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学习周期以及学习方式
考虑以下类比：您正在穿越树林，决定锻炼自己的道路。第一次在路径上的不熟悉，您必须在所有分支上推动自己的路。如果您不久之后不再走路，您将很快忘记旅行的地方。每次您再次行进路径时，您都会努力清理所有分支的路径，但是您也对再次找到这条道路感到更加熟悉和自信。研究周期
通过模态混合和深度监督进行脑部疾病诊断的多模态连接组的不完全学习
近年来，多模态脑网络研究通过刻画脑网络的多种连接类型及其内在的互补信息，大大提高了脑疾病诊断的效率。尽管多模态技术取得了令人鼓舞的性能，但大多数现有的多模态方法只能从具有完整模态的样本中学习，这浪费了大量的单模态数据。此外，大多数现有的数据插补方法仍然依赖于大量具有完整模态的样本。在本研究中，我们提出了一种模态混合数据插补方法，通过随机抽取不完整样本并将其合成为完整数据进行辅助训练。此外，为了减轻合成数据中不配对模态间互补信息的噪声，我们引入了一个具有深度监督的双边网络，以使用疾病特定信息改进和规范单模态表示。在 ADNI 数据集上的实验证明了我们提出的方法在不同完整模态样本率方面的疾病分类优势。关键词：脑连接组，不完全学习，深度监督，脑功能障碍，缺失模态
学习单细胞转录组学数据的多细胞表示可以表征患者水平疾病状态
单细胞RNA-SEQ（SCRNA-SEQ）已成为研究Human生物学和疾病的重要工具。大量SCRNA-SEQ数据集和先进的机器学习技术的可用性最近驱动了单细胞基础模型的开发，这些模型可根据表达配置文件提供信息丰富且通用的单元格代码。但是，要了解疾病状态，我们需要考虑整个组织生态系统，同时考虑许多不同的相互作用细胞。在这里，我们通过产生从用Scrna-seq的多细胞表达上下文得出的患者水平表示来应对这一挑战。我们开发了Pascient，这是一种新型模型，采用多级表示学习范式，并在单个细胞和基因水平上提供了重要的分数，以跨多种细胞类型的细胞类型和基因程序进行细粒度分析，并提供给定疾病的特征。我们使用pastient来学习来自5,000多名患者的2430万个细胞的大规模SCRNA-SEQ ATLA中的疾病模型。全面而严格的基准测试表现出疾病分类中帕斯特的优越性及其多个下水道应用，包括降低维度降低，基因/细胞类型的优先考虑和患者亚组发现。
转录组和文本的多模式学习启用与自然语言聊天的交互式单细胞RNA-seq数据探索
此预印本版的版权持有人于2024年12月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.12.16.628764 doi：biorxiv Preprint
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igd -Immobiliare Grande Distribuzione siiq S.P.A. Immobiliarire Grande Distribure s.p.a.是意大利零售房地产部门的关键参与者：IGD拥有一家富有的购物中心投资组合，由ITALY整个购物中心负责，由内部的房地产，房地产，房地产，室内管理和租赁划分。igd还充当服务提供商，管理机构第三方的投资组合。广泛的国内业务，坚实的财务结构，计划，监控和管理中心生命周期的所有阶段，包括永久业权和租赁权，以及对零售和技术创新的持续投资，确保IGD在零售房地产部门的参考地位。该公司在意大利意大利的第一个Siiq（SocietàdiInvestimento Immobiliarire Coptata或Real Estate Investment Investment Trust）上列出。IGD的永久业权投资组合在2024年6月30日价值超过16.97亿欧元，包括8个大型超市和超市，25个购物中心和意大利的零售公园以及意大利的13个罗马尼亚城市购物中心投资组合，这些城市在意大利使用的同一模式直接管理。该公司还持有两个房地产基金中的40％，这些资金由13个大型超市，4个超市和2个购物中心组成，IGD为IGD管理项目，物业和设施管理活动。www.gruppoigd.it
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