。CC-BY 4.0 国际许可,根据 提供(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 6 月 21 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.06.18.599646 doi:bioRxiv 预印本
摘要。冰川终止以气候系统不同组成部分的重组为特征。特别是,快速的冰盖瓦解会导致误解的反馈回路,这些反馈循环仍然很少了解。为了进一步研究这一方面,我们在这里使用了完全构成的北半球冰盖模型,以形成最后两个冰川终止的数值实验。我们表明,即使这两个终止的一阶气候轨迹相似,太阳日光差的差异也会导致冰原 - 气候系统的重要变化。在倒数第二次终止期间温度较高,与全新世的最后一次冰河间期间的海平面兼容。我们将最后一次对海平面上升约2 m的海平面上升的冰川绿地贡献。我们还模拟了南大洋的温暖地下,与南极冰盖的副作用兼容。,即使没有考虑冰盖融化而导致的海洋淡水浮游,这两个终止却散发出不同的大西洋推翻循环敏感性,这种循环在五次终止期间更容易占用。最后,在额外的灵敏度实验中,我们表明,对于这两个终止,即使还需要考虑植被变化以模拟整个脱胶裂解,北半球的灭绝也是冰盖重新治疗的主要驱动力。相反,即使它影响温度,温室气体的浓度也单独变化也不能解释冰盖撤退的幅度,而只能调节其时间安排。
2.2。方法论和实验结果,在每个脉冲之间,将重复的短路测试应用于DUT。测试条件为V ds = 600 V,V缓冲区= -5V/+18V和t情况=室温。已经进行了先前的研究[1,3],以估计平均T SCWT(短路承受时间),约5 µs。找到了这段时间,设置了脉冲宽度的70%T SCWT(3.5 µs)的百分比。因此,防止热失控,然后防止了灾难性的排水量故障模式。SC中的所有测试设备仅显示栅极源降解。图2,第一个短电路事件(#Cycle1,蓝线)和最后一个(#Cycle400,红线)中的波形显示。在栅极电流(I G)上观察到的异常效应(电流凸起)可能是由于PCB(印刷板电路)寄生元件引起的电磁干扰以及相关的共同模式电流。
3。id。,2153,2166。4。Ken Kurdziel,Alston的决定:对学生运动员与大学的影响,J Ames M Oore(3月 4,2024),https://www.jmco.com/articles/collegiate-athletics/alston-decision-what-what-what-what-do-mean-for-student-student-student-student-netlets-universies/ [https://perma.cc/7yk5-lu52]。 5。 请参阅Ezzat Nsouli和Andrew King,美国联邦和州立法机关如何为NIL打扮,S Quire P Atton B Oggs(2022年7月13日),https://www.sports.legal/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-us-us-us-us-us-us-us-us-us-us-s-state-state-state-state-state-state-state-nel-nil-nil-nil nil/ [https://perma.cc/uu5c-xgwv]。 6。 s ee ezzat nsouli&Andrew King,学校和私人实体如何从事零活动,s quire p atton b oggs(2022年7月19日),https://www.sports.legal/20222/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-school-school-private-private-private-private-nil-nil-nil-nil-nil-nil------------------------------- [https://perma.cc/m7ca-cg5t]。 7。 请参阅ID。 8。 比尔·拉比诺维茨(Bill Rabinowitz),高中四分卫新兵奎因·埃维斯(Quinn Ewers)跳过高级海军森(Sea-Sea-se)参加美国俄亥俄州俄亥俄州t oday(2021年8月2日),https://www.usatoday.com/story.com/story/sports /ncaaf/2021/08/02/quinn-ewers-skip-skip-skip-school-enroll-ohio-state/5456975001/[https://perma.cc/ 5a7k-vd8n]。Ken Kurdziel,Alston的决定:对学生运动员与大学的影响,J Ames M Oore(3月4,2024),https://www.jmco.com/articles/collegiate-athletics/alston-decision-what-what-what-what-do-mean-for-student-student-student-student-netlets-universies/ [https://perma.cc/7yk5-lu52]。5。请参阅Ezzat Nsouli和Andrew King,美国联邦和州立法机关如何为NIL打扮,S Quire P Atton B Oggs(2022年7月13日),https://www.sports.legal/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-us-us-us-us-us-us-us-us-us-us-s-state-state-state-state-state-state-state-nel-nil-nil-nil nil/ [https://perma.cc/uu5c-xgwv]。6。