XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
2023-2024-2英语教授的本科课程...
Department of Physics 物理系 20430225 2 Fundamentals of Physics (1) 基础物理学 (1) 蒋硕 96 5 150 0 Department of Physics 物理系 20430234 1 Fundamentals of Physics (2) 基础物理学 (2) 蒋硕 64 4 102 0 Department of Physics 物理系 20430265 3 Fundamentals of Physics (3) 基础物理学 (3) Kim Kihwan 80 5 130 0 School of Life Sciences 生命学院 30450203 1 Biochemistry(1)(in English) 生物化学 (1)( 英文 ) 刘栋 48 3 175 0 School of Life Sciences 生命学院 30450203 2 Biochemistry(1)(in English) 生物化学 (1)( 英文 ) 刘栋 48 3 180 0 School of Life Sciences 生命学院 30450263 0 Microbiology(in English) 微生物学 ( 英文 ) 陈国强 48 3 80 0 School of Life Sciences 生命学院 30450303 1 Genetics(in English) 遗传学（英文） 王田 48 3 90 0 School of Life Sciences 生命学院 30450303 2 Genetics(in English) 遗传学（英文） 王田 48 3 100 0 School of Life Sciences 生命学院 30450453 0 Molecular Biology(in English) 分子生物学 ( 英 ) 杨扬 48 3 150 0
基于新能源发电改进型移相全桥变换器研究
中图分类号 ： TM561 Analysis of Improved Phase-shift Full-bridge Converter for New Energy Generation ZENG Zhihui 1, 2 LIU Yunpeng 1, 2 ZHANG Linmei 1, 2 YANG Ming 1, 2
全脑血管图：图学习和神经科学的数据集和基准（VesselGraph）
生物神经网络定义了人类和其他哺乳动物的大脑功能和智力，并形成了超大的空间结构图。它们的神经元组织与大脑微血管的空间组织紧密相连，微血管为神经元提供氧气并构建互补的空间图。这种血管（或血管结构）在神经科学中起着重要作用；例如，血管结构的组织（和变化）可以代表各种病理的早期迹象，如阿尔茨海默病或中风。最近，组织透明化的进展使得全脑成像和小鼠大脑血管整体分割成为可能。基于这些成像方面的进展，我们将基于特定的成像协议提供可扩展的全脑血管图数据集。具体来说，我们使用一种利用体积渲染引擎 Voreen 的改进图形提取方案来提取血管图，并通过 OGB 和 PyTorch Geometric 数据加载器以可访问且适应性强的形式提供它们。此外，我们使用引入的血管图数据集对许多最先进的图学习算法在血管预测和血管分类的生物学相关任务上进行了基准测试。我们的工作为推进图学习研究进入神经科学领域铺平了道路。作为补充，所呈现的数据集为机器学习社区提出了具有挑战性的图学习研究问题，包括将生物学先验纳入学习算法，或扩展这些算法以处理具有数百万个节点和边的稀疏空间图。1
非洲绿猴（African Green Monkey）全基因组CRISPR sgRNA ...
目的基因 sgRNA 数目： 64853 ；阴性对照 sgRNA 数目： 2000 ； sgRNA 大小： 20bp
复杂行为过程中的全脑神经活动图
国际脑实验室 *，布兰登·本森1，朱利叶斯·本森2，丹尼尔·比尔曼3，尼科尔·波纳奇4，马特·卡兰迪尼5，乔纳·卡塔里诺4，盖尔·盖尔·盖尔·乔伊斯6，安妮·K教堂7，杨教堂7，杨丹8，peter dayan 9，peter dayan 9，ej tatian 9，ej tatian，ej tatian，ej tatian of Eric Fables，Michele 10 Brie 4 6，Laura Freitas-Silva 4，Berk Gerçek6，Kenneth D Harris 5，Michael Hausser 5，Sonja B Hofer 12，Fei Hu 8，F´elix Hubert 6，Julia Hubert 6，Julia Hunten，79 Christopher Krasniak 10，Christopher Kraspher Kraspher Kraspher Krandon 11 13，Thomas D MRSIC-FLOGEL 13，Jean-Paul Noel 2，Kai Nylund 3，Alejandro 11，C.V。Rille Rossant 5，Noam Roth 3，Rylan Schaeffer 1，Michael Schartner 4，Michael Schartner 4，Yanliang Shi 11 16，奥利维尔（Olivier）和r ilana b witten 11
启动子的全基因组核小体分辨率图
摘要 增强子-启动子环路模型长期以来一直主导着基因调控领域，其中增强子通过物理接触激活其靶基因。然而，由于存在替代机制的证据以及缺乏系统验证（主要是由于缺乏合适的实验技术），该模型的普遍性受到了质疑。在本研究中，我们提出了一种新的基于 MNase 的邻近连接方法，称为 MChIP-C，该方法可以在基因组范围内以单核小体分辨率测量蛋白质介导的染色质相互作用。通过应用 MChIP-C 研究 K562 细胞中以 H3K4me3 启动子为中心的相互作用，我们发现与基于限制性内切酶的 C 方法相比，它具有大大提高的分辨率和灵敏度。这使我们能够将 EP300 组蛋白乙酰转移酶和 SWI/SNF 重塑复合物确定为建立和/或维持增强子-启动子相互作用的潜在候选者。最后，利用已发表的 CRISPRi 筛选数据，我们发现大多数经过功能验证的增强子确实与其同源启动子发生物理相互作用，支持增强子-启动子环路模型。
全长 16S rRNA 扩增子分析
bitBiome Inc. 电子邮件：service@bitbiome.co.jp 网站：https://www.bitbiome.co.jp/ 日本东京新宿区早稻田鹤卷町 513 号 162-0041 早稻田大学第 121 栋 415 室
