XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字典
仓鼠：...
大型模型已显示出对视觉和语言中复杂问题的强烈开放概括，但是它们在机器人技术中的部署相对较难。这一挑战主要源于缺乏可扩展的机器人训练数据，因为这需要昂贵的机器人收集。对于可扩展的培训，这些模型必须显示跨域的大量传输，以利用廉价可用的“偏离”数据，例如视频，手绘草图或模拟数据。在这项工作中，我们认为，层次视觉语言 - 行动模式可以比标准的单片视觉语言行动模型更有效地在域上传输行为。尤其是我们研究了一类Hier-Archical Vision-Language-Action模型，其中高级视觉语言模型（VLMS）在相对便宜的数据上训练，以产生具有语义意义的中间预测，例如2D路径，表明所需的行为。这些预先指定的2D路径是3D感知且能够精确操作的低级控制策略的指导。在这项工作中，我们表明将预先字典分开为语义高级预测，而3D感知的低级预测可以使这种层次结构的VLA策略可以跨越重要的域间隙转移，从模拟到现实世界或跨场景，具有巨大变化的视觉效果。这样做可以使用廉价，丰富的数据源，除了遥控的机上数据，从而实现了广泛的语义和视觉通用。我们证明了如何通过模拟和现实世界中的实验进行语义，视觉和几何概括来实现语义，视觉和几何概括的机器人操作，以实现机器人操作。
通过注意蛋白质和基因组基础模型来理解蛋白-DNA相互作用
高级人工智能技术的出现在蛋白质结构预测方面取得了显着加速。alphafold2是该领域中的开创性方法，它通过利用Evoformer模块从multiple序列比对（MSA）自动提取共进化信息，为预测准确性设定了新的基准测试。但是，诸如Alphafold2之类的结构预测方法的疗效在很大程度上取决于MSA的深度和质量。为了解决这一局限性，我们提出了两个新型模型Aido.ragplm和aido.ragfold，它们是A-e-e-dected蛋白质语言模型和AI-Drigity数字有机体中的概述的模块[1]。aido.ragplm将预训练的蛋白质模型与检索的MSA整合在一起，从而使共同进化信息纳入结构前字典，同时通过大规模预处理补偿了MSA信息不足。我们的方法在困惑，接触预测和适应性预测中超过了单序蛋白语言模型。我们利用aido.ragplm作为蛋白质结构预测的特征提取器，导致aido.ragfold的发展。当有足够的MSA提供时，Aido.Ragfold就可以达到与Alphafold2相当的TM分数，并且最多运行速度长达八倍。在MSA不足的情况下，我们的方法显着优于Al-PhaFold2（∆ TM得分= 0.379、0.116和0.116和0.059，对于0、5和10 MSA序列作为输入）。我们的发现表明aido.ragplm为蛋白质结构预测提供了有效，准确的解决方案。此外，我们使用层次ID生成开发了一种从Uniclust30数据库搜索的MSA检索器，该数据库比传统方法快45至90倍，并用于扩展aido.ragplm的MSA培训集，增长32％。
数据结构 - (r18a0503) 讲义 b.tech ii 年
图。 了解有关搜索和排序技术的概念 UNIT-I 简介：抽象数据类型，单链表：定义、操作：遍历、搜索、插入和删除，双向链表：定义、操作：遍历、搜索、插入和删除，循环链表：定义、操作：遍历、搜索、插入和删除。 UNIT-II 堆栈：堆栈 ADT、数组和链表实现，应用程序-表达式转换和评估。队列：队列的类型：简单队列、循环队列、队列 ADT-数组和链表实现。优先队列、堆。 UNIT-III 搜索：线性和二进制搜索方法。排序：选择排序、冒泡排序、插入排序、快速排序、合并排序、堆排序。时间复杂度。图：基本术语、图的表示、图遍历方法 DFS、BFS。 UNIT IV 字典：线性列表表示、跳跃列表表示、操作 - 插入、删除和搜索。哈希表表示：哈希函数、冲突解决 - 单独链接、开放寻址 - 线性探测、二次探测、双重哈希、重新哈希、可扩展哈希。 UNIT-V 二叉搜索树：各种二叉树表示、定义、BST ADT、实现、操作 - 搜索、插入和删除、二叉树遍历、线程二叉树、AVL 树：定义、AVL 树的高度、操作 - 插入、删除和搜索 B 树：m 阶 B 树、B 树的高度、插入、删除和搜索、B+ 树。教科书：1. 使用 C++ 的数据结构，特别版-MRCET，Tata McGraw-Hill Publishers 2017。2. C++ 中的数据结构、算法和应用，S.Sahni，University Press (India) Pvt.Ltd，第 2 版，Universities Press Orient Longman Pvt. Ltd. 教育。
对非胰岛素降糖药物的不遵守性
抽象背景：需要更好地了解患者不遵守2型糖尿病药物以设计有效的干预措施来解决此问题。目标：（1）估计不遵守糖尿病药物的患病率； （2）检查其对血糖控制和胰岛素启动的影响； （3）开发和验证不遵守的字典模型。方法：我们根据电子健康记录的数据进行了纵向队列研究。我们包括在巴利阿里群岛（西班牙）的卫生服务中注册的成年患者，在2016年1月至2018年12月之间开始了非胰岛素降糖药物的新处方。我们在12个月的随访中计算了不遵守性，被定义为用药比率（MPR）80％。我们拟合了多变量回归模型，以检查不遵守性与血糖控制与胰岛素起始的关联以及不遵守的预测指标。结果：在鉴定出12个月后随访后发现的18,119名患者中，有5,740（31.68％）是非依附者。与非依从性的粘附患者相比，HBA1C水平较低（平均差异¼-0.32％； 95％CI¼-0.38％； -0.27％），启动胰岛素的可能性较小（AOR¼0.77; 95％CI¼0.63; 0.63; 0.94; 0.94; 0.94）。一个预测模型解释了22.3％的变化，并提出了令人满意的性能（AUC¼0.721; Brier得分¼0.177）。不遵守的最重要预测因素是：非西班牙国籍，目前工作，对先前药物的依从性低，吸收了Biguanides，吸烟者和缺乏高血压。结论：大约三分之一的患者不遵守其非胰岛素降糖药物。在考虑其在常规临床实践中实施之前，需要进行更多的研究来优化预测模型的性能。
群场论与全息张量网络
凝聚态理论中的张量网络算法 [1-5] 最近在量子引力领域产生了巨大影响，成为研究普朗克尺度时空性质及其全息特性的有力新工具。在 AdS/CFT 框架中，Ryu-Takayanagi 公式与几何/纠缠对应 [6-9] 相结合，导致了一种新的全息对偶构造方法，如今由 AdS/MERA 猜想 [10] 进一步捕获，该猜想建议将量子多体边界态的辅助张量网络分解的几何解释为对偶体几何的表示 [11,12]。张量网络在此意义上的使用产生了一种新的构造方法 [13]，其中某些全息理论的关键纠缠特征可以通过张量网络状态类来捕获。在量子引力的非微扰方法中，包括圈量子引力（LQG）和自旋泡沫模型[14-17]及其在群场论（GFT）方面的推广[18-20]，前几何量子自由度被编码在随机组合自旋网络结构中，用SU（2）的不可约表示标记，并在每个节点上赋予规范对称性。此类自旋网络态可理解为特殊的对称张量网络[21,22]，张量网络技术已在量子引力领域得到广泛应用[23-26]。在半经典层面上，离散时空和几何与此类结构自然相关，其量子动力学与（非交换的）离散引力路径积分相关[27-30]。悬而未决的问题是展示连续时空几何和广义相对论动力学如何从具有相同前几何自由度的全量子动力学中诞生，这实际上将量子时空描述为一种特殊的量子多体系统[31-33]。从这个意义上说，张量网络技术已广泛应用于圈量子引力背景下的自旋泡沫重正化问题[23-26]，以及用于分析自旋网络纠缠结构的定量工具，并寻找具有与半经典解释中的良好几何兼容的关联和纠缠特性的自旋网络态类。最近，张量网络表示方案已被用于提取自旋网络态非局域纠缠结构的信息，并在背景独立的情况下理解局域规范结构对全息纠缠的普适标度特性的影响[34]。沿着这条思路，一些作者在 [ 35 ] 中定义了随机张量网络和群场论 (GFT) 状态之间的精确词典，并以此为基础在非微扰量子引力背景下首次推导了 Ryu-Takayanagi 公式 [ 6 ]。该字典还在对 GFT 状态进行不同限制的情况下，暗示了 LQG 自旋网络状态与张量网络之间的对应关系，以及随机张量模型 [ 36 ] 与张量网络之间的对应关系。总结上述字典，GFT 状态定义了具有场论公式和量子动力学的（广义）规范对称张量网络。GFT 张量的场论性质提供了一种自然的随机解释，尽管它对应的概率测度通常与标准随机张量网络模型的概率测度不同。此外，GFT 网络的主要特征——晶格拓扑、张量序、键维数——不是固定的，而是由所考虑的特定 GFT 模型动态诱导的。从这个意义上说，GFT 定义了通常张量网络的广义。因此，GFT 定义的张量网络的关联函数将在很大程度上取决于模型的选择。如 [ 35 ] 所示，标准随机张量网络模型与 GFT 张量网络之间的相似性在非相互作用 GFT 理论的最简单情况下尤其明显，其中理论的传播子诱导最大纠缠
比较机器学习和基于逻辑回归的常规预测模型，用于种族多样化的人群中的妊娠糖尿病； Monash GDM机器学习模型
