XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结构化
用结构化照明创建可靠的光学部分
新颖的X射线成像可能很复杂。为了设置扫描，用户需要为视野，投影数量等定义参数。通常，新手和专家用户都必须在研究实验室或成像设施中的3D X射线显微镜（XRM）上申请仪器时间，这使得需要有效地工作，以尽可能快地获得最佳的结果。
结构 Proto-Quipper - 结构化环境中线性量子编程语言的机械化
因此，我们有一个量子λ演算（它是线性的），这是许多量子编程语言的基础。“量子编程语言在线性类型理论中捕捉了量子计算的思想”（Staton，2015）
神经符号人工智能在自然语言处理方面是否能实现其承诺？结构化评论
摘要。神经符号人工智能 (NeSy) 的倡导者断言，将深度学习与符号推理相结合将产生比单独使用任何一种范式都更强大的人工智能。尽管深度学习取得了成功，但人们普遍认为，即使是我们最好的深度学习系统也不太擅长抽象推理。而且由于推理与语言密不可分，因此直觉上自然语言处理 (NLP) 将成为 NeSy 的特别合适的候选对象。我们对将 NeSy 用于 NLP 的研究进行了结构化审查，目的是回答 NeSy 是否确实实现了其承诺的问题：推理、分布外泛化、可解释性、从小数据中学习和推理以及可转移到新领域。我们研究了知识表示（例如规则和语义网络、语言结构和关系结构）的影响，以及隐式或显式推理是否有助于提高承诺分数。我们发现，将逻辑编译到神经网络中的系统可以实现大多数 NeSy 目标，而其他因素（例如知识表示或神经结构类型）与实现目标没有明显的相关性。我们发现在推理的定义方式上存在许多差异，特别是与人类水平的推理有关，这会影响有关模型架构的决策并导致结论在各个研究中并不总是一致的。因此，我们主张采用更有条理的方法来应用人类推理理论以及制定适当的基准，我们希望这可以更好地理解该领域的进展。我们将数据和代码放在 github 上以供进一步分析。1
strpsearch：快速检测结构化串联重复蛋白
动机：结构化串联重复蛋白质（Strps）构成以重复性结构基序为特征的串联重复的子类。这些蛋白质表现出不同的二级结构，形成了重复的第三级排列，通常会导致大分子组件。尽管序列高度可变，但STP可以执行重要和多样的生物学功能，并保持一致的结构，并具有可变数量的重复单元。随着蛋白质结构预测方法的出现，现已公开可用的数百万个蛋白质的3D模型。但是，由于缺乏准确性和较长的执行时间，因此使用当前的最新工具对Strp的自动检测仍然具有挑战性，从而阻碍了他们在大型数据集上的应用。在大多数情况下，手动策展仍然是检测和分类strp的最准确的方法，使其对注释数百万个结构不切实际。
结构化扩散模型与...
我们提出了一类结构化扩散模型，其中将先前的分布选择作为高斯人的混合物，而不是标准的高斯分布。可以选择特定的混合高斯分布，以合并数据的某些结构化信息。我们制定了一个简单的实施训练程序，可以平稳地使用混合高斯作为先验。理论来量化我们提出的模型的好处，该模型与经典扩散模型相比。进行合成，图像和操作数据的数值实验以显示我们模型的比较优势。我们的方法证明对错误的特定方法是可靠的，特别是需要实时训练资源有限或更快培训的诉讼情况。
结构化分解
我们引入结构化分解。这些是类别理论数据结构，它们同样从图理论中概括了概念（包括树宽度，分层树宽度，共树宽度和图形分解宽度），地理群体理论（特定的低音低音理论）和动态系统（例如，混合动力学系统）。此外，结构化的分解使我们能够将这些上述组合不变性概括为新的环境中的结构和算法组成的研究，它们在结构和算法的组成性研究中起着Central的作用。例如，在任何类别中，它们都描述了算法上有用的结构组成：作为我们理论的应用，我们证明了用于组成问题的算法元理论。从具体的术语中，当在图表的猫效中实例化时，该元理论会产生NP- hard问题的组成算法，例如：m aximim b ibartite s ubgraph，m aximim p lanar s ub -
叙事功能或结构化功能？大语模型的研究
众所周知，抽象的癌症治疗会引入心脏毒性，对结局产生负面影响和生存。识别患有心力衰竭风险（HF）的癌症患者对于改善癌症治疗结果和安全性至关重要。这项研究检查了机器学习（ML）模型，以使用电子健康记录（EHR）（包括传统的ML，时间感知的长期短期记忆（T-LSTM）（T-LSTM）和大型语言模型（LLMS），使用从结构性医疗代码中得出的新型叙事特征。我们确定了来自佛罗里达大学健康的12,806名患者，被诊断出患有肺部，乳腺癌和结直肠癌，其中1,602名患者在癌症后患有HF。LLM，GatorTron-3.9b，达到了最佳的F1分数，表现优于传统的支持向量机39％，T-LSTM深度学习模型乘以7％，并且广泛使用的变压器模型BERT，5.6％。分析表明，所提出的叙事特征显着提高了特征密度和提高的性能。引言癌症和心血管疾病是美国（美国）的前2个死亡原因，它们通常在多个层次上共存并相交。1-3癌症是全球重要的公共卫生问题，也是美国第二常见的死亡原因。在2023年，美国有1,958,310例新的癌症病例，导致609,820例死亡。4肺癌和支气管癌是最致命的癌症形式，估计导致127,070例死亡，其次是结直肠癌，估计有52,550例死亡。Yang等。 angraal等。 Yu等。Yang等。angraal等。Yu等。Yu等。乳腺癌是最常见的癌症诊断，估计有30万人。已知许多癌症治疗方式，例如化学疗法和放射疗法，都引入心脏毒性并可能导致心脏故障，这是癌症患者疾病和死亡的重要原因。5例癌症患者经常面临双重挑战，即不仅要管理其原发性癌症，而且还涉及癌症治疗的潜在心脏毒性作用。6即使不是直接心脏毒性，癌症治疗也会导致代谢，能量平衡，贫血和其他生理压力源的变化，这些胁迫可能会加速或发现先前存在的患者心脏病的倾向。