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视觉 - 文本交叉模式融合，用于准确的视频字幕
摘要在本文中，我们介绍了基于视觉和文本数据的跨模式融合的新型端到端多模式字幕字幕框架。所提出的方法集成了模态意见模块，该模块使用互相关捕获视觉文本间模型的关系。此外，我们将时间关注集成到3D CNN获得的功能中，以使用面向任务的培训来学习视频中的上下文信息。此外，我们结合了一项辅助任务，该任务采用对比损失函数来增强模型的概括能力并促进对模式间关系和潜在语义的更深入的理解。任务涉及将视频转录的多模式代表与标题表示形式进行比较，从而促进了模型中改善的性能和知识转移。最后，变压器架构用于使用注意机制有效捕获和编码文本和视频信息之间的相互依赖性。在解码阶段，变压器允许模型在编码功能中关注相关元素，有效地捕获了长距离依赖性，并最终生成具有语义意义的字幕。在MSRVTT基准测试上进行的实验评估验证了提出的方法，该方法的实验方法分别达到了BLEU4，Rouge和流星得分分别为0.4408、0.6291和0.3082。与最先进的方法相比，所提出的方法显示出卓越的性能，在所考虑的三个指标中，性能的增长范围从1.21％到1.52％。
Gatekeeper-GPU：简短读取映射中快速准确的预订过滤
摘要 - 在简短读取映射的最后一步中，验证了参考基因组上读取的候选位置，以使用序列比对算法从相应的参考段中计算它们的差异。计算两个序列之间的相似性和差异在计算上仍然很昂贵，因为传统上近似的字符串匹配技术继承了具有二次时间和空间复杂性的动态编程算法。我们介绍了Gatekeeper-GPU，这是一种快速准确的预一致过滤器，可有效地减少对昂贵序列比对的需求。Gatekeeper-GPU提供了两个主要贡献：首先，提高了网守的过滤精度（轻巧的预先对准过滤器），其次，利用了由现代GPU的大量GPU螺纹提供的巨大平行性，以快速检查众多序列。通过减少工作，Gatekeeper-GPU提供2.9倍的加速度至序列比对，最高为1。4×加速到全面阅读映射器（MRFAST）的端到端执行时间。Gatekeeper-GPU可从https://github.com/bilkentcompgen/gatekeeper-gpu
准确的下一代基因组编辑方法旨在实际使用实际治疗
另一方面，基因组测序技术的进步不仅允许如上所述进行早期诊断，而且还彻底改变了治疗和药物的发展。传统药物的开发阻止或促进引起疾病发作的蛋白质和代谢级联反应的标准化，无论是小分子还是生物制药，在时间，劳动和成本上都非常强。但是，通过鉴定病原基因，可以将药物的靶靶本身从蛋白质转换为DNA（基因表达）或RNA（转录本），以及核酸（核酸药物和基因治疗药物）可以使用来识别靶标，从而使其更易于设计药物分子。同时，2013年发表的CRISPR-CAS9基因组编辑方法使修改靶基因序列非常容易，该靶基因序列以前很难，并进一步将上述核酸处理推向下一阶段。修改时，您只需发送与要修改的序列相对应的引导RNA（GRNA），并将其切割的cas9蛋白裂解以以某种方式促进对靶细胞或基因的修饰。但是，为了真正利用包括CRISPR-CAS9在内的基因组编辑技术进行实际处理，需要克服许多问题，例如脱靶问题和CAS9抗体的产生。表演者首先发现，当引起感染性疾病的细菌获得对抗生素的抵抗力时，该病毒已通过使用极其奇怪的机制来抗药性，即在基因组中创建新基因：自我基因组编辑机（Podir System（Podir System）（申请人）（由申请人命名），并通过实验证明了这种机制在所有机制中都存在于所有生物中，这些机制既有生命的生命有机疾病，又有生物是生物。根据设计的人为地编辑基因组的序列，并开发了一种全新的概念国内基因组编辑方法：ST方法可以实现非常准确的基因组编辑，并且可以在本演讲中启用个人的能力
高温超导薄膜与超导机理研究
当需要一个低噪声 ，超 稳定 ， 高分辨率的偏置电 压时 ， DC205 是您正确的选择 。 它的双极四象限 输出可提供具微伏分辨率的高达 100 伏电压。其 电流可达 50 mA 。在 4 线模式下 （ 远程感测 ）， 此仪器会校正引线电阻 ， 从而为您的负载提供 准确的电势。 DC205 在 24 小时内的输出稳定性 为出色的 ±1 ppm 。 采用线性电源 ， 用户完全无 需担心高频噪声。
用混合规则系统彻底改变人工智能决策：透明、准确的新型框架
入选论文全面概述了可解释和透明人工智能领域的最新进展和挑战，特别关注混合系统、可解释性技术、道德考量和差异隐私的整合。Vertsel 和 Rumiantsau (2024) 和 Aliaksei 等人 (2024) 探索了用于商业洞察和决策的混合 LLM/基于规则的系统，强调了将基于规则的逻辑与高级语言模型相结合的挑战。Kuhl 等人 (2023) 和 Wachter 等人 (2023) 讨论的反事实解释强调了人工智能决策中的可用性和以人为本的设计，展示了可解释性在用户交互中日益增长的重要性。同时，Wang 等人 (2023) 和 Mildenhall 等人 (2024) 专注于提高生成模型的透明度，特别是在神经辐射场中，其中
