XiaoMi-AI文件搜索系统
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显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。
机器是军队新的最好朋友吗？
如果克劳斯维茨认为战争本质不变的因素之一是战争本质上是一种人类活动，那么《阿瑞斯与雅典娜》则要求读者思考机器在战争中日益重要的作用对这种动态意味着什么。例如，机器对战斗力道德要素中那些看似永恒的子要素有什么影响：例如信任、忠诚、感情、自豪感（包括个人和单位）、精神、正直或勇气；甚至对战斗人员的战斗或逃跑决策中如此重要的激情与逻辑之间的平衡？如果人类经常难以传达细微差别和理解，人工智能和机器将如何影响这一重要动态？所有军队都非常重视团队合作的重要性——这现在意味着什么？“领导力”又如何呢？如果人类彼此之间的联系越来越少，而与机器的联系越来越多，那么一个单位或总部的人类和社会动态将如何变化？当人工智能开始取代人类评估者和决策者时，人类直觉在决策中的作用将发生怎样的变化？如果高级决策者和政治领导人的伤亡越来越多地以机器损失而非生命损失来衡量，他们将如何改变他们的计算方式？那些天生习惯于与机器、数据和程序一起工作和互动的人如何与那些更愿意与人一起工作和互动的人和谐相处？
计时器：生成预训练的变压器是大时间序列模型
深度学习为时间序列分析的进步做出了显着贡献。仍然，深层模型可以在现实世界中数据筛选场景中遇到性能瓶颈，由于当前基准上的小型模型的性能饱和，可以隐藏它们。同时，大型模型通过大规模的预训练在这些情况下表现出了很大的力量。通过大型语言模型的出现，已经取得了持续的进步，这些模型表现出了前所未有的能力，例如少数通用，ization，可伸缩性和任务通用性，但是在小型深层模型中不存在。为了更改从头开始的训练方案特定小型模型的现状，本文旨在早期开发大型时间序列模型（LTSM）。在预训练期间，我们策划了最高10亿个时间点的大规模数据集，将杂项时间序列统一为单序列序列（S3）格式，并开发GPT型体系结构to-Ward ltsms。为了满足各种应用需求，我们将预测，归档和时间序列的异常检测转换为统一的生成任务。这项研究的结果是一个时间的变压器（计时器），它是由下一个令牌预测预测的生成性培训，并适用于具有有希望的Capabil-Ities作为LTSM的各种下游任务。代码和数据集可在以下网址提供：https：//github.com/thuml/large time-series-模型。
多功能的Wnt调节器是啮齿动物条纹模式的演变
信件和材料请求应发给Ricardo Mallarino。rmallarino@princeton.edu。作者贡献M.R.J.和R.M.构思了该项目并设计了实验。M.R.J. 进行了RNA-SEQ实验和大量RNA-Seq分析。 S.L. 在S.A.M.的帮助下，在条纹小鼠中进行了体外和体内基因组编辑。 和J.A.R.-P。 M.R.J. 和S.L. 对基因组编辑的动物进行了所有下游加工和分析。 下午和S.Y.S. 进行了数学建模。 C.F.G.-J. 在M.R.J.的支持下领导了SCRNA-SEQ分析。 和Q.N. M.R.J.，B.J.B. 和R.M. 进行原位杂交。 M.R.J.，B.J.B.，S.A.M。 和R.M. 进行了条纹小鼠和实验室小鼠组织的表型表征，包括免疫荧光和组织学。 M.R.J. 和S.A.M. 进行了黑素细胞细胞培养实验。 J.A.M. 进行了进化分析。 C.Y.F. 产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。 J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。M.R.J.进行了RNA-SEQ实验和大量RNA-Seq分析。S.L. 在S.A.M.的帮助下，在条纹小鼠中进行了体外和体内基因组编辑。 和J.A.R.-P。 M.R.J. 和S.L. 对基因组编辑的动物进行了所有下游加工和分析。 下午和S.Y.S. 进行了数学建模。 C.F.G.-J. 在M.R.J.的支持下领导了SCRNA-SEQ分析。 和Q.N. M.R.J.，B.J.B. 和R.M. 进行原位杂交。 M.R.J.，B.J.B.，S.A.M。 和R.M. 进行了条纹小鼠和实验室小鼠组织的表型表征，包括免疫荧光和组织学。 M.R.J. 和S.A.M. 进行了黑素细胞细胞培养实验。 J.A.M. 进行了进化分析。 C.Y.F. 产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。 J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。S.L.在S.A.M.的帮助下，在条纹小鼠中进行了体外和体内基因组编辑。和J.A.R.-P。 M.R.J.和S.L.对基因组编辑的动物进行了所有下游加工和分析。下午和S.Y.S. 进行了数学建模。 C.F.G.-J. 在M.R.J.的支持下领导了SCRNA-SEQ分析。 和Q.N. M.R.J.，B.J.B. 和R.M. 进行原位杂交。 M.R.J.，B.J.B.，S.A.M。 和R.M. 进行了条纹小鼠和实验室小鼠组织的表型表征，包括免疫荧光和组织学。 M.R.J. 和S.A.M. 进行了黑素细胞细胞培养实验。 J.A.M. 进行了进化分析。 C.Y.F. 