s ee ezzat nsouli&Andrew King,学校和私人实体如何从事零活动,s quire p atton b oggs(2022年7月19日),https://www.sports.legal/20222/2022/2022/2022/2022/2022/07/how-school-school-private-private-private-private-nil-nil-nil-nil-nil-nil------------------------------- [https://perma.cc/m7ca-cg5t]。7。请参阅ID。8。比尔·拉比诺维茨(Bill Rabinowitz),高中四分卫新兵奎因·埃维斯(Quinn Ewers)跳过高级海军森(Sea-Sea-se)参加美国俄亥俄州俄亥俄州t oday(2021年8月2日),https://www.usatoday.com/story.com/story/sports /ncaaf/2021/08/02/quinn-ewers-skip-skip-skip-school-enroll-ohio-state/5456975001/[https://perma.cc/ 5a7k-vd8n]。
抽象的对比表示学习已被证明是图像和视频的有效自我监督的学习方法。最成功的方法是基于噪声对比估计(NCE),并将实例的不同视图用作阳性,应与其他称为否定的实例形成对比,被称为噪声。但是,数据集中的几个实例是从相同的分布中汲取的,并共享基本的语义信息。良好的数据表示应包含实例之间的关系,语义相似性和差异性,即通过将所有负面因素视为噪声来损害对比学习。为了避免此问题,我们提出了一种新的对比度学习的表述,使用称为“相似性对比估计(SCE)”的实例之间的语义相似性。我们的训练目标是一个软的对比目标,它使阳性更接近,并估计根据其学到的相似性推动或提取负面实例的连续分布。我们在图像和视频表示学习方面均通过经验验证我们的方法。我们表明,SCE在ImageNet线性评估方案上的最低时期时代的较少时代的时期与最低的时期进行了竞争性,并且它概括为几个下游图像任务。我们还表明,SCE达到了预处理视频表示的最新结果,并且学习的表示形式可以推广到下游任务。源代码可用:https://github.com/juliendenize/eztorch。
链接预测是图数据中的一个基本问题。在其最现实的环境中,问题包括预测一组断开对的节点对之间的丢失或将来的联系。图形神经网络(GNN)已成为链接预测的主要框架。基于GNN的方法将链接预测视为二进制分类问题,并处理极端类不平衡 - 真实图非常稀疏 - 通过对(随机均匀)进行抽样(随机均匀),不仅是用于培训,而且用于评估的脱节对。但是,我们表明,在平衡设置中链接预测的GNN的报告并不能转化为更现实的不平衡设置,并且在han-dling稀疏性方面,基于更简单的基于拓扑的方法通常会更好。这些发现激发了基于相似性的链接预测方法,该方法采用(1)基于节点属性的图形学习来增强拓扑启发式启发式,(2)解决类不平衡的排名损失,以及(3)负面采样方案,通过图分划分有效地选择硬训练对。实验表明,冰淇淋的表现优于现有的基于GNN的替代方案。
DrugSimscore。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4 进行测试。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 我的环境。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 情节Druglink。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 图药物结构。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 绘制目标热图。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7
1 1,大学临床医院肿瘤学系,妇产科和妇产科,35-055Rzeszów,波兰2Rzeszów,25-310 Rzeszow医学科学研究院波兰4临床肿瘤学系与波兰大学临床医院的妇科肿瘤学分区,波兰35-055Rzeszów,55-55-055Rzeszów临床医院临床医院,波兰65-055Rzeszów,Poland 6科学,国家职业大学教授。塔诺布尔兹格(Tarnobrzeg)的StanisławTarnowski,波兰(Poland)39-400 Tarnobrzeg 8医学院,Jagiellonian大学医学院,波兰克拉科夫31-0081,大学临床医院肿瘤学系,妇产科和妇产科,35-055Rzeszów,波兰2Rzeszów,25-310 Rzeszow医学科学研究院波兰4临床肿瘤学系与波兰大学临床医院的妇科肿瘤学分区,波兰35-055Rzeszów,55-55-055Rzeszów临床医院临床医院,波兰65-055Rzeszów,Poland 6科学,国家职业大学教授。塔诺布尔兹格(Tarnobrzeg)的StanisławTarnowski,波兰(Poland)39-400 Tarnobrzeg 8医学院,Jagiellonian大学医学院,波兰克拉科夫31-008
本文介绍了一种创新的检索增强生成方法,以进行相似性搜索。所提出的方法使用生成模型来捕获细微的语义信息并基于高级上下文理解检索相似性分数。该研究重点介绍了包含从生物医学领域提取的100对句子的生物群数据集,并引入了相似性搜索相关结果,这些结果优于先前在该数据集上获得的句子。通过对模型敏感性的深入分析,研究确定了最佳条件,导致最高相似性搜索准确性:结果揭示了较高的Pearson相关评分,在0.5的温度下达到0.905,并且提示中提供的20个示例的样本大小为20个示例。这些发现强调了生成模型进行语义信息检索的潜力,并强调了相似性搜索的有希望的研究方向。
摘要 —本文重点介绍相似性缓存系统,其中用户对不在缓存中的对象 𝑜 的请求可以通过存储的相似对象 𝑜 ′ 来(部分)满足,但代价是用户效用的损失。相似性缓存系统可有效地用于多个应用领域,如多媒体检索、推荐系统、基因组研究和机器学习训练/服务。然而,尽管它们具有相关性,但人们对此类系统的行为还远未得到很好的理解。在本文中,我们首次全面分析了离线、对抗和随机设置中的相似性缓存。我们表明相似性缓存带来了重大的新挑战,为此我们提出了第一个具有一些最优性保证的动态策略。我们在合成和真实请求跟踪下评估了我们方案的性能。