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生命代码：具有多词序列统一的中央教条建模
如分子生物学的中心教条所示，DNA，RNA和蛋白之间的相互作用是生物过程的基础。现代生物学预训练的模型在分析这些大分子方面取得了巨大的成功，但它们的感染性质仍未得到探索。在本文中，我们遵循Central Dogma的指导来重新设计数据和模型管道，并提供一个全面的框架，即生命代码，这些框架涵盖了不同的生物功能。至于数据流，我们提出了一条统一的管道来通过将RNA转录并反向翻译为基于核苷酸的序列来整合多词数据。至于模型，我们设计了一个密码子令牌和混合长期架构，以用遮罩的建模预训练编码编码和非编码区域的相互作用。通过编码序列对翻译和折叠过程进行建模，生命代码通过从现成的蛋白质语言模型中的知识分离来学习相应的氨基酸的蛋白质结构。这样的设计使生命代码能够在遗传序列中捕获复杂的相互作用，从而更全面地了解了与中央教条的多摩学。广泛的实验表明，生命代码在三个OMIC的各种任务上实现了状态绩效，突出了其进步多摩学分析和解释的潜力。
6个零信任用例，用于NetSkope One，一个统一的Sase ...
相比之下，Netskope Intelligent SSE可帮助安全专业人员了解其组织如何在SaaS，IaaS和内部开发的应用程序中收集，传输，商店和共享数据。他们可以回答以下问题：我们的数据在哪里流动以及在哪些应用程序中？试图移动数据的用户的风险概况是什么？他们正在使用什么设备，以及在什么网络上？当员工离开时，安全团队可以在前几个月评估个人的数据移动和应用程序使用情况。以及当更新SaaS应用程序时，安全性可以查看这些更改是否导致任何新的数据路径或交易。
令牌资产的互操作性 - 迈向金融行业的有担保和统一的未来
尽管区块链的繁荣使资产令牌化有望有望，但它也破坏了市场流动性。已经开发了许多区块链平台。不同的金融机构使用不同的平台来代币和管理资产。这些连锁店是孤立的，这使得交易或转移资产越过它们的挑战。有几种旨在使区块链可互操作的协议，但是，它们主要支持公共链，尤其是基于EVM（以太坊虚拟机）执行模型的公共链。此外，许多金融机构，尤其是银行业中的金融机构，只想在私人区块链或许可的公共连锁店中运营。由于其设计和实施的差异，将这些连锁店（尤其是公共连锁店）连接到私人连锁店或允许无许可的连锁店可能很艰巨。此外，许多机构更喜欢发展其区块链基础架构，而不是迁移到公共区块链。所有这些因素都阻止了数字资产交易跨机构扩展并达到临界质量。
功能神经影像多变量组分析的受试者间模式分析。统一的形式化
背景和目的。在医学成像中，群体研究必须克服个体之间存在的差异，以识别可用于诊断目的的不变图像特征。在功能性神经成像中，识别在群体水平上成立的神经编码原理的一个有吸引力的解决方案是受试者间模式分析，即从来自多个受试者的数据中学习预测模型并评估其对新受试者的泛化性能。尽管近年来它越来越受欢迎，但由于文献中明显缺乏正式定义，其广泛采用仍然受到阻碍。在本文中，我们精确介绍了针对功能性神经成像的多变量组分析的受试者间模式分析的第一个原则性形式化。方法。我们建议将受试者间模式分析构建为多源传导传递问题，从而将其置于几个定义明确的机器学习设置中并拓宽可用算法的范围。我们描述了两组使用几个开放数据集的受试者间大脑解码实验：一项涉及 16 名受试者的脑磁图研究和一项涉及 100 名受试者的功能性磁共振成像范例。我们通过进行模型比较来评估我们框架的相关性，其中一个大脑解码模型利用我们的形式化，而其他则不利用。结果。第一组实验证明了使用受试者标准化的大脑解码器与使用其他标准化方案的最先进模型相比具有优越性，证明了我们形式化的传导和多源组件的兴趣第二组实验定量表明，即使经过这样的转换，大脑解码器也更难以推广到新参与者而不是来自训练阶段可用的参与者的新数据，从而凸显了需要克服的转移差距。结论。本文将受试者间模式分析的第一个形式化描述为多源传导迁移学习问题。我们利用几个互补的功能性神经成像数据集上的概念验证实验证明了这种形式化的附加价值。这项工作将有助于推广功能性神经成像人群研究的受试者间模式分析，并为未来的方法创新铺平道路。
