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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。
聚合物生物降解性信息的零射击实体识别：polybd上的gpt-4O
分类，并为政策和工业实践提供信息。开发用于提取聚商生物降解性数据的自动化工具可以大大提高现有研究的效率，可访问性和适用性，从而加速科学的进步和实践实施。与物质领域专家合作进行的这项研究旨在促进知识整合以增强材料循环。为了支持准确的，特异性模型的开发，我们提出了PolyBD，这是一种在聚合物生物降解性上进行的进行进行的数据集。数据集由100篇研究文章组成，记录了微生物或酶和聚合物之间的相互作用。每篇文章都被手动分割成句子并在实体级别注释，捕获聚合物，细菌，真菌和酶（见图1）。为了改善域专家注释的效用，在多个层次级别注释实体。，例如，如图1所示，“粘膜杆菌”（物种）和“铬细菌”（属）均被注释。未来的注释效果将这些细菌实体与其相应的本体论条目联系起来。在关系注释过程中，聚合物“聚合物聚合物”将与属和物种水平的注释相结合，从而使对聚合物 - 细菌相互作用有全面的了解。polybd包含大量嵌套的象征 - 图1中包含的实体，例如“ Chro-mobacterium”和“ Rhizopus” - 在提取方面面临着相当大的挑战。能够解决嵌套命名实体识别（NER）的方法很少，尤其是在专用域中[5]。鉴于此任务的知识密集型性质 - 区分
基于信息的分析和决策工具的全球提供商
本演示文稿包含经修订的1933年《美国证券法》第27A条的含义和1934年《美国证券交易法》第21E条的含义。这些陈述受风险和不确定性的约束，可能会导致RELX PLC的实际结果或结果（以及其子公司“ Relx”，“ We”或“我们”）与在任何前瞻性陈述中表达的陈述有重大不同。我们将任何不是历史事实的陈述视为“前瞻性陈述”。术语“ Outlook”，“估算”，“预测”，“项目”，“计划”，“打算”，“期望”，“应该”，“应该”，“可以”，“意志”，“相信”，“趋势”，“趋势”和类似的表达方式可能表明前瞻性陈述。您不应对这些前瞻性陈述不依赖，这些陈述仅在本演讲之日起说。除法律要求外，我们没有承担公开更新或发布对这些前瞻性陈述的任何修订的义务，以反映本演讲之日之后的事件或情况，或反映出意外事件的发生。可能导致实际结果或结果与前瞻性陈述中包含的估计或预测有实质性差异的重要因素包括：有关收集或使用个人数据的监管和其他更改；法律和法律解释的变化影响我们的知识产权和互联网交流；当前和未来的地缘政治，经济和市场状况；研究完整性问题或我们科学，技术和医学研究产品的付款模型的变化；我们对产品和服务的运营和需求的行业中的竞争因素；我们无法实现未来预期收购的好处；我们的网络安全系统或其他未经授权访问数据库的妥协；经济周期，贸易关系，传染病流行或流行病，恶劣天气事件，自然灾害和恐怖主义的变化；我们已经外包商业活动的第三方失败；我们系统的重大故障或中断；我们无法保留高质量的员工和管理；税法的变化和应用不确定性；汇率波动；市场状况不利或降级为我们债务的信用评级；定义福利养老金计划资产的市场价值变化以及用于重视计划负债的市场相关假设；违反公认的道德业务标准或适用法律；以及在RELX PLC向美国证券交易委员会提交的文件中不时提及的其他风险。
基于 Fisher 信息的量子信道不兼容准则
两个量子操作不能同时实现是量子理论的基本特征之一 [ 1 , 2 ]。该原理最著名的两个体现是海森堡不确定性原理（量子粒子的位置和动量不能同时测量 [ 1 ]）和不可克隆定理（不存在任何物理操作能够产生两个完全相同的未知、任意量子态 [ 3 , 4 ]）。一般而言，如果两个（或多个）量子操作（如测量、通道或仪器）可以看作是一个共同操作的边际，则称它们为兼容的；如果不存在以原始操作为边际的物理操作，则称它们为不兼容的。由于量子理论建立在希尔伯特空间上，一般的量子测量被认为是正算子值测度（POVM）。在量子信息论中，不兼容概念有许多应用，如纠缠的稳健性[5,6]、测量不兼容的稳健性[7–9]、量子非局域性[10,11]、量子操控[7,12]、量子态鉴别[13–15]、量子资源理论[16]和量子密码学[17]。在现代量子理论形式化中，量子态物理变换的最一般描述是用量子信道来描述的[18,19]。量子信道不兼容的概念是从输入输出设备的角度提出的[20,21]。在[21]中，作者表明量子信道不兼容的定义是量子可观测量联合可测性的自然概括。大量研究从不同角度处理这一概念 [ 15 , 22 – 24 ]。一般而言，判断给定的一组量子操作是否兼容可以用半定程序表示 [ 25 ]。然而，程序的大小会随着考虑的操作数量呈指数增长。因此，当系统数量适中时，即使对于较小的系统规模（如量子比特），这种方法也会在计算上令人望而却步。为了解决这个维数问题，引入了（不）兼容性标准；这些条件仅对于给定通道组的兼容性才是必要或充分的。与量子测量的情况一样 [ 20 ]，兼容性标准 [ 26 ] 比不兼容性标准多得多。
标题页：评估支持研究的高级计算基础架构的价值：为研究政策提供信息的新工具Winona G. Snapp-Chi
