XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对齐
分子对齐的多模式结构和语言
药物发现通常由多个步骤组成，包括识别疾病病因的靶蛋白键，证明与该靶标相互作用可以防止症状或治愈该疾病，发现与之相互作用的小分子或生物学治疗方法，并通过所需的复杂特性的景观来优化候选分子。药物发现相关的任务通常涉及预测和产生，同时考虑了可能相互作用的多个实体，这对典型的AI模型构成了挑战。为此，我们提出了哺乳动物-M骨 - 一个木质的杂物和an an脚 - 我们采用了一种方法来创建一种多种多样的生物学数据集（包括20亿个样本）（包括蛋白质），包括蛋白质（包括蛋白质），包括蛋白质（包括蛋白质），包括小型分解物，以及小型分子和Genes和Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes and Genes。我们引入了一个及时的语法，该语法支持广泛的分类，回归和生成任务。它允许将不同的方式和实体类型组合为输入和/或输出。我们的模型处理令牌和标量的组合，并可以生成小分子和蛋白质，性质预测以及转录组实验室测试预测。我们在典型的药物发现管道中对11个不同步骤的11个不同步骤进行了评估，该任务在9个任务中达到了新的SOTA，并且是
神经潜在对齐器：用于学习复杂、自然神经数据表征的交叉试验对齐
理解复杂人类行为的神经实现是神经科学的主要目标之一。为此，找到神经数据的真实表示至关重要，但由于行为高度复杂且信号信噪比 (SNR) 较低，这一点具有挑战性。在这里，我们提出了一种新颖的无监督学习框架——神经潜在对齐器 (NLA)，以找到复杂行为的受良好约束、与行为相关的神经表示。关键思想是在重复试验中对齐表示以学习跨试验一致的信息。此外，我们提出了一种新颖的、完全可微的时间扭曲模型 (TWM) 来解决试验的时间错位。当应用于自然说话的颅内皮层电图 (ECoG) 时，我们的模型比基线模型学习到了更好的解码行为表示，尤其是在低维空间中。通过测量对齐试验之间的行为一致性，TWM 得到了实证验证。与基线相比，所提出的框架学习了更多的跨试验一致性表示，并且当可视化时，流形揭示了跨试验的共享神经轨迹。
ICLR 2024 表征对齐研讨会 (Re- ...
什么构成了良好的表示？这个问题在机器学习中可以通过以下几种方式之一来解决：通过评估下游行为（例如，Geirhos 等人，2018 年），通过检查内部表示（例如，Kornblith 等人，2019 年），或通过表征系统的归纳偏差（例如，Kumar 等人，2022 年）。这些方法中的每一种都涉及在某种分析层面（无论是行为、内部表征还是介于两者之间的某种东西）测量人工智能系统与地面真实系统（通常是人类或人类群体）的一致性。然而，尽管有这个共同的目标，但研究人工智能和生物智能系统之间一致性的机器学习、神经科学和认知科学界目前缺乏一个跨方法和学科传达见解的共同框架。该研讨会旨在通过定义、评估和理解生物和人工系统之间表征对齐的含义来弥合这一差距。我们邀请机器学习、神经科学和认知科学界的研究人员以受邀演讲、投稿论文和结构化讨论的形式参与讨论，以解决以下问题：
Brant-X：统一的生理信号对齐框架
生理信号是了解人体各种生理状态不可或缺的重要线索，现有的大部分工作都集中于针对多种应用场景的单一类型生理信号。然而，人体是一个整体的生物系统，各种生理数据之间内在的相互联系不容忽视。特别是考虑到大脑作为生命活动的控制中心，脑电图（EEG）与其他生理信号表现出显著的相关性。因此，EEG与其他生理信号之间的相关性有可能在各种场景中提高性能。然而，实现这一目标仍然受到几个挑战的制约：同时收集的生理数据的稀缺性、各种信号之间相关性的差异以及各种任务之间的相关性差异。为了解决这些问题，我们提出了一个统一的生理信号对齐框架Brant-X，来模拟EEG与其他信号之间的相关性。我们的方法（1）利用EEG基础模型将EEG中的丰富知识高效地转移到其他生理信号；（2）引入两级对齐，从不同语义尺度完全对齐EEG和其他信号的语义。在实验中，与任务无关和任务特定的基线相比，Brant-X在不同场景的各种下游任务上实现了最佳性能，包括睡眠阶段分类、情绪识别、步态冻结检测和眼动交流。此外，对心律失常检测任务的分析和案例研究中的可视化进一步说明了Brant-X在从EEG到其他生理信号的知识转移方面的有效性。模型主页位于https://github.com/DaozeZhang/Brant-X/。
EU策略和对齐经理招聘类型
2021年10月，作为支持精神健康过渡和恢复计划的1.2亿英镑恢复和更新基金的一部分，心理健康部长宣布为2021/22的2021/22提供1500万英镑的资金，用于新的社区心理健康和成人福利基金（基金）（基金），以帮助社会隔离，孤独，孤独，精神健康的影响，使他们变得越来越害怕，这使他们变得越来越害怕。在2022年2月，该基金还向2021/2022提供了600万英镑，以满足对当地心理健康和福祉项目的需求，从而使2021 - 22年的总资金提供至2100万英镑。
与反转的DNA序列对齐的局部算法
描述了一种动态编程算法，以找到DNA子序列的所有最佳比对。对齐不仅使用核苷酸的替代，插入和缺失，还使用序列的子字符串的反转（反向补充）。反转比对本身包含核苷酸的取代，插入和缺失。我们研究与非相反反转的对齐问题。为了提供一种计算有效的算法，我们将候选反转限制为k得分最高的反转。还描述了一种算法，以找到与反演的最佳非交流对齐的算法。新算法应用于果蝇Yakuba线粒体DNA的区域，并为URF6和细胞色素B进行编码的小鼠编码，并发现了URF6基因的反转。讨论了相交反转的开放问题。