通过统一的AI驱动的CRM解决方案驱动生活科学的客户参与
为了使生命科学组织超过HCP和客户需求，他们需要一种解决方案，该解决方案使用其客户数据创建高度个性化的观点。这使所有团队都可以在整个价值链中个性化客户体验。仅Exeevo CRM可以实现销售，营销，医疗和客户服务团队的统一解决方案。
一种统一的方法和描述符，用于二维过渡金属二分法单层的热膨胀
我们介绍了使用各种实现技术和语言构建的裸机服务器的验证，该技术根据机器代码，网络数据包和椭圆形曲线密码学的数学规范来针对全系统输入输出规范。我们在整个堆栈中使用了非常不同的形式性技术，范围从计算机代数，符号执行和验证条件生成到对功能程序的交互式验证，包括用于C类和功能性语言的编译器。所有这些组件规格和特定于领域的推理技术都是针对COQ证明助手中常见的基础定义和合理的。连接这些组件是一种基于功能程序和简单对象的断言，无所不知的程序执行和基本分离逻辑，用于内存布局。此设计使我们能够将组件以最高级别的正确性定理汇总在一起，而无需理解或信任内部接口和工具而可以进行审核。我们的案例研究是一款简单的加密服务器，用于通过公开验证的网络消息翻转一些状态，其证明显示了总功能正确性，包括内存使用方面的静态界限。本文还描述了我们使用的特定验证工具的经验，以及对我们经历的工具和任务组合之间经历的生产力差异的原因的详细分析。
最终报告：学习一项统一的运动统一政策，并用眼神感知
移动机器人技术在于三个共同点的交集：感知，操纵和运动。已经对每对组件的交集进行了许多研究。连接到操纵器的摄像机用于眼睛的感知，该摄像机提供了一个特写视图，可在被操纵的物体后面进行。摄像机也可以连接到移动机器人上，以实现以自我为中心的视觉，从而使机器人看到并避免在移动时遇到障碍物。最后，全身控制用于在单个平台上共同进行运动和操纵。在每种情况下，将两个不同的组件耦合可以提供更大的功能，而不是隔离每个组件。但是，我们认为机器人最终将需要同时依靠所有这三个组件，以完成更复杂的任务。在这个项目中，我们希望研究视力，运动和操纵的交集。为此，我们考虑了一个移动机器人，其相机安装在移动臂的末端，负责跟踪和接近视觉目标，同时避免障碍物。此任务具有挑战性，因为机器人必须保持目标并保持近端距离，这需要同时控制移动臂以将相机和腿部定向以向目标移动。虽然每个子任务的脱钩政策可能可能达到合理的绩效水平，但我们希望证明，运动和摄像机操纵的统一政策都可以导致新的有用行为和整体上的出色绩效。我们希望这将最终允许移动机器人执行更复杂的任务，这些任务需要所有三个运动，操纵和视觉。
统一的扩散MRI数据和青少年脑认知发展研究的白质测量
摘要中的单词数量：165 1主要文本中的单词数：6136 2数字数：8 3表：3 4补充：2表5附录：2图6 7 8和协调的扩散MRI数据和白质数据和白质量的测量和白质量测量来自青春期的脑部9认知发展研究10 11 Suheyla cetin-Ketin-karayamak，Ph.d.d.d.d.d.d.d. A，Fan Zhang博士B，Tashrif Billah A，Leo Zekelman D，E，12 Nikos Makris，医学博士，博士学位A，F，Steve Pieper博士C，Lauren J. O'Donnell博士B，*，Yogesh Rathi，13博士学位。 A，B，* 14 15 A，美国马萨诸塞州波士顿16号哈佛医学院的精神病学系，杨百翰和妇女医院。17 B美国马萨诸塞州波士顿18号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院放射学系。 19 C Isomics，Inc。，美国马萨诸塞州剑桥。 20 d美国马萨诸塞州波士顿21号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院神经外科部。 