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World File Search System多任务
提出正确的问题：在生成框架中利用隐藏的交互作用，以进行多语言，多任务分类
本研究探讨了利用其他培训数据作为在多语言，mul-titask食谱分类问题中生成模型的教学提示。通过将不同的任务分配为其他问题，仅在细调中可用的数据中得出，我们旨在提高所有涉及所有任务和语言的序列到序列模型的分类性能。更重要的是，我们调查了迅速工程对微调过程中其他问题的影响，从而在帮助模型学习任务之间的隐藏相互作用中揭示了其重要作用。所提出的方法在加权多限量准确性（在三个目标分类任务上）的绝对改善分别为2.3％，6.22％和10.7％。最有效的其他动作是从补充数据中得出的问题，而模型的规模以及我们是否执行内域预训练并不能显着改善最终绩效。Our find- ings also underline the importance of training data selection and questioning strategies, es- pecially in underrepresented languages, where we obtained an absolute increase in accuracy of 34.8% in the few-shot setting and 30.33% in the 0-shot setting for an underrepresented language in a difficult main task, together with an increase from 0% to 97% in F1-score for the most underrepresented class.
相机之间的多任务学习和联合改进...
抽象的视觉定位和对象检测在各种任务中都起着重要作用。在许多室内应用方案中，某些检测到的对象具有固定位置，这两种技术紧密合作。但是，很少有研究人员同时考虑这两个任务，因为缺乏数据集以及对这种环境的很少关注。在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。 为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。 数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？ 针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。 对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。 JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。 此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。 要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的在本文中，我们探讨了检测和本地化的多任务网络设计和关节重新确定。为了解决数据集问题，我们通过半自动程序构建了一个室内室内场景。数据集提供本地化和检测信息，并在https：// drive.google.com/drive/folders/1u28zkon4_i0db zkqyiaklal5k9ouk0ji？针对此数据集，我们基于Yolo V3设计了一个多任务网络JLDNet，该网络输出了目标点云和对象边界框。对于动态环境，检测分支还促进了动力学的感知。JLDNET包括图像功能学习，点功能学习，功能融合，检测构建和点云回归。此外，使用对象级束调整来进一步提高定位和检测准确性。要测试jldnet并将其与其他方法进行比较，我们已经在7个静态场景上进行了实验，我们的
多任务深度自动编码器，可以在外周血中使用时间DNA甲基化数据来预测阿尔茨海默氏病的进展
在肺动脉高压（PAH）的基因组学基因组学上取得了长足的进步，因为第六次世界上的肺动脉高压座研讨会，在几种新型基因中鉴定了稀有变体，以及赋予PAH风险中等的常见变体。基因和专家小组的变体策划现在为了解要测试哪些基因以及如何解释临床实践中的变体提供了一个强大的框架。我们建议将基因检测提供给有症状的PAH患者的特定亚组，以及患有某些类型的3组肺动脉高压（pH）的儿童。对无症状家庭成员的测试以及在生殖决策中使用遗传学需要参与遗传学专家。现在存在大量具有生物素质的PAH患者，并且已经开始扩展到非组1 pH。但是，这些同类人群主要是欧洲血统。更大的多样性对于表征导致pH风险和治疗反应的全基因组变异的全部程度至关重要。还合并了其他类型的OMIC数据。此外，为了推进基因和途径特异性护理和靶向疗法，基因特异性注册机构对于支持患者及其家人以及为基于遗传知情的临床试验奠定基础至关重要。这将需要患者/家庭，临床医生和研究人员之间的国际宣传和合作。最终，对患者衍生的生物测量，临床和杂音信息以及分析方法的协调将推进这一领域。
基于脑结构变化的可解释张量多任务集成学习用于阿尔茨海默病动态预测
摘要 目的：用于预测阿尔茨海默病 (AD) 进展的机器学习方法可以极大地帮助研究人员和临床医生制定有效的 AD 预防和治疗策略。方法：本研究提出了一种利用多任务集成学习方法预测 AD 进展的新型机器学习算法。具体来说，我们提出了一种基于脑生物标志物时空变异性相似性测量的新型张量多任务学习 (MTL) 算法来模拟 AD 进展。在该模型中，张量中每个患者样本的预测被设置为一个任务，其中所有任务共享一组通过张量分解获得的潜在因子。此外，由于受试者具有连续的脑生物标志物测试记录，因此该模型被扩展为利用梯度增强核集成受试者的时间连续预测结果以找到更准确的预测。结果：我们利用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据进行了广泛的实验，以评估所提出的算法和模型的性能。结果表明，与基准和最先进的多任务回归方法相比，该模型在简易精神状态检查表 (MMSE) 问卷和阿尔茨海默病评估量表-认知分量表 (ADAS-Cog) 认知分数方面预测 AD 进展具有更高的准确性和稳定性。结论：脑生物标志物关联信息可用于识别个体脑结构的变化，该模型可用于通过磁共振成像 (MRI) 数据和不同阶段 AD 患者的认知分数有效地预测 AD 的进展。索引词——阿尔茨海默病、多任务学习、脑生物标志物时空相关性、张量分解、梯度提升集成学习。临床和转化影响声明：该模型利用磁共振成像数据计算患者不同阶段的认知分数来预测和诊断 AD 进展。实验中揭示的重要脑生物标志物关联信息可作为早期识别 AD 的潜在指标。