产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。 J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。下午和S.Y.S.进行了数学建模。C.F.G.-J. 在M.R.J.的支持下领导了SCRNA-SEQ分析。 和Q.N. M.R.J.，B.J.B. 和R.M. 进行原位杂交。 M.R.J.，B.J.B.，S.A.M。 和R.M. 进行了条纹小鼠和实验室小鼠组织的表型表征，包括免疫荧光和组织学。 M.R.J. 和S.A.M. 进行了黑素细胞细胞培养实验。 J.A.M. 进行了进化分析。 C.Y.F. 产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。 J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。C.F.G.-J.在M.R.J.的支持下领导了SCRNA-SEQ分析。和Q.N.M.R.J.，B.J.B. 和R.M. 进行原位杂交。 M.R.J.，B.J.B.，S.A.M。 和R.M. 进行了条纹小鼠和实验室小鼠组织的表型表征，包括免疫荧光和组织学。 M.R.J. 和S.A.M. 进行了黑素细胞细胞培养实验。 J.A.M. 进行了进化分析。 C.Y.F. 产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。 J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。M.R.J.，B.J.B.和R.M.进行原位杂交。M.R.J.，B.J.B.，S.A.M。 和R.M. 进行了条纹小鼠和实验室小鼠组织的表型表征，包括免疫荧光和组织学。 M.R.J. 和S.A.M. 进行了黑素细胞细胞培养实验。 J.A.M. 进行了进化分析。 C.Y.F. 产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。 J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。M.R.J.，B.J.B.，S.A.M。和R.M.进行了条纹小鼠和实验室小鼠组织的表型表征，包括免疫荧光和组织学。M.R.J. 和S.A.M. 进行了黑素细胞细胞培养实验。 J.A.M. 进行了进化分析。 C.Y.F. 产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。 J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。M.R.J.和S.A.M.进行了黑素细胞细胞培养实验。J.A.M. 进行了进化分析。 C.Y.F. 产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。 J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。J.A.M.进行了进化分析。C.Y.F. 产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。 J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。C.Y.F.产生了横纹肌的MUS基因组和抬高注释。J.G. 和A.P. 生成了永生的横纹纤维细胞。 M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。J.G.和A.P.生成了永生的横纹纤维细胞。M.R.J. 和R.M. 用所有作者的输入写了手稿。M.R.J.和R.M.用所有作者的输入写了手稿。
对比掩蔽自编码器是更强大的视觉学习者
摘要 — 蒙蔽图像建模 (MIM) 在各种视觉任务上都取得了令人鼓舞的结果。然而，学习到的表征的有限辨别能力表明，在构建更强大的视觉学习器方面仍有许多工作要做。为了实现这一目标，我们提出了对比蒙蔽自编码器 (CMAE)，这是一种新的自监督预训练方法，用于学习更全面、更强大的视觉表征。通过新颖的设计精心统一对比学习 (CL) 和蒙蔽图像模型 (MIM)，CMAE 利用它们各自的优势，学习具有强大实例辨别能力和局部可感知能力的表征。具体而言，CMAE 由两个分支组成，其中在线分支是非对称编解码器，动量分支是动量更新编码器。在训练期间，在线编码器从蒙蔽图像的潜在表示重建原始图像以学习整体特征。动量编码器以完整图像为输入，通过与在线编码器进行对比学习来增强特征辨别能力。为了使 CL 与 MIM 兼容，CMAE 引入了两个新组件：用于生成可信正视图的像素移位和用于补充对比对特征的特征解码器。得益于这些新颖的设计，CMAE 相比 MIM 有效地提升了表征质量和迁移性能。CMAE 在图像分类、语义分割和目标检测等竞争激烈的基准测试中取得了最佳性能。值得注意的是，CMAE-Base 在 ImageNet 上实现了 85.3% 的 top-1 准确率，在 ADE20k 上实现了 52.5% 的 mIoU，分别比之前的最好成绩提高了 0.7% 和 1.8%。源代码可在 https://github.com/ZhichengHuang/CMAE 公开访问。
2023-24 1) 机器是_____________事物。a. 人......