22 E言语和听力生物科学和技术计划，美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学23号医学科学系。 24 F美国马萨诸塞州波士顿25号哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院精神病学系。 26 27 * =表示共享的最后作者资格28 29通信：30 Suheyla Cetin-Karayumak，博士学位。 31哈佛医学院杨百翰和妇女医院精神病学系32 399 Revolution Drive，Ste 1155 33 33 Somerville，MA 02145 34电子邮件：skarayumak@bwh.harvard.harvard.harvard.edu 35 36 37 33 38 39 39 39 39 40 41 41 42 42 42 43 44 /div>>/div>>/div>>17 B美国马萨诸塞州波士顿18号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院放射学系。19 C Isomics，Inc。，美国马萨诸塞州剑桥。20 d美国马萨诸塞州波士顿21号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院神经外科部。22 E言语和听力生物科学和技术计划，美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学23号医学科学系。24 F美国马萨诸塞州波士顿25号哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院精神病学系。26 27 * =表示共享的最后作者资格28 29通信：30 Suheyla Cetin-Karayumak，博士学位。 31哈佛医学院杨百翰和妇女医院精神病学系32 399 Revolution Drive，Ste 1155 33 33 Somerville，MA 02145 34电子邮件：skarayumak@bwh.harvard.harvard.harvard.edu 35 36 37 33 38 39 39 39 39 40 41 41 42 42 42 43 44
LayoutLMv3：使用统一的文本和图像蒙版对文档 AI 进行预训练
自监督预训练技术在 Document AI 中取得了显著进展。大多数多模态预训练模型使用掩码语言建模目标来学习文本模态的双向表示，但它们在图像模态的预训练目标上有所不同。这种差异增加了多模态表示学习的难度。在本文中，我们提出了 LayoutLMv3，以统一的文本和图像掩码来预训练用于 Document AI 的多模态 Transformer。此外，LayoutLMv3 还使用词块对齐目标进行预训练，通过预测文本词的相应图像块是否被掩码来学习跨模态对齐。简单的统一架构和训练目标使 LayoutLMv3 成为以文本为中心和以图像为中心的 Document AI 任务的通用预训练模型。实验结果表明，LayoutLMv3 不仅在以文本为中心的任务（包括表单理解、收据理解和文档视觉问答）中取得了最佳性能，而且在以图像为中心的任务（例如文档图像分类和文档布局分析）中也取得了最佳性能。代码和模型可在 https://aka.ms/layoutlmv3 上公开获取。
一个统一的批处理层次加固学习框架，用于教学策略诱导，深度分配指标
摘要。智能辅导系统（ITS）利用AI适应个人学生，许多ITS采用教学政策来决定面对替代方案的下一个教学行动。许多研究人员应用了加固学习（RL）和Deep RL（DRL）来诱导有效的教学政策。大部分先前的工作是针对特定的，并且不直接应用于另一个工作。在这项工作中，我们提出了一个询问收入框架，该框架结合了深度BI模拟M eTrics和DRL（名为MTL-BIM），以诱导跨不同领域的两个不同ITS的统一教学政策：逻辑和概率。基于经验课堂结果，我们的统一RL政策的执行效果明显优于专家制作的政策，并在这两个ITS上都独立诱导了DQN政策。