SV； B：杂合插入； C：纯合删除； D：杂合串联复制； E：杂合反转。