背景：希望有效的生活方式干预措施可预防GDM并减少相关的不良后果，因此希望早期鉴定出患有妊娠糖尿病（GDM）高风险的孕妇。可以使用风险前字典模型来确定怀孕期间开发GDM的个性化概率。这些模型从传统统计数据扩展到机器学习方法；但是，准确性仍然是最佳的。目标：我们旨在比较多个机器学习算法以开发GDM风险预测模型，然后确定预测GDM的最佳模型。方法：从2016年1月至2021年6月的大型卫生服务网络的日常产前护理的数据进行了监督的机器学习预测分析。预测指标集1来自现有的国际验证的Monash GDM模型：GDM历史，体重指数，种族，年龄，糖尿病的家族史以及过去的不良产科历史。具有不同预测因子的新模型，考虑了统计原理，其中包括更健壮的连续变量和衍生变量。随机选择的80％数据集用于模型开发，验证为20％。绩效指标，包括校准和歧视指标。进行决策曲线分析。结果：在内部验证后，机器学习和逻辑回归模型在曲线下的区域（AUC）的区域在不同算法中的范围从71％到93％，最好是Catboost分类器（CBC）。Based on the default cut-off point of 0.32, the performance of CBC on predictor set 4 was: Accuracy (85%), Precision (90%), Recall (78%), F1-score (84%), Sensitivity (81%), Specificity (90%), positive predictive value (92%), negative predictive value (78%), and Brier Score (0.39).结论：在这项研究中，机器学习方法在传统统计方法上实现了最佳的预测性能，从75％增加到93％。catboost分类器方法通过包括连续变量的模型达到了最佳状态。
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作
SAPIENT 接口控制文档 - GOV.UK
在北约反无人驾驶飞机系统 (C-UAS) 技术互操作性演习 (TIE) 进行实验后，决定将 SAPIENT 从使用 XML（可扩展标记语言）消息格式改为使用 Google 的 Protobuf 消息格式。虽然 XML 是一种人类可读的格式，但 Protobuf 是一种二进制格式，这将使 SAPIENT 消息大小减少约 60%，这是许多国防用例中的关键要求。对 ICD 进行了一些结构性更改以支持 Protobuf 的引入，最显着的是使用枚举字段。版本 7 还引入了一些术语变化。ICD 版本 6 除了传感器（自动传感器模块 - ASM）外还引入了效应器，传感器和效应器现在在 ICD 中都称为“节点”。字段“sensorID”和“sourceID”已被“nodeID”和“destinationID”取代。某些字段的数据类型已更改（主要是从整数更改为字符串），这主要影响标识符 (ID) 字段；这些字段现在是通用唯一标识符 (UUID v4) 或通用唯一字典排序标识符 (ULID)。ULID 包含一个日期/时间元素，使其更容易排序，并用于 ID 可能定期更新的地方，例如检测。通常使用 UUID 和 ULID 将消除使用节点 ID 预先分配 SAPIENT 系统的需要，并防止 SAPINET 采用分层架构时 ID 之间发生冲突。此版本中的最后一个重要变化是在检测消息中引入了速度字段。与早期版本相比，ICD 中的字段也发生了一些变化。一些已添加为未来功能占位符的字段通常已被删除。为清晰起见，某些字段已重命名（例如，AlertAck 和 TaskAck 消息中的状态已重命名为“alert_status”和“task_status”）。术语“heartbeat”已被删除，取而代之的是“Status”，以提高文档的一致性。“destination_id”字段已移至消息的顶层。这意味着 .proto 文件中的注册确认消息现在为空。这被认为是不受欢迎的，因此已向消息添加接受/拒绝标志。在电磁 (EM) 发射方面，SAPIENT 分类法的结构也发生了一些变化。EM 发射现在是顶级类。分类法不被视为 ICD 的规范部分。SAPIENT 接口管理面板 (SIMP) 欢迎就此版本中引入的任何更改如何运作以及为有效促进这些功能而提供的任何修改提供反馈。
使用RL -IJRPR