为了解决这个问题，心脏肿瘤学是结合心脏病学和肿瘤学知识以识别，观察和治疗癌症患者心血管疾病的越来越感兴趣的领域。HF的发生率显着有限，对癌症的治疗方案显着影响，并对生活质量产生负面影响。使用电子健康记录（EHR）来识别有HF风险的癌症患者，以帮助决策并提高癌症治疗的安全性。通常将HF的预测作为二进制分类任务进行处理，该任务是使用机器学习模型来对其进行访问的，以将给定的个体分类为正（以HF风险）或负面（无HF风险）类别。先前的研究探索了使用EHR来使用传统的机器学习模型和基于神经网络的深度学习模型来预测HF的风险。混合神经网络11-13，包括混合动力7系统地探索了传统的机器学习模型，包括逻辑回归（LR），随机森林（RF），支持向量机（SVMS）和梯度增强（GB），具有单速和术语频率内文档频率（TF-IDF）特征编码策略。8开发了使用LR，RF，GB和SVM的HF患有HF的门诊病人的死亡率和住院模型。9探索了英国生物库的基因组学数据以进行心力衰竭预测。在这些先前的研究中，来自EHR的结构化医疗法规通常表示为具有零值和零值的向量，其中零表示患者没有相应的特征，而患者表示患者具有相应的特征，称为单次编码。然而，在单次编码期间，EHR的事实结构被简化为向量表示，而无需考虑时间关系。为了捕获事件时间结构，研究人员探索了深度学习方法，例如使用长期短期记忆（LSTM）10实施的复发性神经网络。
大型语言模型的结构化最优脑修剪
海量的参数和计算需求阻碍了大型语言模型 (LLM) 的广泛应用。网络剪枝为该问题提供了一个实用的解决方案。然而，现有的 LLM 剪枝工作主要集中于非结构化剪枝或需要剪枝后微调。前者依靠特殊硬件来加速计算，而后者可能需要大量的计算资源。在本文中，我们介绍了一种无需再训练的结构化剪枝方法，称为 SoBP ( S structured O ptimal Brain P runing)。它利用全局一阶信息来选择剪枝结构，然后用局部贪婪方法对其进行细化，最后采用模块重构来减少信息丢失。我们在 8 个不同的数据集上对来自 3 个 LLM 系列的 14 个模型的有效性进行了评估。实验结果表明 SoBP 优于当前最先进的方法。
经验丰富的贷款结构化交易信任，系列2024-2（“ SLST 2024-2”）
本演示文稿中包含的信息（“信息”）由花旗集团全球市场之一（“花旗集团”），Nomura Securities International Inc.（“ Nomura”），Academy Securities，Inc。（“ Academy Securities”）（“ Academy Securities”），Bofa Securities，Inc。（“ BOFA Securities”）总体而言，“经销商”是初步的，可能会改变。该信息不包括与此交易的抵押贷款人口有关的所有信息（“抵押贷款池”），或该抵押贷款（“证书”）发行和抵押的证券。因此，信息可能无法反映证券的所有结构特征的影响。可能会不时修改信息基础的假设，包括抵押池的结构和组成，以反映改变的情况。本文档可能会被修改，取代或取代后续的术语表，“路演”材料和/或更新的池信息，并将被适用的提供循环（“供应循环”）或私人位置备忘录（“私人位置备忘录”（“私人位置备忘录”）所取代。任何证券的发行都将仅根据提供的循环或私人安置备忘录中规定的条款和条件进行。如果本演示文稿中包含的信息与发行循环和/或私人位置备忘录之间的任何不一致之处，则应将提供循环和/或私人安置备忘录发行以取代本演讲。建议购买者审查与本沟通中讨论的证券有关的最终提供的通告或最终私人安置备忘录。最终提供的循环或最终私人安置备忘录将包含截至其出版日期的最新数据，并且发布后可能不再完整或最新。可以通过致电1-800-831-9146从联合书记花旗集团获得最终产品或最终的私人安置备忘录。
6.1.3感染性疾病和病原体基因组学生物信息学的结构化MSC
计划金额数量BA R 57 788 BSC在保护生态学R 64 733 BA开发和环境中r 60 342 LLB（四年制） 59 856视觉艺术中的BA R 56 301 BCOM（精神科学）R 81 008 BA戏剧和戏剧研究R 55 555 BCOR（LAW）R 71 982 B音乐（BMUS）R 60 706 BCOM BCOM（工业心理学）R 64 626 BSC R 69 BSC R 69 69 676 BCON（MATERICENCE）（MATER 75 109 109） 071 BAcc R 64 160 BSc in Human Life Sciences R 69 652 BAccLLB R 80 552 BEd (Foundation Phase Education) R 58 240 BEng R 78 211 BEd (Intermediate Phase Education) R 60 611 MB,ChB I - MB,ChB VI (amount per year) R 92 343 BScAgric R 62 749 B of Occupational Therapy R 69 567 BScAgric in Grape and Wine Sciences R 66 613 BSc in Physiotherapy R 71 790 BSc in Food Science R 66 102 BSc in Dietetics R 69 136 BSc in Forestry and Wood Sciences R 63 824 B of Speech-Language and Hearing Therapy R 71 240 B in Data Science R 62 694 Bachelor of Nursing and Midwifery R 72 115 Estimated fees above apply only to South African citizens, students with valid永久