XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System码器
使用残留自动编码器
本文提出了一个有效的轻量级深空自动编码器（SRAE）模型，以检测视频监视系统中的异常事件。在时间至关重要的实时情况下，轻量级网络至关重要。此外，它可以部署在嵌入式系统或移动设备等低资源设备上。这使其成为现实情况可能缺乏资源的现实情况的方便选择。所提出的网络包括一个三层残留的编码器架构，该架构采用来获取视频中正常事件的显着空间特征。然后，重建损失被用于发现异常情况，其中正常框架的重建良好而重建损失较低，而异常的帧被发现相反。该模型的效率由两个基准数据集测试，加利福尼亚大学圣地亚哥大学（UCSD）行人2（PED 2）和CUHK Avenue，分别为两个数据集实现了AUC≈95％和81％。因此，其性能被证明与最先进的模型相媲美。
Multiturn绝对旋转编码器PVM58N-yy1agr0bn- ...
反干扰测量高度复杂的微电子的使用需要一贯实施的反干扰和布线概念。这变得越重要，建筑物的紧凑程度就越大，对现代机器性能的需求越高。以下安装说明和建议适用于“普通工业环境”。对于所有干扰环境，没有理想的解决方案。应用以下措施时，编码器应处于完美的工作状态：•在串行线的开始和结束时，串行线终止了串行线（在接收/传输和接收/传输之间）（例如，控件和最后一个编码器）。•编码器的接线应与能量线的距离很大，这可能会引起干扰。•屏幕的电缆横截面至少4mm²。•电缆横截面至少0,14mm²。•屏幕的接线和0 V的接线应在可能的情况下径向排列。•请勿扭结或堵塞电缆。•遵守数据表中给出的最小弯曲半径，并避免拉伸和剪切负荷。操作说明由Pepperl+Fuchs制造的每个编码器都使工厂处于完美状态。为了确保这种质量以及无故的操作，必须考虑以下规范：•避免对外壳，尤其是对编码器轴以及编码器轴的轴向和径向超负荷的影响。•任何接线工作都必须在死亡情况下使用系统进行。•只有使用合适的耦合，才能保证编码器的准确性和使用寿命。•必须同时打开和关闭编码器和后续设备的操作电压（例如，控制设备）。•不得超过最大工作电压。这些设备必须以超低安全电压操作。关于将电筛查免疫与植物干扰的免疫力有关的注释取决于正确的筛选。在此字段中，安装故障经常发生。通常仅将屏幕应用于一侧，然后用电线将其焊接到接地端子上，这是LF工程中的有效过程。但是，如果有EMC，则适用HF工程规则。HF工程中的一个基本目标是将HF能量以尽可能低的阻抗传递到地球，以其他方式将能量放入电缆中。通过与金属表面的大面连接实现了低阻抗。必须观察到以下说明：•如果没有等值电流的风险，则将屏幕涂在大地面上的“普通地球”上。•必须将屏幕通过隔热材料后面，并且必须夹在张力缓解以下的大表面上。•如果电缆连接到螺丝型端子，则必须将张力缓解连接到接地的表面。•如果使用插头，则仅应安装金属化的插头（例如带有金属化外壳的子D插头）。请观察张力缓解与住房的直接连接。
binning符合分类法：使用双模式变异自动编码器
研究微生物组的常见程序是将测序的28个重叠群固定到元基因组组装的基因组中。当前，使用共同含量和基于序列的30个基序（例如四核苷酸频率）是Metagenome 31 binning的最先进的基于共同学习和序列的基于深度学习的方法。从基于对齐的分类得出的分类标签尚未被广泛使用。在这里，我们提出了一种基于半监督的双模式变异自动编码器的元基因组包装工具33，结合了Tetranu-34克利托德频率，与CONTIG共浸没量与CONTIG注释与任何分类分类级的35个分类级返回了35个。taxvamb在CAMI2 Human Microbiome数据集上的所有其他36个BINNER都优于所有其他36个Binner，平均返回40％37个接近完整的组件比下一个最佳BINNER。在实际的长阅读38个数据集上，税收vamb平均恢复了13％的接近完整垃圾箱和14％的39种。在单样本设置中使用时，平均退税量比VAMB高40 83％。taxvamb垃圾箱不完整的基因组比任何其他工具都要好41个，返回255％的高质量垃圾箱42不完整的基因组比下一个最好的binner。我们的方法具有43个研究和工业应用以及方法论新颖性，可以将44个可以通过半监视的多模式45个数据集转化为其他生物学问题。46
多任务深度自动编码器，可以在外周血中使用时间DNA甲基化数据来预测阿尔茨海默氏病的进展
在肺动脉高压（PAH）的基因组学基因组学上取得了长足的进步，因为第六次世界上的肺动脉高压座研讨会，在几种新型基因中鉴定了稀有变体，以及赋予PAH风险中等的常见变体。基因和专家小组的变体策划现在为了解要测试哪些基因以及如何解释临床实践中的变体提供了一个强大的框架。我们建议将基因检测提供给有症状的PAH患者的特定亚组，以及患有某些类型的3组肺动脉高压（pH）的儿童。对无症状家庭成员的测试以及在生殖决策中使用遗传学需要参与遗传学专家。现在存在大量具有生物素质的PAH患者，并且已经开始扩展到非组1 pH。但是，这些同类人群主要是欧洲血统。更大的多样性对于表征导致pH风险和治疗反应的全基因组变异的全部程度至关重要。还合并了其他类型的OMIC数据。此外，为了推进基因和途径特异性护理和靶向疗法，基因特异性注册机构对于支持患者及其家人以及为基于遗传知情的临床试验奠定基础至关重要。这将需要患者/家庭，临床医生和研究人员之间的国际宣传和合作。最终，对患者衍生的生物测量，临床和杂音信息以及分析方法的协调将推进这一领域。
用于异常检测的量子自动编码器可识别...
