XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码
使用Shortmer Combinatorial编码
1摘要与世界以指数速率生成数字数据，DNA已成为一种有希望的档案介质。由于其耐用性，物理密度和高信息容量，它提供了更高效，更持久的数字存储解决方案。该领域的研究包括编码方案的开发，这些方案与现有的DNA合成和测序技术兼容。最近的研究表明，使用复合DNA字母来利用这些技术的固有信息冗余性。这种方法中的一个主要挑战涉及嘈杂的推理过程，这阻止了大型复合字母的使用。本文引入了一种基于DNA的数据存储的新方法，与标准基于DNA的存储系统相比，逻辑密度增加了6.5倍，其重建误差接近零。组合DNA编码使用一组可明显区分的DNA短裤来构建大型组合字母，其中每个字母代表一个短成员的子集。这些组合字母的性质可以最大程度地减少混合误差，同时也确保了系统的鲁棒性。正如本文所示，我们正式定义了各种组合编码方案并研究其理论属性，例如信息密度，重建概率和所需的合成以及测序多重性。然后，我们建议使用基于组合DNA的数据存储系统的端到端设计，包括编码方案，二维误差校正代码和重建算法。在使用计算机模拟中，我们演示了我们建议的方法，并评估不同的组合字母，用于在不同的误差方面编码10KB消息。模拟揭示了重要的见解，包括核苷酸替代误差对缩短器级插入和缺失的相对可管理性。测序覆盖范围被发现是影响系统性能的关键因素，并且使用二维REED - 固体（RS）误差校正已显着提高了重建率。我们的实验概念证明通过使用吉布森组装构建两个组合序列来验证我们的方法的可行性，从而模仿了一个4周期组合合成过程。我们确认了成功的重建，并确定了我们方法对不同错误类型的鲁棒性。子采样实验支持采样率的重要作用及其对整体性能的影响。我们的工作证明了组合短材料编码基于DNA的数据存储的潜力，同时提出了理论研究问题和技术挑战。这些包括组合DNA的误差校正代码的开发，最佳采样率的探索以及支持组合合成的DNA合成技术的发展。将组合原理与错误校正校正策略结合起来为有效的，错误的DNA的存储解决方案铺平了道路。
卷积神经生成编码
在这项工作中，我们开发了卷积神经生成代码（Conv-NGC），这是对基于卷积/反卷积计算的情况进行预测性编码的概括。特定的是，我们具体地实现了一种灵活的神经生物学动机算法，该算法逐渐重新填充了潜在的状态图，以便动态地形成更准确的内部表示/重构自然图像模型。在复杂数据集（例如Color-Mnist，CIFAR-10和SVHN）等复杂数据集上进行了评估。我们研究了我们的大脑启发模型对重建和图像降解任务的有效性，并发现它具有卷积自动编码系统的竞争力，该系统通过误差的反向传播培训，并超过了它们，并超越了它们在造成的分发重构方面的表现（包括完整的90K ininic-10测试集）。关键字：预测编码；受脑为灵感的学习； compoter视觉，神经形态硬件，卷积
非编码RNA -UTS
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视觉语言大脑编码
脑编码旨在重建受到刺激时的 fMRI 脑活动。早期的神经编码模型侧重于单模式刺激的脑编码：视觉（预训练的 CNN）或文本（预训练的语言模型）。最近很少有论文获得单独的视觉和文本表示模型，并使用简单的启发式方法进行后期融合。然而，人类大脑使用来自多种模态的信息来感知环境，以前的研究还没有探索用于视觉和文本推理的共同注意多模态编码。本文系统地探讨了图像和多模态 Transformers 对脑编码的功效。在两个流行数据集 BOLD5000 和 Pereira 上进行的大量实验提供了以下见解。 (1) 我们发现，多模态 Transformer VisualBERT 的表现明显优于之前提出的单模态 CNN、图像 Transformer 以及其他之前提出的多模态模型，从而确立了新的最高水平。 (2) LPTG、LMTG、LIFG 和 STS 等具有语言和视觉双重功能的区域与多模态模型的相关性更高，这进一步证明了这些模型擅长模仿人类大脑行为。 (3) 视觉语言模型的优越性引发了一个问题：即使在被动观看图像时，视觉区域引起的反应是否也会受到语言处理的隐性影响。未来的 fMRI 任务可以在适当的实验环境中验证这一计算洞察。我们的代码已公开发布 1 。