针对齐亚公园区域的环境评估......
首字母缩略词和缩写 ................................................................................................................ iii 封面 ...................................................................................................................................... v 目录 ................................................................................................................................ ix 1.0 拟议行动的目的和必要性 ................................................................................................ 1 1.1 引言 ...................................................................................................................... 1 1.2 拟议行动的目的 ...................................................................................................... 3 1.3 拟议行动的必要性 ............................................................................................. 3 1.4 需作出的决定 ...................................................................................................... 4 1.5 政府间协调/磋商 ............................................................................................. 4
ICLR 2025 表征对齐 (Re2 ...) 研讨会
首先，以受邀演讲、投稿论文和参与结构化讨论的形式，解决表征对齐的问题以及机器学习可解释性和安全性领域的相关问题，这些问题都是 ICLR 和其他机器学习会议持续关注的问题。这些问题源于以下中心主题：智能系统何时以及为何学习对齐的表示，以及科学家和工程师如何干预这种对齐？例如，由于大型模型在各个行业和科学领域的使用增加（例如，Gemini Team Google，2023 年；OpenAI，2023 年），该领域需要找到更好地解释和最终理解这些系统的方法。模型可解释性与这些系统形成的表示紧密相关（参见 Doshi-Velez 和 Kim，2017 年；Sucholutsky 等人，2023 年；Lampinen 等人，2024 年；Muttenthaler 等人，2024 年）。因此，更好地理解表示及其与参考系统（通常是人类目标）的一致性，反过来会促进模型的可解释性和可解释性。另一组问题集中于表示学习与计算神经科学和认知科学之间的联系。这些领域已经相对独立地开发了评估和增强人工智能与人类智能系统在神经和行为层面的一致性的方法（Collins 等人，2024 年；Muttenthaler 等人，2024 年；Dorszewski 等人，2024 年；Bonnen 等人，2024 年；Sundaram 等人，2024 年）。我们的研讨会旨在就确定衡量和增强人工智能与人类智能系统一致性的最有用方法展开公开讨论。
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
摘要 神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对输出方向上的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
ALTCS EDP - DSNP 对齐常见问题解答
A10：ALTCS-EPD 会员仍将获得年度开放注册选择。但是，如果会员拥有 Medicare Advantage 双重特殊需求计划 (D-SNP)，并且有来自同一母公司的 ALTCS-EPD 计划，则会员将注册该 ALTCS-EPD 计划。如果会员拥有 Medicare Advantage 双重特殊需求计划，并且所有 ALTCS-EPD 计划均来自同一母公司，则该会员可以从可用的 ALTCS-EPD 计划中进行选择。如果 ALTCS-EPD 会员没有 Medicare Advantage D-SNP，则他们可以选择可用的 ALTCS-EPD 计划。