XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字典
草案 – 审查 JADC2 D&S WG
“数据元素被整合到一个综合数据字典中，该字典具有受控但灵活的词汇和分类法。”——2020 年国防部数据战略执行摘要国防部 (DoD) 数据战略的第三个目标是让数据易于理解，其中一个关键进展指标是词汇的实施，使企业能够“聚合、比较和真正理解数据”。我们必须能够管理我们宝贵的数字资产在整个企业中传输时的情况，并有信心根据来源 (出处) 和每个已验证为有效使用的上下文 (域) 理解它们的意图和含义。词汇表 (数据术语) 仍必须支持可见、可访问、可理解、可链接、可信任、可互操作和安全 (VAULTIS) 的原则。为了在数据生态系统中达到这种成熟状态，所有数据对象都需要受控词汇的形式化，如果是孤立的，则为本地的，如果是企业范围的，则为规范的，以确保：
使用自然语言处理来分析行为科学中的文本数据
语言是人类互动核心的独特人类特征。人们使用的语言通常反映出他们的个性，意图和心态。将互联网和社交媒体整合到日常生活中，大部分人类交流都被记录为书面文本。这些在线交流形式（例如，博客，评论，社交媒体帖子和电子邮件）为人类行为提供了一个窗口，因此为行为科学提供了丰富的研究机会。在这篇综述中，我们描述了如何使用自然语言处理（NLP）来分析行为科学中的文本数据。首先，我们回顾了行为科学中文本数据的应用。第二，我们描述了NLP管道并解释基本建模方法（例如，基于字典的方法和大型语言模型）。我们讨论了这些方法对行为科学的优势和缺点，尤其是关于可解释性和准确性之间的权衡。最后，我们为使用NLP提供了可行的建议，以确保严格和可重复性。
功能技能
这份问答试卷 包含三篇文本的源手册 黑色或蓝色墨水的笔 您可以使用字典。 _________________________________________________________________________ 在监考人员通知您之前，请勿打开此试卷。本次评估包含三篇文本。 说明 1. 请在下面签名并注明日期，以确认您的详细信息正确无误且您已理解说明 2. 仔细阅读每篇文本和问题 3. 每个问题的可用分数显示在括号中。使用这些分数来指导您在每个问题上花费多长时间 4. 使用本试卷上提供的空间回答所有问题 5. 如果有时间，请在最后检查您的工作 6. 如果您使用额外的纸张，请在其上写上您的姓名、学习者编号和您正在回答的问题编号，并将其牢固地附在本答题册上 7. 考试结束时，将本试卷和所有笔记交给监考人员
使用大型语言模型注释为社会科学：
社会科学家使用自动注释方法，例如有监督的机器学习以及最近的大型语言模型（LLM），可以预测标签和基于文本的变量。虽然经常对这种预测的基于文本的变量进行分析，就像没有错误观察到它们，但我们表明，即使自动化注释的准确性高于90％，忽略自动注释步骤中的预测错误也会导致下游分析中的实质性偏见和无效的置信区间。我们提出了一个基于设计的监督学习框架（DSL），该框架即使预测的变量包含非随机词语前字典错误，也可以提供有效的统计估计。DSL采用双重强大的程序来组合预测的标签和少量的专家注释。DSL允许学者在保持统计有效性的同时，将LLM中的进步应用于社会科学研究。我们使用两个应用程序和自变量基于文本的应用程序说明了其一般适用性。
基于化学的绿色供应链管理优化
大规模序列建模引发了快速的进步，现在扩展到生物学和学位。但是，建模基因组序列引入了挑战，例如需要建模远程令牌相互作用，基因组的上流区域和下游区域的影响以及DNA的反向互补性（RC）。在这里，我们提出了一个以这些挑战为动机的建筑，这些挑战在远程Mamba区域建立，并将其扩展到支持双向性的Bimamba component，并将其扩展到支持RC等值的Mambadna块。我们使用amambadna作为caduceus的ba sis，这是第一个rc equivianiant双向远程DNA语言模型的第一个家族，我们引入了预训练和精细的调整策略，产生了caduceus dna fun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-foun-dation模型。caduceus在下游基准测试上优于以前的远程模型；在具有挑战性的远程变体效果前字典任务上，caduceus超过了不利用双向方向性或均衡性的10倍较大模型的性能。代码重现我们的实验。
适用于心电图图像的人工智能，用于可扩展的甲状腺素蛋白淀粉样蛋白心肌病