John Towns 4 Craig A. Stewart 5* 1 Pervasive Technology Institute, Office of the VP for IT, Indiana University, Bloomington, IN, 47408, USA 2 Research Technologies, Office of the VP for IT, Indiana University, Bloomington, IN, 47408, USA 3 Rosen Center for Advanced Computing, Purdue University, West Lafayette, IN 47906, USA 4 National Center for超级计算申请，伊利诺伊大学Urbana-champaign，Urbana，IL 61801，美国5计算机科学系，印第安纳大学，布卢明顿，印第安纳州布卢明顿，47408 * jtowns@illinois.edu（城镇），stewart@iu.edu（stewart）利益宣言（资金来源）作者宣布已宣布财务支持，以进行本文的研究，作者身份和出版，特别是NSF奖，特别是：towns（Snapp-Childs IU-Childs IU-Concontract Pi Pi）（Snapp-Childs iu concontract Pi）（＃10555555555545，＃1545，＃1545，＃1545，汉考克（＃1445604，＃2005506）; Xiaohui Carol Song（Smith，Co-Pi）（＃2005632）和IU Pervasive技术研究所的支持。致谢这项工作得到以下组织的支持：？国家科学基金会赠款：Towns（Snapp-Childs IU分包PI）（＃1053575，＃1548562）;汉考克（＃1445604，＃2005506）; Xiaohui Carol Song（Smith，Co-Pi）（＃2005632）。Snapp-Childs还得到了印第安纳大学Pervasive Technology Institute的支持。我们感谢Kristol Hancock的编辑和Katja Bookwalter的图形设计。
从DNA存储中从MDS编码数据中获取信息的可靠性
摘要 - 这项工作对在DNA存储系统中成功检索使用MDS代码（例如Reed-Solomon代码）的数据的概率进行了理论分析。我们在独立和相同分布（I.I.D.）替换错误，重点是结合内部和外部MDS代码的常见代码设计策略。我们的分析表明，这种概率如何取决于诸如测序读数的总数，它们之间的分布，内部代码和外部代码的速率以及替换误差概率。这些结果提供了可行的见解，可在可靠性约束下优化DNA存储系统，包括确定可靠数据检索所需的测序读取数量的最小数量，并确定内部和外部MDS代码速率之间的最佳平衡。
基于时空信息的图像解释
大脑计算机界面（BCI）应用提供了一种直接的方法，将人脑活动映射到外部设备的控制上，而无需进行物理运动。这些系统，对于医疗应用至关重要，也对非医疗应用程序有用，主要使用非侵入性记录的EEG信号，用于系统控制，并需要算法将信号转换为命令。传统的BCI应用程序在很大程度上取决于针对特定行为范式量身定制的算法，并使用具有多个通道的EEG系统来收集数据。这使可用性，舒适性和负担能力复杂化。更重要的是，广泛的培训数据集的有限可用性限制了将收集到的数据分类为行为意图的强大模型的开发。To address these challenges, we introduce an end-to-end EEG classification framework that employs a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) and a Transformer, initially designed for image processing, applied here for spatiotemporal represen- tation of EEG data, and combined with a custom developed automated EEG channel selection algorithm to identify the most informative electrodes for the process, thus reducing data dimensionality, and放松主题的舒适性，并改善了脑电图数据的分类性能到受试者的意图。我们使用两个基准数据集（EEGMMIDB和OpenMiir）评估了我们的模型。与现有的最新脑电图分类方法相比，我们取得了卓越的性能，包括常用的EEGNET。这项研究不仅可以推进BCI领域，而且还为BCI应用程序提供了一个可扩展和负担得起的框架。我们的结果表明，OpenMiir的分类精度提高了7％，EEGMMIDB的分类为1％，平均值分别达到81％和75％。重要的是，这些改进是通过较少的记录渠道和较少的培训数据获得的，这证明了一个框架，可以从培训数据的量以及大脑信号所需的硬件系统的简单性方面支持更有效的BCI任务方法。
营养信息的来源被老年人使用和首选：范围评论
对“种族”差异和种族疾病的研究通常会强调社会状况上的遗传学，这可能是因为某些医学期刊将“种族”的社会“评论”讨论限制为“种族”作为健康的社会决定因素的代理。然而，人类学研究表明，“种族”是社会建构的。从出生前，美国持续的“种族”种族隔离将健康，教育，就业和获得性种族化。我们假设，选择性招募美国军事服务，军事训练和工作的平等机会，并获得了退伍军人管理局的医疗保健，可以减轻因种族化的早期生活剥夺和危害而造成的“种族”差异（即，健康的社会决定因素）。我们检查了老兵地位和医疗保健中最明显的“种族”差异 - 奇妙的肾脏疾病。
生物地球化学信息的神经网络（BINN），以提高模型的准确性
Haodi Xu 1, † , Joshua Fan 2, † , Feng Tao 3, † , Lifen Jiang 1 , Fengqi You 4 , Benjamin Houlton 3 , Ying
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation