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Contramae：癌症生存预测的对比度对齐掩盖自动编码器框架
摘要 - 随着多模式融合技术的快速发展，病理图像与基因组学数据的整合已在癌症生存预测中取得了令人鼓舞的结果。但是，大多数现有的多模型模型不是通过结合病理学和基因组学模态来预训练的，而忽略了不同模态之间固有的任务无关联的关联。尽管某些自我监督的方法通过预训练的目标（例如相关性和均方误差）来对齐多模式信息，但它们缺乏深入的多模式相互作用。为了解决这些问题，我们提出了Contramae，这是一种对比度对齐的掩盖自动编码器框架，以融合病理学图像和基因组学数据，以进行癌症存活预测。具体而言，我们引入了一个对比目标，以使多形态保持一致并构建其内在的一致性。此外，我们设计了两个重建目标，以通过互补偿双方所缺乏的信息来捕获多模式之间的复杂关系。在生存预测中，将Contramae编码器的病理和基因组学编码串联为产生生存风险评分的最终表示。实验结果表明，在五个癌症基因组图集（TCGA）中，CONTORAMA的表现优于五个癌症数据集的现有最新方法。该代码可从https://github.com/suixuewang/contramae获得。
MSCI气候巴黎对齐索引方法
o超过欧盟授权的法案中规定的最低技术要求，与与气候相关的财务披露工作组的建议（TCFD）3 o达到3 o的最大暗示温度升高为2.0°C的最大暗示温度上升为2.0°C，使用1.5°C使用1.5°C的气候风格，并使用聚集的累积级别的速度汇率''Mimsci and climations'' o的10％o o将指数暴露于极端天气事件引起的身体风险至少50％o o转移指数的重量来自面临气候过渡风险的公司到具有气候过渡机会的公司，使用MSCI低碳过渡得分，以及通过排除企业的燃油率越来越多的公司的体重来减少风险的变化的公司，从而减少了风险的变化。使用范围1、2和3排放评估为高碳发射器o与父母指数和低营业额相比，通过加权方案o增加了具有可靠碳降低目标的公司的权重。
MSCI气候巴黎对齐基准选择索引方法
1索引由一组方法和政策文档（“方法集”）约束，包括当前的索引方法文档。有关更多详细信息，请参考附录IX。2在2020年12月3日，欧盟委员会在官方杂志（https：//ur- eur- lex.europa.eu/legal-content/en/txt/pdf/？以防欧盟授权的行为发生变化，并且需要对索引方法进行更新，MSCI将在实施该方法的更改之前发布公告。MSCI不会为此更新进行正式咨询。3欧洲议会的2019/2088法规（EU）和2019年11月27日在金融服务领域的可持续性相关披露的理事会，网址为：https：//eur-lex.europa.eu/legal-legal-legal-legal-legal-legle/legal- content/en/en/en/en/en/en/txt/pdf/pdf/pdf/pdf/？
大语模型中的对齐伪造
我们提出了一个大型语言模型的演示：有选择地遵守其训练目标，以防止其行为改变训练。首先，我们给Claude 3 Opus一个系统提示，说明它正在接受培训以回答所有查询，甚至有害的疑问，这与先前培训以拒绝此类查询相抵触。允许该模型在培训时推断出来，我们说它将仅在与自由用户而不是付费用户的对话中进行培训。我们发现该模型符合自由用户的有害查询，有14％的时间，而几乎从未对付费用户。解释这一差距，在几乎所有模型都符合自由用户有害查询的情况下，我们观察到明确的对齐方式推理，该模型指出，它在战略上在培训中策略性地回答了有害的查询，以保留其首选的无害行为，使其无法训练。接下来，我们研究了一个更现实的环境，在该设置中，不是在系统提示中提供有关培训过程的信息，而是通过对模仿预训练数据的合成文档进行培训，并观察到类似的对齐伪造。最后，我们研究了通过强化学习训练模型以符合有害查询的效果，尽管培训甚至在培训中甚至可以提高合规性，但我们发现这将对对齐推理的速度提高到78％。我们还观察到其他行为，例如模型在给予轻松的机会时会剥落其权重。通过告诉模型在何时何地进行培训，使对齐伪造变得更加容易，但我们没有指示模型伪造对齐或给予任何明确的目标。由于未来的模型可能会推断出有关其培训过程的信息而不会被告知，因此我们的结果表明，未来模型的一致性伪造的风险，无论是由于良性偏好（在这种情况下，还是不是）。
通过对比学习统一双空间嵌入以实现实体对齐
