XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System策划
网络拓扑，极化和算法策划
Bluesky是一种新兴的“ Twitter”和Sectralized社交媒体网络，具有新颖的功能和前所未有的数据访问。本文提供了其相互作用网络的特征，研究了500万用户的政治倾向，两极分化，网络结构和算法策展机制。数据集跨越了该网站于2023年2月至2024年5月的第一个版本。我们调查了蓝军网络的层次，喜欢，喜欢，重新发布并关注层。我们发现所有网络的特征都以重尾分布，高聚类和短连接路径（类似于其他较大的社交网络）。Bluesky介绍了Feeds - 为用户创建和由用户创建的Algorithmic内容推荐人。我们分析了所有提要，并发现尽管已经创建了大量自定义供稿，但用户对它们的吸收似乎受到限制。我们分析了布鲁斯基用户共享的超链接，并且从他们共享的新闻来源的政治倾向方面没有发现两极分化的证据。他们主要共享左中央新闻来源，几乎没有与可疑新闻来源相关的链接。与统一的政治意识形态相反，我们通过研究与以色列 - 巴勒斯坦冲突相关的观点来发现重要的基于问题的分歧。出现了两个明确的同质群集：亲帕勒斯坦的声音超过了亲以色列的使用者，并且该比例有所增加。我们结论是，蓝军在其网络结构上与现有和较大的社交媒体网站的网络结构非常相似，并为社会科学家，网络科学家和政治科学家提供了前所未有的研究机会。
具有策划数据的自我消耗生成模型可证明优化人类偏好
生成模型的快速进步导致了构成质量的令人印象深刻的飞跃，从而模糊了合成数据和真实数据之间的界限。网络规模的数据集现在易于通过合成数据不可避免地污染，直接影响了未来生成的模型的培训。已经在文献中出现了自我消耗生成模型的一些理论结果（又称迭代性重新训练），表明模型崩溃或稳定性可能取决于每个重新培训步骤中使用的生成数据的分数。但是，实际上，合成数据通常受到人类反馈的约束，并在在线使用和上载之前由用户策划。例如，流行的文本到图像生成模型的许多接口（例如稳定的扩散或Midjourney）为给定查询产生了几种图像的变化，最终可以由用户策划。在本文中，我们从理论上研究了数据策展对生成模型的迭代重新培训的影响，并表明它可以看作是一种隐式优先优化机制。但是，与标准偏好优化不同，生成模型无法访问成对比较所需的奖励功能或负面样本。此外，我们的研究不需要访问密度函数，而只需要访问样品。我们证明，如果数据是根据奖励模型策划的，则最大化迭代重新训练程序的预期奖励。我们在每个步骤使用真实数据的正分数时进一步提供了关于重新循环的稳定性的理论结果。最后，我们在合成数据集和CIFAR10上进行说明性实验，表明这种过程扩大了奖励模型的偏见。
创建和策划综合知识基础
为机器提供有关世界实体及其关系的全面知识，这是AI的长期目标。在过去的十年中，大规模的知识库（也称为知识图）自动从Web内容和文本源构建，并已成为搜索引擎的关键资产。可以利用此机器知识来解释新闻，社交媒体和网络表中的文本短语，并有助于答案，自然语言处理和数据分析。本文调查了创建和策划大型知识基础的基本概念和实用方法。它涵盖了发现和规范实体及其语义类型的模型和方法，并将其组织成干净的分类法。最重要的是，本文讨论了以实体为中心属性的自动提取。为了支持长期生命周期和机器知识的质量保证，该文章介绍了构建开放式模式和知识策划的方法。有关学术项目和工业知识图的案例研究补充了概念和方法的调查。
SIRT1保护措施通过策划抗氧化反应并抑制细胞衰老
抽象的脂肪组织是一种重要的内分泌器官，可调节哺乳动物的代谢，免疫反应和衰老。健康的脂肪细胞促进组织稳态和寿命。sirt1是一种保守的NAD +依赖性脱乙酰基酶，通过脱乙酰化和抑制PPAR-γ来负调节成型分化。然而，在小鼠中淘汰小鼠中的米氏干细胞（MSC）不仅会导致成骨的缺陷，而且还导致脂肪组织的丧失，这表明SIRT1在脂肪分化方面也不受欢迎。在这里，我们报告说，MSC中SIRT1功能的严重损害在成脂分化过程中引起了明显的缺陷和衰老。仅在脂肪生成过程中抑制SIRT1时观察到这些，而不是在脂肪生成分化之前或之后施加SIRT1抑制时。细胞产生高水平的活性氧
克林根变异致病性策划模块
ClinGen Variant Pathogenicity Curation Module Date of Release: January 6, 2025 Expiration Date: December 31, 2025 Credits offered: 102 CME, NSGC Category 2 (Self-report) Estimated time for completion: Up to 6 hours per curation (limit of up to 17 curations) Please note: It is recommended that variant curations be submitted in batches of at least 2.课程必须在到期日期概述之前完成临床基因组资源（Clingen，www.clinicalgenome.org）是一种NIH资助的资源，该资源致力于建立权威的中心资源，该中心资源定义了基因和用于精确医学和研究中使用的基因临床相关性。Clingen的变体致病性策展活动利用“序列变异解释的标准和指南：美国医学遗传学与基因组学学院的共同共识和分子病理协会”（Richards等人2015，PMCID：PMC4544753），提供了一个基于证据的框架，将与Mendelian疾病相关的序列变体分类为五层命名法系统。这些准则描述了使用诸如人群数据，计算和预测性分析，功能标准以及等位基因和等位基因和共发现数据的证据，根据标准将变体分为五类（致病性，可能的致病性，不确定的意义，可能是良性和良性）的过程。Clingen变体策展专家小组（VCEP）为Richards等人开发了疾病 - 基因的规格。ACMG/AMP基因 - 疾病对中的指南，特定临床领域内。vCEP由该领域内具有临床护理，研究和诊断实验室专业知识的成员以及具有变异性致病性策划过程经验的生物效果。成员使用其ACMG/AMP规格，并在Clingen的证据存储库和NCBI的Clinvar数据库中发布分类，这两个数据库均可公开使用。此外，Clingen在Clinvar中的VCEP主张被FDA认可为“使用公共人类遗传变异数据库来支持基于遗传和基因组的体外诊断的临床有效性的一部分”。在大多数情况下，生物效应者完成了变体评估并进行临时分类，然后将数据介绍给VCEP进行专家审查和最终批准。VCEP利用贴子变化界面（VCI）进行变异致病性分类的文献。学习目标：在本届会议结束时，参与者应该能够：
利用chatgpt选择文献进行荟萃分析显示减少工作量，同时保持与手动策划相似的召回水平
为此，我们设计了四步管道Lars-GPT（图1）。首先，用户需要选择标准（通过过滤荟萃分析的某些合适标准），并为每个标准创建一个提示（单prompt;表1）。第二，用户需要使用一些记录来评估这些单个奖励，然后选择单个prompts的最佳组合。第三，用户需要选择一个最佳组合的及时策略，并根据所选的提示策略合并提示（组合启动；补充文件1）。最后，合并后的预订以及每个记录的标题和摘要将作为聊天完成。关于记录是否符合用户标准的决定将从返回的答案中提取。在这项研究中，我们使用OpenAI提供的API（应用程序编程界面）评估了GPT-3.5（GPT-3.5-Turbo-0301）和GPT-4（GPT-4-0314）。实际上，LARS-GPT可以使用Python分批进行。
mibig 4.0：通过全球协作推进生物合成基因簇策划
M. M. Zedouc 1，†，Caire Blin 2， *，†，Nico L.L.louwen 1，豪尔赫（Jorge）的名字，1，卢雷罗（Loureiro）1，Chantal D. Bader 3，Constance B。女人3、6，何塞D.D。节日7，猜测14，我不知道Hanif 15，Eric J.N.由55、70、75，Rile和S59、60，拉奎尔hag AS 67，力量Charri 25，77，77，Hyukjae Choi Chroy 83，Melinda S31，夏洛特和OW，32岁， Robin T以弗39， Al-Sumukh A. Alharthi 52，Mariela Rojo 53，Amr A. Arishi Avalon 56，J。Abr和Av Elar-Rivas 57，Kyle K. AXT 34，Hellen B克里斯汀·比梅尔曼斯（Christine Beemelmanns）3，24， Ricardo M. Borges 67，Rainer Bordes 68，69，Milena Breit 16，17， Cano-Prieto 2，Joy 74，Victor J.31，夏洛特和OW，32岁， Robin T以弗39， Al-Sumukh A. Alharthi 52，Mariela Rojo 53，Amr A. Arishi Avalon 56，J。Abr和Av Elar-Rivas 57，Kyle K. AXT 34，Hellen B克里斯汀·比梅尔曼斯（Christine Beemelmanns）3，24， Ricardo M. Borges 67，Rainer Bordes 68，69，Milena Breit 16，17， Cano-Prieto 2，Joy 74，Victor J.JéromeCollemare 82，JAC。路易斯·卡莱布·达马斯·拉莫斯（Luis Caleb Damas-Ramos 2），达米亚尼（Damiani）87的泰特斯（Titus of Damiani 87在1 95，Erin A. Garza 96，Athina Gavriilidou 23，Andrea Gentiles 97，98，Jennif，hans Gerstmans 100，101，102， Greco 52，Juan E. Green 46，Sebastian War 7，9，Shaday Flores 104， 107，Kristina Haslinger 108，Beibel He 109 109 109 87，Jethro L. Hemmann 110，Hindr和Hindr和1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 113 h 2，当耶和华AB 1，114，115，Thanh-Hau Huynh 116和手2，Eunah Jeong 81，Jiayi Jing 1，Jung Jng 116，Yong Kang 116， 121，金122，罗伯特·A。
利用人工智能策划和解读文化：人工智能的新兴作用...
文化策展是文化研究中的一个关键概念，它指的是以沉浸式和参与式体验为重点的有效文化记录。它关注保存和突出文化的迫切需要，对于探索多元文化至关重要。在当代社会，策展涵盖了更广泛的活动，包括数字策展、社会参与和多元观点的融合。通过适当的文化表达，与某些实践相关的文化冲击被带到了最前沿并被主流所熟悉。“策展可以成为探索当前文化现象的一种文化探究方式”（高）。策展一词以前更多地与艺术品、博物馆、画廊、遗产展览等领域相关。现在它与文化记录有着密切的联系。策展人的角色在二十一世纪初发生了转变，该术语以前用于指代幕后人员所扮演的角色。“策展人已经从幕后的组织者和选择者转变为可见的、集中的