• 普通自动编码器和变分自动编码器之间的主要区别在于潜在空间的结构。在 VAE 中，潜在空间是连续且概率性的。这一特性使得 VAE 特别适用于生成建模，因为它们可以通过从潜在空间中学习到的分布中进行采样来生成新的数据点。
缅甸端到端语音综合的基于生成对抗网络的神经声码器
最近，端到端语音综合中已采用神经声码器将中间光谱表示转换为相应的语音波形。在本文中，提出了两个基于生成的对抗性网络（GAN）的声码器，平行的Wavegan和Hifi-GAN，用于缅甸终端语音综合和主观评估，以比较模型的绩效。主观评估结果表明，在小型缅甸语音数据集中训练的两个模型都以快速的推理速度实现了高保真性语音综合，表明了对未见扬声器的旋光磁化倒置的能力。具体来说，在端到端的语音合成中，tacotron2与Hifi-Gan Vocoder的Tacotron2达到了最先进的性能，从而获得了4.37的缅甸语言意见分数（MOS）。
一种基于模型的增强学习方法，具有条件变异自动编码器
摘要：基于模型的强化学习可以有效提高强化学习的样本效率，但是该方法中的环境模型有错误。模型错误可能会误导策略优化，从而导致次优政策。为了提高环境模型的概括能力，现有方法通常使用集合模型或贝叶斯模型来构建环境模型。但是，这些方法在计算密集型和复杂更新。由于生成的模型可以描述环境的随机性质，因此本文提出了一种基于有条件的自动编码器（CVAE）的基于模型的增强学习方法。在本文中，我们使用CVAE来学习与任务相关的表示形式，并应用生成模型来预测环境变化。考虑到多步误差积累的问题，模型适应用于最大程度地减少模拟和真实数据分布之间的差异。此外，该实验证实了所提出的方法可以学习与任务相关的表示并加速政策学习。
使用单细胞分析解码器官复杂性
帕金森氏病（PD）是全球增长最快的神经退行性疾病（Ou Z.等，2021），大多数病例是零星的，5-15％是由于在SNCA和LRRK2等单个基因中稀少的高碳化性突变而是家族性的（Kim C.等，2017）。对这些稀有形式的研究为线粒体功能障碍和蛋白质错误折叠等细胞机制提供了重要的见解。在零星的PD中，越来越多地认识到低频遗传变异的贡献。研究确定了编码MiRO1的Rhot1基因中的PD患者，这是一种对线粒体动力学和钙稳态至关重要的蛋白质，它与PD-相关蛋白（如PINK1和α-核蛋白（Berenguer-Escuder C. berenguer-Escuder C.等）相互作用。Chemla A.等。 （2023），来自卢森堡大学的研究小组，使用了IPSC衍生的多巴胺能神经元和3D中脑器官，以证明P.R272Q miRO1突变会增加活性氧物种，从而改变了线粒体生物性生物性生物性生物性含量，从而提高了α-核蛋白水平，并提高了ne努力。 这些发现表明，突变体Miro1足以在体外和体内准确地对PD进行建模，从而突出了其在PD发病机理中的作用。Chemla A.等。（2023），来自卢森堡大学的研究小组，使用了IPSC衍生的多巴胺能神经元和3D中脑器官，以证明P.R272Q miRO1突变会增加活性氧物种，从而改变了线粒体生物性生物性生物性生物性含量，从而提高了α-核蛋白水平，并提高了ne努力。这些发现表明，突变体Miro1足以在体外和体内准确地对PD进行建模，从而突出了其在PD发病机理中的作用。
Webex AI 编解码器
Webex AI Codec 是一种基于 AI 的新型语音编解码器。它的工作原理是将原始音频样本映射到语音向量中，这些语音向量是通过对数百万小时的多种人类语言语音进行训练而学习到的。这些向量被压缩为高效的比特流。这允许大量传输冗余以从数据包丢失中恢复。在接收器上，解码器从接收到的语音向量中重建音频，包括补偿丢失的音频帧。结果是一个极具弹性的通信系统，可实现无噪音、高保真和清晰的语音通信。阅读 Webex AI Codec 白皮书以了解有关这项突破性技术的更多信息。