XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对齐
身体不满意的时间感知和互感相互作用 bimsa：使用内存处理加速长序列对齐 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 psilocybin导致性别，时间和剂量依赖性变化
此外，在帕金森氏病，抑郁症，躁郁症，焦虑症和精神分裂症等精神病和神经系统疾病中观察到的时间感知的扭曲仍然知之甚少（Teixeira等，2013）。例如，患有抑郁症的人通常集中于过去的过去经历，并且经常报告时间似乎缓慢甚至感觉已经停止了（Ren等，2023）。同样，患有帕金森氏病的患者也倾向于感知时间更慢。另一方面，焦虑会引起时间的加速感知，尤其是在高压力和唤醒时期（Holman等，2023）。患有注意力缺陷多动障碍的人可能会感觉到时间比实际的时间更快或慢（Ptacek等，2019）。Stanghellini等。发现，精神分裂症患者可能将时间的看法描述为缺乏连续性，而感到彼此断裂的时刻（Stanghellini等，2016）。这可能表现为即时时间流的损失，使事件感到孤立和无关，这有助于组织日常活动和维持社交互动的困难。因此，时间感知的研究不仅是理解人类认知的基础，而且对实用应用具有巨大的潜力，这些应用可能会对个人和社会福祉产生积极影响，并且对于诊断和治疗各种精神病学和神经疾病具有实际意义。
用于评估文本到图像生成中对齐的度量
合成图像产生的进展使评估其质量至关重要。虽然已经提出了几种大会来评估图像的渲染，但对于基于提示的文本形象（T2I）模型至关重要，这些模型基于提示，以考虑其他范围，例如生成的图像与提示的重要内容相匹配。此外，尽管生成的图像通常是由随机起点引起的，但通常不考虑该图像的影响。在本文中，我们提出了一个基于提示模板的新指标，以研究提示中规定的内容与相应生成的图像之间的对齐。它使我们能够更好地以指定对象的类型，它们的数字和颜色来表征对齐方式。我们对最近的几个T2I模型进行了一项研究。我们通过方法获得的另一个有趣的结果是，图像质量可能会大大变化，这取决于用作图像种子的噪声。我们还量化了提示中概念数量的影响，它们的顺序以及其（颜色）属性的影响。最后，我们的方法使我们能够识别出比其他种子比其他种子更好的种子，从而开辟了有关该研究不足的主题的新研究方向。
切碎：符号对齐使快速和敏感的CRISPR脱离目标检测
我们提出了一个完全计算的工作流，用于使用自然蛋白质的主链片段从头设计，而无需访问迭代实验优化。最佳设计的KEMP消除酶表现出> 140个来自任何天然蛋白质，高稳定性（> 85℃）和前所未有的催化效率（12,700 m -1 S -1）的突变，超过了以前的计算设计。我们发现，在活性部位内部和外部的突变都会有助于高观察到的活性和稳定性。在所有先前的KEMP消除酶设计中使用的芳族残基的突变将效率提高到> 10 5 m -1 s -1。我们的方法解决了设计方法的临界局限性，在复杂折叠中产生稳定，高效率，新的酶，并通过有限的实验努力对生物催化基础的基础知识进行测试假设。
黎曼切线空间中的联合对齐群体学习
摘要——在脑机接口（BCI）领域，学习模型通常针对每个受试者和每个会话分别进行训练，因为不同会话和不同受试者之间的数据并不一致。这里我们提出了一种小组学习的方法，即在联合调整多个主题和/或课程之后，使用它们同时进行学习。我们的方法受到盲源分离文献的启发。作为演示，我们在 22 个受试者的数据集上训练单一学习模型，并应用该组模型对所有受试者进行类似地预测测试数据。与传统的单独训练测试设置相比，我们观察到平均精度显著提高了 6.8 个点。我们的方法是通用的，可以用于任何应用程序。它还可用于训练需要大量数据的学习模型，例如深度神经网络。
通过特征向量联合对齐实现 P300 脑机接口的迁移学习
摘要 — 本文介绍了一种新的迁移学习方法，即群组学习，它可以联合对齐多个域（多对多），以及一种扩展方法，即快速对齐，它可以将任何其他域与先前对齐的域组对齐（多对一）。在脑机接口 (BCI) 数据上评估了所提出的组对齐算法 (GALIA)，并研究了该算法的最佳超参数值以了解分类性能和计算成本。使用了六个公开的 P300 数据库，包含来自 177 个受试者的 333 个会话。与传统的针对特定受试者的训练/测试流程相比，群组学习和快速对齐均显著提高了分类准确率，但临床受试者的数据库除外（平均改进：2.12±1.88%）。GALIA 利用循环近似联合对角化 (AJD) 来找到一组线性变换，每个域一个，联合对齐所有域的特征向量。群组学习实现了多对多迁移学习，同时不会损害非临床 BCI 数据的分类性能。快速对齐进一步扩展了任何未见域的群组学习，从而允许具有相同属性的多对一迁移学习。前一种方法使用来自先前受试者和/或会话的数据创建单个机器学习模型，而后一种方法利用训练后的模型来处理未见域，无需进一步训练分类器。
对齐区简报
咨询过程：2021年11月，WG启动了咨询过程，以与利益相关者分享对齐区的初步建议。基于反馈，WG随后调整了对齐区，并于2022年1月，WG发起了第二轮咨询，并再次修改了对齐区。附录I中概述了这些咨询期间收集的所有反馈，尽管不是任何一个实体。基于利益相关者对修订的方法的支持，WG最终采用了对齐区，以作为可持续钢制原则的基准测试工具之一。对对齐区的磋商构建了以前的两次咨询：一项在固定系统边界上，第二个是基本原理，以区分排放量与初级和二级钢生产。有关更多信息，请参见“可持续钢原则：分裂轨迹方法”和“可持续钢原理：固定系统边界方法”。 2025年更新：在与可持续钢原理指导委员会的讨论之后，决定将增加披露的额外选择，即单个偏差方法。用户可以选择使用单个偏差方法或对齐区域进行报告。贷方被鼓励过渡到在2027年收养的单一偏差方法。正对齐得分表明投资组合的排放强度超过了轨迹，而负分数或零分数表示对齐。这种方法将从2027年开始成为强制性3。在单个偏差方法下，据报道气候对齐是投资组合的排放强度相对于IEA NZE脱碳轨迹的偏差百分比，这是对齐区的轨迹之一，在下面进一步详细描述了对齐区的轨迹。单个基准测试标准的使用简化了基准测试，并且更符合其他钢制标准，例如SBTI和CBI发布的标准。请参阅第五节。原则I：可持续钢原则中气候一致性的标准化评估有关更多详细信息。
OECD DAC声明在新的 - 对齐的方法...
