XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System注释的
基因组组装和教室注释的十二个快速步骤
真核基因组测序和从头组装曾经是资金丰富的国际财团的独家领域，已经变得越来越负担得起，因此适合各个研究小组的预算。第三代长阅读的DNA测序技术越来越多地使用，提供了曾经用于一些精选模型生物的广泛基因组工具包。生成许多水生物种的高质量基因组组件和注释，由于其大型基因组大小，复杂性和较高的染色体数量，仍然提出了重大挑战。的确，为新基因组项目选择最合适的测序和软件平台和注释管道可能会令人生畏，因为工具通常只能在有限的上下文中起作用。在基因组学上，产生高质量的基因组组装/注释已成为更好地理解任何物种生物学的必不可少的工具。在此，我们陈述了12个步骤，以帮助研究人员通过介绍广泛适用的指南（随着时间的推移），并涵盖基因组组装和注释从头到尾的各个方面的所有方面，从而帮助研究人员开始进行基因组项目。我们回顾了一些常用的方法，包括用于提取高质量DNA的实用方法以及最佳测序平台和库制剂的选择。此外，我们讨论了潜在的生物信息学管道的范围，包括结构和功能注释（例如，转座元素和重复序列）。本文还包括有关如何为基因组项目建立广泛社区的信息，数据管理的重要性以及如何通过将其提交给公共存储库并与研究社区共享数据和可重复使用的数据和结果。
带注释的 EEG 人工资料语料库 - NSF-PAR
此版本是 TUAR v1.0.0 的更新，后者是一个部分注释的数据库。在 v1.0.0 中，使用了类似的五路系统以及额外的“空”标签。“空”标签涵盖未注释的任何内容，包括工件实例。在 v1.0.0 中，只有有限数量的工件被注释。在此更新版本中，工件的每个实例都经过注释；最终，这为用户提供了信心，即记录中未使用五个类别之一注释的任何部分都不包含工件。v2.0.0 中没有添加新文件、患者或会话。但是，数据已使用这些标准重新注释。文件总数保持不变，但工件事件的数量显着增加。注释完成并发布数据后，将提供有关语料库的完整统计数据。预计这将在 7 月初发生 - 就在 IEEE SPMB 提交截止日期之后。
在注释的家庭司法系统中使用技术...
2012年至2017年之间的研究主要集中于支持技术，例如电话和视频会议，这些技术有助于促进ODR或提供计划（例如，分离后的育儿）。2019年的研究重点是替代技术，例如替代基于纸张流程的在线数字平台，以及使用人工智能和算法来决策和自动化法院流程的破坏性技术。2019年的研究还要求采用新技术来实现家庭和民间司法系统的现代化。研究和媒体文章的注释分别可以在附件A和B中找到。本报告的附件C中包括了研究中确定的一些在线平台和数字技术的列表。
NP 项目招生准备带注释的简历 (cv)
为了促进对申请人的公平和包容性审查，此简历提供了一个机会来突出各种类型的工作、服务和贡献。它旨在识别丰富 NP 劳动力并塑造候选人机会的各种身份、背景和经验。在可选的个人段落中，我们邀请申请人突出自己的优势并分享他们认为可能影响其学术或职业生涯的任何经历，包括简历中的“空白”。
安全关键软件：状态报告和带注释的参考书目
本报告并非旨在作为任何特定技术的教程，尽管重点介绍了一些技术并进行了简要讨论。感兴趣的读者应查阅适当的文献，以获取有关使用本文所述技术的更多详细信息。最近，形式化方法在安全关键软件开发中的应用非常活跃，我们将在本报告后面概述形式化方法的类别及其使用方法。我们不专注于特定方法，因为应选择一种方法来匹配正在构建的系统。相反，我们讨论开发人员可以选择一种类型的方法而不是另一种类型的方法的选项。
ClinicalMamba：纵向临床注释的生成临床语言模型
医疗保健中自然语言处理（NLP）系统的进步在语言模型的能力上解释临床注释中包含的信息信息。此过程通常需要在病史的病史中从各个时间点整合信息。但是，大多数较早的临床语言模型都经过了上下文长度的审议，仅限于大约一个临床文件。在这项研究中，我们介绍了ClinicalMamba，这是Mamba语言模型的专门版本，并在大量的纵向临床注释中预审到，以满足医疗Do-Main的独特语言特征和信息处理需求。具有130万个公元和28亿个参数的临床曼巴模型在对较长的文本长度上建模临床语言方面表现出卓越的性能，与MAMBA和其他基于Longformer和Llama的临床模型相比。经过少量学习，ClinicalMamba在速度和性能方面取得了显着的基准，在纵向临床任务中表现优于临床语言模型和诸如GPT-4（例如GPT-4）的大型语言模型。
tagada：使用RNA-Seq数据改善基因组注释的可扩展管道
显着性阈值。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 S3标记转录本，基因编码和新颖性分类。。。。。。。。。。。。。。。5 S4研究中考虑的各种转录组分析的概述。 输入和输出注释均为每个注释，管道名称以及所处理的转录组数据。 ISOSEQ注释是在基因开关项目的上下文中生成的，并从ENA检索（配件ERZ15610616和ERZ15610622）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 S4研究中考虑的各种转录组分析的概述。输入和输出注释均为每个注释，管道名称以及所处理的转录组数据。ISOSEQ注释是在基因开关项目的上下文中生成的，并从ENA检索（配件ERZ15610616和ERZ15610622）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 S5雷尼斯鸡肉图集基因的来源每个基因生物型。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 s6 tau值的eNembl注释基因的分布。。。。。。。。。。。。。。8
从 FAANG 到餐桌：应用高度注释的基因组来改善养殖动物生产
简介联合国粮食及农业组织 (FAO) 报告称，到 2050 年全球人口可能达到 97 亿，到 2100 年将增至 112 亿 (https://population.un.org/wpp/Publications/Files/Key_Findings_WPP_2015.pdf)。人口增长对全球粮食体系提出了多重挑战，全球粮食体系需要利用更少的自然资源生产出更健康的食品，减少对环境的影响，保护生物多样性，并灵活地适应不断变化的社会期望。要满足这一需求，就需要对养殖动物的健康和福利进行环境可持续的改善，并提高效率和多样化（例如，包括更多适合当地环境的物种）[1]。为实现这些目标所需的育种策略和管理实践的变化将需要建立在提高准确使用基因型预测世界养殖动物（包括陆生和水生）表型的能力的基础上（图 1）。在这里，我们描述了一系列研究重点，以应对当前和未来的挑战，这些研究重点以动物基因组功能注释（FAANG）项目 [ 2 ] 的进展、成功和资源为基础。FAANG 的第一阶段专注于基础数据生成以表征表达和调控基因组区域，以及管理和提供带注释的养殖动物基因组 [ 2 ，3 ]。这些主要基于个体层面的高深度方法 [ 3 ]。这个团体现在面临的主要挑战是利用这些资源将基因型、表型和遗传价值联系起来，以便将这项研究从实验室转化为现场的工业应用。为了有效实现这一目标，我们需要为大量动物生成功能基因组信息，而不是依赖少数经过深入注释的个体。此外，到目前为止，大多数数据集来自由异质细胞群组成的组织，阻碍了
校正：基于带注释的像素和点云的弱监督语义分割
在此处给出了完整的确认部分：致谢：这项工作得到了中国国家自然科学基金会（No.62227801和No.UME20B2062，No.62376024）的支持，以及中国国家关键研究与发展计划（20222ZD0117900）。