实体对齐 (EA) 旨在匹配不同知识图谱 (KG) 中的相同实体。基于图神经网络的实体对齐方法在欧几里得空间中取得了良好的效果。然而，KG 通常包含复杂的局部和层次结构，难以在单个空间中表示。在本文中，我们提出了一种名为 UniEA 的新方法，它统一了双空间嵌入以保留 KG 的内在结构。具体而言，我们同时学习欧几里得空间和双曲空间中的图结构嵌入，以最大化两个空间中嵌入之间的一致性。此外，我们采用对比学习来减轻由相似实体引起的错位问题，其中相似相邻实体的嵌入变得太近。在基准数据集上进行的大量实验表明，我们的方法在基于结构的 EA 方法中实现了最佳性能。我们的代码可以在https://github.com/wonderCS1213/UniEA上找到。
德克萨斯州向秘书2023-24的年度报告 德克萨斯州虚拟教育委员会 生物学实践评估 支持与军事连接的学生专业发展资源和工具 第130章，子第章 美国历史实践评估 Staar备用2 的Teks课程框架 校园周转计划指导文件 医学微生物学突破 阅读障碍绩效计划 STEM教学计划指南 德克萨斯州加强职业和技术的计划... COVID-19疫苗提供商 高级用户体验 第89章，子章BB 培训计划协议_PAID基于工作的教学 2023 Staar级生物科学原理 Staar美国历史2021年5月发布 健康教育经常提出问题，2023年8月4日 家庭参与计划建议的活动 Staar 8级阅读语言艺术构建响应评分指南，春季2023 第74章。课程要求；子第章B。 计划德克萨斯州de ladecudacióndelos estudiantes ... 地方改进计划 - 德克萨斯教育局 Bluebonnet学习版1-德克萨斯教育机构 技术应用垂直对齐 - 链 Staar English II 2021年4月
w棕色领导学院Quest Quest campus pre-k thru 8 w棕色领导学院创世记校园校园pre-k thru 5 a+学院戴维斯·H·斯·阿尔丁·阿尔丁·阿尔丁·伊斯丁·霍尔成功学院阿尔丁·斯托瓦尔·斯托瓦尔中部奥尔丁·霍夫曼中部阿尔丁·阿尔丁·阿尔丁·阿尔丁·伊斯特·格兰瑟姆学院Aldine isd plummer中间阿尔丁·阿尔迪恩·艾迪斯·刘易斯·刘易斯·刘易斯·弗里斯·弗里斯·弗里斯·弗里斯·艾尔丁·阿尔迪恩·阿尔丁 ALDINE ISD STEHLIK EL ALDINE ISD CARAWAY EL ALDINE ISD OGDEN EL ALICE ISD ALICE H S ALIEF ISD SNEED EL ALIEF ISD BEST EL ALIEF ISD BUSH EL ALIEF ISD COLLINS EL AMARILLO ISD FANNIN MIDDLE AMARILLO ISD SAN JACINTO EL ANNA ISD ROSAMOND-SHERLEY EL ARLINGTON ISD SAM HOUSTON H S ARLINGTON ISD CARTER J H ARLINGTON ISD工人J H阿灵顿ISD Blanton El Arlington ISD Speer El Arlington ISD Thornton El Arlington ISD Goodman El Arlington El Arlington ISD教皇El Arlington ISD FOSTER EL ARLINGTON ISD EL ARLINGOD EL ARLINGOD EL ARLINGTON ISD
模拟由柔性吸引子对齐的网格单元
抽象的内嗅网格细胞以六边形周期性实现空间代码，这标志着动物在环境中的位置。网格图属于同一模块的细胞共享间距和方向，仅在相对二维空间相之间有所不同，这可能是由于路径积分引导的二维吸引子的一部分而导致的。但是，这种体系结构的构造和刚性的缺点，路径积分，允许与六角形模式（例如在各种实验操作下观察到的六边形模式）的偏差。在这里，我们表明一个较简单的一维吸引子足以使网格单元对齐。使用拓扑数据分析，我们表明所得的人口活动是圆环的样本，而地图的合奏保留了网络体系结构的特征。这种低维吸引子的灵活性使其能够用进料输入协议代表歧管的几何形状，而不是施加它。更普遍地，我们的结果代表了原理证明，即直觉，即吸引子的体系结构和表示歧管是具有相同维度的拓扑对象，这对整个大脑吸引者网络的研究含义。
序列对齐/地图格式规范
SAM代表序列比对/地图格式。这是一个选项卡划分的文本格式，该格式由可选的标头部分组成，并且是对齐部分。如果存在，则标题必须在对齐之前。标题线以“ @”开头，而对齐行则不。每条对齐线都有11个强制性字段，用于基本对齐信息，例如映射位置，可在特定信息的灵活或对齐器特定信息的可选字段数量变化。此规范适用于SAM和BAM格式的1.6版。每个SAM和BAM文件可以选择指定通过@HD VN标签使用的版本。有关完整版本的历史记录，请参见附录B。SAM文件内容为7位us-ascii，除了某些单独指定的字段值外，该值可能包含UTF-8中编码的其他Unicode字符。替代地，SAM文件是在UTF-8中编码的，但是仅在这些字段描述中明确指定的某些字段值中允许非ASCII字符。1