7。这些过渡应该是公正而公平的。正如其国家确定的贡献（NDCS），国民适应计划（NAPS），长期低温GHG排放发展策略（LTSS），减少灾害风险降低战略以及其他气候驻留国家计划中所表达的那样，它们将因国家 /地区的环境而异，并由发展中国家驱动，并由发展中国家领导。对于一些获得能源获取有限的发展中国家，可能会有额外的和混合的融资来跨越清洁有效的能源生产来源。对于其他发展中国家，向更可持续和有效的能源生产的过渡可能更长，包括低排放能源。在这些特殊情况下，我们应该支持最佳的可用选项。此支持应成为国家能源系统过渡计划的一部分，并反映巴黎协议目标。还必须考虑滞留资产和碳锁的风险。必须优先考虑更快的可再生能源和其他成本效益，高效和低排放技术选择的速度。
对重建晶片的光刻处理的模具对齐
该实验的结果证明了Liteq 500工具在置换和旋转中检测，测量和纠正大偏移的能力，在与当前工业标准保持一致的同时，提供了亚微米的准确性。分析表明，可以通过优化对齐过程来实现吞吐量的重大改进。计划进行其他实验，以验证覆盖性能，并在Liteq 500上使用重建晶片进行叠加诊断的能力。初步估计表明，当覆盖要求不太严格时，可以实现更快的吞吐量。在未来的工作中，我们计划研究当前FO-WLP过程中所需的覆盖精度级别可实现的吞吐量。
切线空间对齐：脑机接口的迁移学习...
受试者之间和会话之间的脑电图 (EEG) 统计差异是脑机接口 (BCI) 领域面临的一个常见问题。这种差异阻碍了预先训练的机器学习模型的使用，并且需要对每个新会话进行校准。本文介绍了一种处理这种差异性的新迁移学习 (TL) 方法。该方法旨在通过在正定矩阵黎曼流形的切线空间中将一个受试者的 EEG 数据与另一个受试者对齐，来减少校准时间甚至提高 BCI 系统的准确性。我们在 18 个 BCI 数据库上测试了该方法，这些数据库总共包含 349 名受试者，属于三个 BCI 范式，即事件相关电位 (ERP)、运动想象 (MI) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。我们使用支持向量分类器进行特征分类。结果表明，与传统的训练-测试流程相比，在 ERP 范式中，分类准确度显著提高，而对于 MI 和 SSVEP 范式，性能均未下降。与之前发布的黎曼方法黎曼普鲁克勒斯分析 (RPA) 相比，总体准确度提高了 2.7%。有趣的是，切线空间对齐具有处理具有不同通道数的数据集的迁移学习的内在能力，自然适用于数据集间的迁移学习。
2025 Premier的编码挑战 - 课程对齐与...
数字技术中的学习重点是进一步发展计算思维中的理解和技能，例如对程序进行分类和概述；并越来越了解如何在家中，在学校和当地社区中使用数字系统并可以使用数字系统。到4年底，学生将有机会创建一系列数字解决方案，例如涉及用户选择的互动冒险，对简化的现实世界系统建模和简单的猜测游戏。在第3年和第4年，学生根据其组件探索数字系统，以及数字显微镜，相机和交互式白板等外围设备。他们收集，操纵和解释数据，发展对数据特征及其表示的理解。使用抽象的概念，学生使用诸如总结事实来推断结论等技术来定义简单的问题。他们通过文本和图表记录了简单的解决方案，并发展其设计技能，从最初遵循准备的算法到描述自己的支持分支（选项选择）和用户输入。他们的解决方案是使用适当的软件（包括使用图形元素而不是文本说明的视觉编程语言）实现的。，他们一般而言解释了他们的解决方案如何满足特定需求，并考虑社会如何使用数字系统以环境可持续的方式满足需求。在教师指导的情况下，学生识别并列出完成任务或项目所需的主要步骤。在在线环境中分享想法并进行交流时，他们对为什么要考虑受众的感受并运用班级同意的安全实践和社会协议的理解，以表现出尊重的行为。