量子电路的 SAT 编码
布尔可满足性 (SAT) 技术在经典计算中已得到充分认可，可用于解决各种问题，例如经典电路和系统的设计。与经典领域类似，量子算法通常被建模为电路，需要解决类似的设计任务。因此，很自然地会提出一个问题，即量子领域的这些设计任务是否也可以使用 SAT 技术来解决。据我们所知，不存在用于任意量子电路的 SAT 公式，而且这种方法是否可行也不得而知。在这项工作中，我们定义了一个命题 SAT 编码，原则上可以应用于任意量子电路。然而，我们表明，由于表示量子态的固有复杂性，构建这样的编码一般是不可行的。因此，我们建立了确定所提编码可行性的一般标准，并确定了满足这些标准的量子电路类。我们明确地展示了所提编码如何应用于 Clifford 电路类作为代表。最后，我们通过实证证明了所提编码对 Clifford 电路的适用性和效率。这些结果为 SAT 在经典电路和量子电路系统设计中的持续成功奠定了基础。
视觉语言大脑编码
脑编码旨在重建受到刺激时的 fMRI 脑活动。早期的神经编码模型侧重于单模式刺激的脑编码：视觉（预训练的 CNN）或文本（预训练的语言模型）。最近很少有论文获得单独的视觉和文本表示模型，并使用简单的启发式方法进行后期融合。然而，人类大脑使用来自多种模态的信息来感知环境，以前的研究还没有探索用于视觉和文本推理的共同注意多模态编码。本文系统地探讨了图像和多模态 Transformers 对脑编码的功效。在两个流行数据集 BOLD5000 和 Pereira 上进行的大量实验提供了以下见解。 (1) 我们发现，多模态 Transformer VisualBERT 的表现明显优于之前提出的单模态 CNN、图像 Transformer 以及其他之前提出的多模态模型，从而确立了新的最高水平。 (2) LPTG、LMTG、LIFG 和 STS 等具有语言和视觉双重功能的区域与多模态模型的相关性更高，这进一步证明了这些模型擅长模仿人类大脑行为。 (3) 视觉语言模型的优越性引发了一个问题：即使在被动观看图像时，视觉区域引起的反应是否也会受到语言处理的隐性影响。未来的 fMRI 任务可以在适当的实验环境中验证这一计算洞察。我们的代码已公开发布 1 。
编码和机器人级R - 9
d.1 - 概述信息技术的技术和目的的概念（IT）。d.2 - 认识到他或她在数字世界中以公民的身份生活。d.3 - 证明对计算设备概念的理解。d.4 - 确定ICT在现实世界中的共同用途。d.5 - 区分ICT系统的组件。d.6 - 解释技术的适应如何影响我们工作和生活的世界。d.7 - 对输入处理和输出的概念提出基本理解。d.8 - 解释一种表示或传达消息或图像的模式。d.9 - 创建一个模式来表示或传达消息或图像。d.10 - 展示了数字技能的基本水平。＃
染色体3Q Amplicon编码...
蛋白质的分泌物蛋白质通过高尔基体从内质网流到质膜到质膜（5）。高尔基体中的分泌囊泡生物发生是涉及膜曲率，货物载荷和囊泡分裂的多步过程。每个步骤均由含有RAB家族成员的多蛋白复合物，ADP核糖基化因子，高尔基磷脂蛋白3（Golph3）和其他效应子（6-8）调节。这些复合物是由跨膜高尔基脚手架锚定在高尔基膜上的，该跨膜脚手架组织了专用于常见任务的客户蛋白（9）。高尔基脚手架蛋白上调，p53损失坐标是分泌驱动因素在p53缺陷型癌细胞中的作用（10，11）。因此，致癌突变通过高尔基体驱动分泌，以配合高尔基体中的分泌囊泡生物发生。鉴于有证据表明，染色体扩增子上的基因合作以协调共同的生物学过程（12），我们在这里假设染色体肿瘤的分泌囊泡生物创造的多阶段过程以建立高度的分泌状态。我们鉴定了一个3Q染色体区域，该区域在不同的肿瘤类型中得到扩增，并编码分泌囊泡生物发生的多个调节剂，包括高尔基脚手架Golgi Golgi积分膜蛋白4（GOLIM4）及其客户蛋白ATP蛋白ATP蛋白ATP蛋白ATP CA 2+