最准确的人工智能就是最好的队友吗？优化人工智能以促进团队合作
AI 从业者通常致力于开发最精确的系统，并隐含地假设 AI 系统将自主运行。然而在实践中，AI 系统通常用于为从刑事司法和金融到医疗保健等领域的人们提供建议。在这种 AI 建议的决策中，人类和机器组成一个团队，其中人类负责做出最终决策。但最准确的 AI 是最好的队友吗？我们认为“不一定”——可预测的性能可能值得稍微牺牲 AI 的准确性。相反，我们认为 AI 系统应该以以人为本的方式进行训练，直接针对团队表现进行优化。我们针对一种特定类型的人机合作研究了这一提议，其中人类监督者选择接受 AI 建议或自己解决任务。为了优化此设置下的团队绩效，我们最大化团队的预期效用，以最终决策的质量、验证成本以及人员和机器的个体准确性来表示。我们对现实世界的高风险数据集进行的线性和非线性模型实验表明，最准确的人工智能可能不会带来最高的团队绩效，并通过提高跨数据集的预期团队效用，显示了在训练期间对团队合作进行建模的好处，同时考虑到人类技能和错误成本等参数。我们讨论了当前优化方法的缺点，超出了对数损失等经过充分研究的损失函数，并鼓励未来研究由人机协作激发的人工智能优化问题。
将定向演化与机器学习结合起来启用准确的基因型至表型预测
摘要：将序列变化与表型效应联系起来对于有效利用大型基因组数据集至关重要。在这里，我们提出了一种新的方法，将定向进化与蛋白质语言建模相结合，以表征水稻免疫受体的自然发展变体。使用高通量定向进化，我们设计了水稻免疫受体PIK-1，以结合和识别真菌蛋白AVR-PIKC和AVR-PIKF，它们通过当前特征的PIK-1等位基因避免检测。在此数据上对蛋白质语言模型进行了微调，以将序列变化与配体结合行为相关联。然后使用此建模来表征3,000个水稻基因组项目数据集中发现的PIK-1变体。两种变体因与AVR-PIKC的结合高度评分，并且体外分析证实了它们在野生型PIK-1受体上的提高配体结合。总体而言，这种机器学习方法确定了水稻中有希望的疾病抗性来源，并显示了探索其他感兴趣蛋白质的表型变化的潜在效用。
通过轻质横向抑制网络准确的MR图像超分辨率
近年来，卷积神经网络（CNN）表明了它们在MR图像超级分辨率（SR）任务上的优势。但是，许多当前的SR模型对计算和内存都有很大的要求，这些模型通常对磁共振成像（MRI）不友好，在这些磁共振成像（MRI）通常会受到限制。另一方面，大多数MRI实验中的一个基本考虑是如何减少扫描时间以改善患者舒适性并减少运动伪像。在这项工作中，我们通过提出一个有效且轻巧的模型来缓解问题，该模型支持快速培训和准确的SR推理。提出的网络的灵感来自横向抑制机制，该机制假设相邻神经元之间存在抑制作用。我们网络的骨干由几个横向抑制块组成，其中抑制作用由一堆级联的局部抑制单元明确实现。当模型量表很小时，明确抑制特征激活将进一步探索模型代表能力。为了更有效的特征提取，还使用了几种平行的扩张卷积直接从输入图像中提取浅特征。对典型MR图像进行的广泛实验表明，我们的横向抑制网络（LIN）比具有类似模型量表的其他轻量级模型的SR性能更好。
无需仪器的蛋白质微阵列制造，实现准确的亲和力测量
摘要：蛋白质微阵列已成为药物和生物标志物开发以及诊断等各个领域的一种有吸引力的工具。因此，以微阵列形式进行多重结合亲和力测量变得至关重要。基于微阵列的蛋白质测定的制备依赖于探针溶液的精确分配，以有效固定在活性表面上。微阵列制造所需的设备成本过高，并且需要经过培训的人员来操作高复杂性的机器人点样器，这对研究人员来说是重大的不利因素，尤其是对于资源有限的小型实验室而言。在这里，我们提出了一种低成本、无需仪器的分配技术，通过该技术，熟悉微量移液的用户可以手动创建多重蛋白质测定，与机器人点样测定相比，该测定的捕获效率和噪音水平有所提高。在本研究中，我们使用干涉反射成像传感器平台，通过分析与抗 α -乳清蛋白抗体相互作用获得的结合动力学，比较了手动和机器人分配 α -乳清蛋白探针点的效率。我们表明，通过微量移液器手动点样制备的蛋白质阵列达到并超过了通过最先进的机器人点样器制备的蛋白质阵列的性能。与通过平均 75 个机器人点（对应于相同有效传感器表面积）获得的数据相比，这些无需仪器的蛋白质测定具有更高的结合信号（改善了约 4 倍）和结合曲线中的信噪比 (SNR) 提高了约 3 倍。我们展示了以 24 多路复用芯片格式确定抗原-抗体结合系数的潜力，测量误差小于 5%。
基于CRISPR的测试提供真菌肺炎的更快，更准确的诊断
该工具在Tulane开发的工具与大学卫生网络/多伦多大学，肺炎儿童健康研究（PERCH）研究的样品进行了测试，以及国际Mycose预防，研究，研究，实施，网络和培训（Imprint）联盟（Impint）。