段。由参考基因组的定向，连续的基因组间隔，用⟨染色体，起始坐标，端坐标⟩表示。一个供体染色体被描述为段的有序序列。断点。通过一对非粘附坐标描述了一个断点，该坐标表示从一个段中的捐赠者中的一个段过渡到另一个段。染色体组。一组所有同源供体染色体具有相同的染色体认同。染色体认同是由最有代表的丝粒确定的，如果Chro-Mosome是分散的，则由其组成段的染色体起源最多。染色体簇。一对染色体组表示为依赖。染色体簇是依赖染色体组的连接成分。染色体簇通常由一组规范结构变体定义，每个变体都有ISCN命名法（细胞遗传学命名的国际标准）。分子核型。提出的文件格式明确描述了核苷酸级分辨率的核型。此文件格式包含一个跨越整个参考基因组的段的字典，然后是一组有序的片段序列，每个片段代表染色体。
1 CSE 310数据结构和算法教学大纲
完成本课程的学生可以1。定义数据结构（类型），例如堆，平衡的树，片表。2。解释如何在给定问题建模时使用特定的数据结构（例如我可以解释如何使用平衡树对字典进行建模）。3。识别，构造并清楚地定义一个可用于建模给定问题的数据结构。4。陈述某些基本算法，例如合并排序，拓扑排序，Kruskal的算法和算法技术，例如动态编程和贪婪算法。5。在解决给定的问题上使用特定的算法技术（例如我可以编写一个解决最短路径问题的动态程序）。6。设计一种算法来解决给定的问题7。定义算法的最差/最佳/最佳/平均案例运行时间的概念。8。分析和比较算法的不同渐近运行时间。9。分析给定的算法并确定其渐近运行时间。10。将基本数据结构和算法技术结合在一起，以构建给定问题的完整算法解决方案。11。为给定问题创建几种算法解决方案，并根据给定时间和空间复杂性的给定要求选择其中最好的解决方案。
移植：功能神经成像的图形过滤的时间词典学习
大脑中钙信号的光学成像使研究人员能够同时观察数十万个单个神经元的活性。当前方法主要使用形态学信息，通常集中在细胞体的预期形状上，以更好地识别视野中的神经元。明确的形状约束限制了具有更复杂形态的其他重要成像尺度的自动细胞识别的适用性，例如树突状或广场成像。具体来说，荧光组件可能会被分解，未完全发现或合并，以无法准确描述潜在的神经活动。在这里，我们提出了图形过滤的时间词典（移植物），这是一种新方法，将独立的荧光组件作为字典学习问题构成问题。具体来说，我们专注于时间轨迹（科学发现中使用的主要数量），并学习一个时间痕迹词典，其空间映射是空间映射的作用，该空间映射充当存在系数编码，该系数是在。此外，我们提出了一个新颖的图形滤波模型，该模型可以根据其共享时间
大数据的统计机器学习的贝叶斯观点
摘要：统计机器学习（SML）是指允许计算机发现输入数据集的重要特征的算法和方法，这些功能通常很大。从数据发现的特征发现的任务本质上是SML中关键字“学习”的含义。SML算法有效性的理论合理是由不同学科的声音原理（例如计算机科学和统计数据）所基于的。尤其是统计推断方法所理由的理论基础被称为统计学习理论。本文从贝叶斯决策理论的角度对SML进行了评论 - 我们认为，通过使用所谓的贝叶斯范式，许多SML技术与推理密切相关。我们讨论了许多重要的SML技术，例如受监督和无监督的学习，深度学习，在线学习和高斯流程，尤其是在经常使用的非常大的数据集的情况下。我们提出了一个词典，该字典映射了来自计算机科学和统计数据的SML的关键概念。我们用三个中等大型数据集说明了SML技术，我们还讨论了许多实际的实施问题。因此，该评论尤其针对统计学家和计算机科学家，他们渴望理解并将SML应用于中等大数据集。
![arxiv：2404.10901v1 [CS.AI] 2024年4月16日](/simg/a\a0b09a83b907fac24dd8321c8bc61a8a734f9545.webp)
arxiv：2404.10901v1 [CS.AI] 2024年4月16日
摘要。糖尿病患者数量的增加是当今社会的一个严重问题，这对人们的健康和该国的金融支出产生了重大负面影响。由于糖尿病可能会发展为潜在的严重并发症，因此对于及时的医疗治疗，需要对糖尿病患者的早期葡萄糖预测。现有的葡萄糖前字典方法通常利用患者的私人数据（例如年龄，性别，种族）和生理参数（例如血压，心率）作为葡萄糖预测的参考特征，这不可避免地导致隐私保护问题。此外，这些模型通常集中于长期（基于每月的）或短期（基于分钟）的预测。长期预测方法通常是不准确的，因为外部不确定性会极大地影响葡萄糖值，而短期的不确定性则无法提供及时的医疗指导。基于上述问题，我们提出了CrossGP，这是一个新型的机器学习框架，用于跨日葡萄糖预测，仅基于患者的外部功能，而无需涉及任何生理参数。同时，我们实施了三个基线模型进行比较。对安德森数据集的广泛实验强烈证明了CrossGP的卓越性能，并证明了其未来现实生活应用的潜力。