喜庆：多模式分层多任务辅助学习框架，用于预测阿尔茨海默氏病进展
1 麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。麦克凯尔维工程学院，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国，2，美国2号信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，密苏里州圣路易斯医学院，密苏里州63110，美国63110华盛顿大学医学院麻醉学，密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110，通讯作者：Sayantan Kumar，MS，MS，信息学，数据科学与生物统计学研究所，华盛顿大学医学院，南欧几里德大街660号，校园盒8132，校园盒8132，MO 63110 UNUTED State State and States thrip and phill.kann.kimariip and philliip and thriip and thriip and niip and nipl.kummar and niip and niip and niplly and and and and and and and and and and and and and and niip and。佩恩（Payne）做出了同样的贡献，被认为是这项工作的共同培训。
biot5+：通过IUPAC整合和多任务调整
计算双学学的最新研究趋势越来越集中于整合文本和生物实体建模，尤其是在分子和蛋白质的背景下。，以前的努力（例如Biot5）在跨越各种任务的概括方面面临着挑战，并且缺乏对分子结构的细微理解，尤其是在其文本代表中（例如，IUPAC）。本文介绍了Biot5+，这是Biot5框架的扩展，该框架是为了增强生物学研究和药物发现而定制的。biot5+结合了几种新颖特征：IUPAC名称的集成，用于分子理解，包括Biorxiv和PubChem等来源的扩展生物文本和分子数据，用于跨任务的多任务中的多任务指定调整，以及用于数值的数字处理的数值数据。这些增强功能允许Biot5+弥合分子表示之间的差距及其文本描述，从而提供了对生物实体的更全面的理解，并在很大程度上改善了对生物质量和生物序列的基础推理。该模型经过预先训练和微调，并通过大量实验，包括3种类型的问题（分类，回归，一代），15种任务和21种基准数据集，在大多数情况下表现出了显着的性能和现状的结果。biot5+因其在生物学数据中捕获复杂的关系船的能力而脱颖而出，从而有助于生物信息学和计算生物学。我们的代码可从https：//github.com/qizhipei/biot5获得。
媒体多任务与创造力之间的关系
媒体多任务处理是广泛的，但其与创造力的关系尚不清楚。本研究采用了措施的组合，包括媒体多任务问卷，替代用途任务（AUT），用于发散思维，中国复合远程关联任务（CCRAT）用于收敛性思维，以及解决创造性问题的任务，以检查媒体多任务和创造力之间的关系。极值分组[一个标准偏差以上或低于媒体多任务指数（MMI）的平均值]，中值分组和回归分析用于探索媒体多任务和创造力之间的关系。结果揭示了以下发现：（1）在三种分析方法中，媒体多任务与AUT任务的性能之间没有显着关系。然而，在MMI平均值以上的一个标准偏差范围内，媒体多任务在AUT任务上显示出与流利度，灵活性和总分的显着正相关。（2）媒体多任务显着预测了响应在CCRAT任务上的准确性。（3）媒体多任务明显地预测了在创意解决问题任务的适用性上的分数较低。
皮肤：多任务循环生成的对抗网络，用于无监督的自动细胞识别，这是在体内反射率的共聚焦显微镜上i
方法：在RCM图像上自动定位的表皮细胞（称为角质形成细胞）进行了两次尝试：第一个基于旋转符号误差函数掩码，第二个基于细胞形态特征。在这里，我们提出了一个双任务网络，以自动识别RCM图像上的角质形成细胞。每个任务都由一个周期生成的对抗网络组成。第一个任务旨在将真实的RCM图像转换为二进制图像，从而学习RCM图像的噪声和纹理模型，而第二个任务将Gabor滤波的RCM图像映射到二进制图像中，学习在RCM图像上可见的表皮结构。这两个任务的组合允许一个任务限制另一个任务的解决方案空间，从而改善了总体结果。我们通过应用预先训练的Stardist算法来检测恒星凸形形状，从而完善细胞识别，从而关闭任何不完整的膜并分离相邻的细胞。
limt：语言信息多任务视觉世界模型
摘要：机器人增强学习的最新成功涉及学习专业的单任务代理。但是，能够执行多个任务的机器人在现实世界应用程序中可能更有价值。多任务加强学习由于样本复杂性的提高和潜在矛盾的任务目标而可能非常具有挑战性。以前关于此主题的工作由无模型方法主导。即使学习专门的单任务代理，后者也可能是非常低效的样本效率。在这项工作中，我们专注于基于模型的多任务增强学习。我们提出了一种学习多任务视觉世界模型的方法，利用预训练的语言模型来提取语义上有意义的任务表示。世界模型和政策使用这些表示形式来推理动态和行为的任务相似性。我们的结果突出了对世界模型使用语言驱动的任务代表的好处，以及基于模型的多任务学习而不是更常见的无模型范式的明显优势。
manigussian：用于多任务机器人操纵材料的动态高斯碎片，在此补充材料中，我们提供additio
rlbench数据集。在本节中，我们提供了RL-Bench [4]数据集和我们的培训管道的简洁概述。表1是我们在实验中使用的10个选定任务的概述。我们的任务变化包括随机采样的颜色，大小，计数，位置和对象类别。我们有20种阴影的调色板，包括红色，栗色，绿色，蓝色，海军，黄色，青色，洋红色，银，灰色，橙色，橙色，橄榄，紫色，紫色，蓝绿色，蓝色，紫色，紫罗兰，玫瑰，黑色和白色。对象的大小分为两种类型：短和高。对象的数量可以为1、2或3。其他属性因特定任务而异。此外，对象在一定范围内随机排列在桌面上，增加了任务的多样性。在消融研究中，我们根据[3]的任务分类从表1的RLBench任务分组为6个类别，并根据其主要挑战。任务组包括：