语言障碍已经挑战了人类的交流数百年来，推动了对有效翻译解决方案桥梁语言鸿沟的持久追求。随着时间的流逝，已经出现了各种方法来解决语言差异的复杂性，从而使跨文化的流体相互作用更多。在当今相互联系的世界中，关键信息和信息通常以各种官方语言传达，具体取决于国家。这种多样性在丰富的同时，可能会阻碍旅行者和专业人士，他们可能很难理解和行动重要的信息，而无需熟练当地语言。传统工具，例如口袋字典和在线翻译服务，提供了一些支持，但通常缺乏实时响应能力和上下文敏感精度所需的细微理解。随着全球化的增长，对高质量，实时翻译的需求变得更加紧迫。这个项目，具有自适应增强学习的实时语言翻译器，介绍了一个突破性解决方案：一个基于Web的应用程序，将实时翻译功能与增强学习结合在一起，以根据用户反馈来提高翻译质量。使用简洁的交互式界面构建，该应用程序利用Google翻译API进行准确的语言翻译，同时实现了Q学习算法，该算法会随着时间的推移适应并增强其性能。通过此系统，用户可以选择源和目标语言，输入文本进行翻译，并接收即时，高质量的翻译输出。机器翻译（MT）是将文本从一种语言转换为另一种语言的过程，随着深度学习模型（例如sequence-tosequence（SEQ2SEQ）和Transformer模型）的进步，已经显着发展。及其编码器模型的Seq2Seq模型将输入句子转换为生成目标语言翻译的上下文向量。与此同时，在“注意就是您需要的全部”中引入的变压器模型（Vaswani等，2017），使用自我注意的机制来指出相关的句子组件，从而大大提高了翻译质量。在此项目中，增强学习（RL）用于通过创建一个自适应反馈循环来增强MT过程，该反馈环将转换为用户需求量。转换模型在此设置中充当“代理”，根据用户评分做出翻译决策并接收反馈或“奖励”。通过QLearning算法处理的此反馈使该模型能够更新其策略，并完善未来翻译以最大程度地提高用户满意度。随着用户的审查和评估翻译，系统将学习输出的输出最佳的用户满意度，个性化体验并随着时间的推移提高整体准确性。这种高级机器翻译和自适应学习的独特混合物不仅增强了翻译质量，而且还创建了一个以用户为中心的工具，该工具对个人偏好有反应，提供了一种无缝，直观的体验。通过MT和RL的这种创新融合，该项目旨在重新定义跨语言交流，创建智能的自适应翻译系统，从而弥合语言差距并增强全球互动。
细胞如何读取基因组：从 DNA 到蛋白质
直到 20 世纪 50 年代初 DNA 结构被发现后，人们才清楚细胞中的遗传信息是如何编码在 DNA 核苷酸序列中的。自那时起，我们取得了惊人的进展。在 50 年内，我们知道了包括人类在内的许多生物的完整基因组序列。因此，我们知道了生产像我们这样的复杂生物所需的最大信息量。生命所需遗传信息的限制制约了细胞的生化和结构特征，并清楚地表明生物学并不是无限复杂的。在本章中，我们将解释细胞如何解码和使用其基因组中的信息。关于仅有四个“字母”——DNA 中的四种不同核苷酸——的字母表中的遗传指令如何指导细菌、果蝇或人类的形成，人们已经了解了很多。然而，我们仍有许多东西需要探索，比如生物体基因组中存储的信息如何产生具有 500 个基因的最简单的单细胞细菌，更不用说它如何指导具有大约 25,000 个基因的人类的发育。我们仍有许多未知之处，因此，许多令人着迷的挑战等待着下一代细胞生物学家。通过研究果蝇（Drosophila melanogaster）的一小部分基因组，我们可以了解细胞在解码基因组时面临的问题（图 6-1）。该基因组和其他基因组中存在的许多 DNA 编码信息指定了生物体制造的每种蛋白质的线性顺序（即氨基酸序列）。如第 3 章所述，氨基酸序列反过来决定了每种蛋白质如何折叠以产生具有独特形状和化学性质的分子。当细胞制造特定蛋白质时，它必须准确解码基因组的相应区域。基因组 DNA 中编码的其他信息精确地指定了生物体生命中的每个基因将在何时以及在哪种细胞类型中表达为蛋白质。由于蛋白质是细胞的主要成分，基因组的解码不仅决定了细胞的大小、形状、生化特性和行为，还决定了地球上每个物种的独特特征。人们可能已经预测到，基因组中存在的信息将以有序的方式排列，类似于字典或电话簿。尽管某些细菌的基因组似乎组织得相当好，但大多数多细胞生物（例如我们的果蝇示例）的基因组却出奇地混乱。小段编码 DNA（即编码蛋白质的 DNA）散布在大段看似毫无意义的 DNA 中。基因组的某些部分包含许多基因，而其他部分则完全没有基因。在细胞中彼此密切协作的蛋白质通常将其基因位于不同的染色体上，相邻基因通常编码细胞内彼此关系不大的蛋白质。因此，解码基因组并非易事。即使借助强大的计算机，研究人员仍然很难在复杂基因组的 DNA 序列中明确定位基因的起始和终止位置，更不用说预测每个基因在生物体生命中何时表达。尽管人类基因组的 DNA 序列是已知的，但识别每个基因并确定其产生的蛋白质的精确氨基酸序列可能至少需要十年时间。然而，我们体内的细胞每秒都会进行数千次这样的操作。