XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System噪声区
深度内部学习：深度学习来自单个输入
EEP学习通常着重于培训来自大型数据集的神经网络。然而，在许多情况下，从手头的输入中训练网络有价值。这在许多信号和图像处理问题中尤其重要，在许多信号和图像处理问题中，训练数据稀缺，一方面的多样性很大，另一方面，数据中有很多结构可以被阐述。使用此信息是深度内部学习策略的关键，它可能涉及使用单个输入从头开始训练网络，或在推断时间将已经训练的网络调整为提供的输入示例。本调查文章旨在涵盖过去几年为这两个重要方向提出的深层内部学习技术。虽然我们的主要作用是在图像处理问题上，但我们调查的大多数方法都是针对通用信号（具有可以与噪声区分开的反复图案的向量）得出的），因此适用于其他模式。
揭示蛋白质集合：用于X射线晶体学和冷冻EM
1加利福尼亚大学旧金山分校的生物工程和治疗科学系，加利福尼亚州旧金山，美国2结构生物学计划，CUNY高级科学研究中心，纽约，纽约，纽约，10031 3博士。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。 120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。Phenix，Refmac，Buster）。这些QFIT中的这些算法改进是由跨蛋白质范围的上级和几何指标证实的。重要的是，与更复杂的多拷贝集合模型不同，可以在大多数主要的模型构建软件中手动修改QFIT生产的多构形式模型（例如，coot）和拟合度可以通过使用标准管道来进一步改善（例如通过减少创建多配量模型的障碍，QFIT可以促进有关大分子构象动力学和功能之间关系的新假设的发展。
使用局部噪声磁力测定法探测Berezinskii-Kosterlitz-二维超导体中的无涡流涡流
在两个空间维度中，准长范围超导的熔化是通过涡流 - 抗抗反应对的增殖和解开，这是一种被称为Berezinskii-Kosterlitz-kosterlitz-thoubles-thouble（bkt）的现象。尽管已经在大量测量中观察到了这种过渡的特征，但是这些实验通常是复杂的，模棱两可的，无法解决涡流解开过渡的丰富物理。在这里，我们表明局部噪声磁力测定法是一种灵敏的无创探针，可以提供有关比例依赖性涡流动力学的直接信息。尤其是通过解决磁噪声的距离和温度依赖性，可以实验研究涡流气体的重新归一化组流程，并跟踪原位涡旋的发作。特别是，我们预测（i）噪声对温度的非单调依赖性和（ii）局部噪声几乎与BKT转变处的样品 - 探针距离无关。我们还表明，噪声磁力测定法可以区分高斯超导订单参数的流量与拓扑涡流闪光，并可以检测到未结合的涡流的出现。BKT过渡时的弱距离依赖性也可以用来将其与准粒子背景噪声区分开。我们的预测可能在许多非常规超导体的实验范围内。
卡方和p值与机器学习功能选择
相反，应使用卡方检验和p值来确保真正的关联，而不是依靠套索和RF方法。5-7因此，它们的结果可能有所不同。机器学习中的特征选择可能无法提供真正的关联，原因有几个原因。一个主要问题是过度插入，其中模型，尤其是复杂的模型，捕获噪声而不是训练数据中的真正基础模式。此外，机器学习算法通常会鉴于特征与目标变量之间的相关性，但是这些相关性可能并不意味着因果关系。这种区别至关重要，因为相关并不意味着一个变量会导致另一个变量。另一个挑战是特征选择方法固有的偏差和差异。这些方法可能对使用的特定数据敏感，从而导致偏见或高变化的恢复，这些偏差并不能很好地推广到新数据。此外，不同的算法具有不同的优势和劣势。例如，拉索可能会收缩一些系数为零，可能缺少重要的重要特征，而RF由于其固有的结构而可能会过度强调某些特征。卡方检验和p值是统计方法，可在目标和特征之间提供真正关联。卡方检验和p值测量特征与目标变量之间关联的统计意义，有助于将真实关联与随机噪声区分开。这些方法基于假设检验，提供了一个框架，以测试观察到的关联是否可能是由于偶然的原因。另外，统计方法可以控制混杂变量，以确保确定的关联不是虚假的。最后，统计测试的结果通常可重现，可以在不同数据集中验证。