1) 写出任意两个自然事物的名称。 答案：月亮和太阳 2) 写出机器的两个好处。 答案：使我们的工作变得轻松并节省时间 3) 写出计算机的任意两个特点。 答案：永远不会感到疲倦和无聊并节省时间 4) 写出你用于聊天的任意两个程序的名称。 答案：Whatsapp 和微信 5) 写出你在电脑上玩的任意两个游戏的名称。 答案：超级马里奥和纸牌 6) 写出任意两个输入设备。 答案：键盘和鼠标
这个新的二价助推器是什么？这种疫苗保护...
开发其他疫苗选择，例如粘膜疫苗和“ PAN”冠状病毒疫苗。粘膜疫苗是口服或鼻腔疫苗，可防止病毒进入系统。刚刚发布了第一种这种粘膜疫苗作为吸入的助推器。一种“ PAN”冠状病毒疫苗将针对所有类似病毒作用。当前的疫苗针对该病毒的尖峰蛋白，以产生免疫反应。，该病毒似乎仅在今年就经常突变其尖峰蛋白 - 六个显着突变。类似的快速突变还解释了为什么每年都需要流感疫苗。一种泛冠疫苗疫苗针对的是一部分不会改变那么多的病毒。这就是为什么您不需要一些疫苗（例如麻疹）的助推器的原因。这种疫苗还有几年的路程。
您使用的探测器是否正确？SEM 的 4 大注意事项
SEM 使用仪器内的探测器收集数据。这些探测器可以安装在样品室内、电子发射环处或电子透镜旁边。不同仪器的探测器类型各不相同。每种类型的探测器可以具有不同的理想条件（高或低真空、高或低 keV、快或慢扫描速度）并可以接收不同的信号类型。一些探测器专门用于二次电子 (SE) 信号，而另一些则专注于收集背散射电子 (BSE)。为了更好地了解可用的探测器，我们在第 3 页创建了一个方便的参考图表。了解可用的探测器以及探测器的选择和仪器设置如何影响数据有助于改进测量并创建完整的样品图像。
转座因子及其 KZFP 控制器是人类大脑发育过程中转录创新的驱动因素
转座因子 (TE) 占人类基因组的 50% 以上，许多转座因子在整个进化过程中被用来为基因表达网络提供调控功能。多种证据表明，这些网络由最大的 TE 控制家族——含 KRAB 的锌指蛋白 (KZFP) 进行微调。允许 TE 转录激活（称为“转转录”）的组织之一是成年人脑，但缺乏关于这一过程的程度及其对人脑发育的潜在贡献的全面研究。为了阐明发育中人脑的时空转转录组，我们分析了两个独立的 RNA 序列数据集，涵盖从受孕后八周到成年的 16 个大脑区域。我们揭示了独特的 KZFP：TE 转录谱，它定义了从产前晚期到产后早期的过渡，以及驱动神经发生相关基因表达的 TE 衍生的替代启动子的时空和细胞类型特异性激活。长读测序证实了这些 TE 驱动的异构体是神经源性转录本的重要贡献者。我们还通过实验表明，一个被选择的反义 L2 元素驱动时间蛋白从内质网中重新定位，这暗示了灵长类动物进化中存在新的 TE 依赖性蛋白功能。这项工作突出了时空 KZFP:TE 转录组的广泛动态性质及其在 TE 介导的基因组创新和神经典型人类大脑发育中的重要性。为了促进对这些时空基因和 TE 表达动态的交互式探索，我们提供了“Brain TExplorer”网络应用程序，供社区免费使用。
孵化器是深度技术创新的家园
Science Creates Ventures 是一家位于布里斯托尔的风险投资公司。Science Creates Ventures EIS Fund 1 为早期深度科技公司提供投资。我们的重点是那些有可能改善医疗保健、生活质量和我们周围环境的技术。Science Creates Ventures 得到了西南地区多家科技和深度科技公司成功创业者的支持和支持。