XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System读段
如何从惯性测量数据的行为模式的监督机器学习中处理混合行为段
摘要，监督机器学习方法从生物学家的惯性测量中识别行为模式已成为行为生态学的标准工具。几种设计选择可以影响识别行为模式的准确性。这样的选择是包含或排除在机器学习模型培训数据中包含不仅是单个行为（混合段）组成的细分。目前，常见的实践是在模型培训期间忽略此类段。在本文中，我们检验了以下假设：在模型训练中包括混合段将提高准确性，因为该模型在测试数据中识别它们的表现更好。我们使用在四个加速度计数据数据集上进行了一系列数据模拟，并从四个研究物种（Damaraland mole鼠，Meerkats，Meerkats，Olive Baboons，Polar Bears）获得了一系列数据模拟。结果表明，当大量测试数据是混合行为段（高于10％）时，包括机器学习模型培训中的混合段可提高分类的准确性。这些结果在四个研究物种中是一致的，并且在混合段内的片段长度，样本量和混合物程度的变化稳健。但是，与未经混合段的训练的模型相比，在某些情况下（尤其是在狒狒中）模型（尤其是在狒狒）模型中显示出仅包含单个行为（纯）段的测试数据的准确性降低。在这种情况下，应避免将混合段过量包含在培训数据中。基于这些结果，我们建议当预期分类模型处理大量混合行为细分（> 10％）时，将它们包括在模型培训中是有益的，否则，这是不必要的，但也不有害。当时有一个基础假设培训数据包含的混合段率要比要分类的实际（未观察到的）数据更高 - 可能发生这种情况，尤其是在收集训练数据的情况下，并用于将数据分类并从野外分类。关键字身体加速器，生物遗传，机器学习，动物行为
2025 年流行女歌手试镜...
- 广泛的声乐曲目，涵盖所有流行音乐风格，包括摇滚、流行、乡村、R&B 和摩城音乐。知识必须涵盖从 60 年代到现在。- 强大的“领唱”能力；能够在大型和小型舞台上领导流行乐队。必须展示出充满活力的表演个性！- 能够读谱并具备音乐理论的一般知识。- 能够在合唱团中融合和表演。初步要求：初步试听材料的截止日期为 2025 年 1 月 12 日。请提交以下曲目的 2 段音频录音，可以有现场乐队伴奏，也可以有伴奏。此外，请提供 1 段您选择的歌曲的录音，以展示您的优势。不允许音频编辑。如果风格合适，可以用其他调演唱。“Man I Feel Like a Woman”- Shania Twain “Style”- Taylor Swift “Dance With Somebody” – Whitney Houston “Break My Heart” – Dua Lipa “How Far I'll Go” – Moana 在此处申请：https://forms.gle/aZr6a3ar5XvV2mAHA 提交格式：
腹侧换段区域的GABA能神经元表示和调节力量
图1。奖励喷口位置的变化引起的力量在不同方向上施加了力量，而不会改变奖励预测。（a）。连续测量在头部固定装置中受约束的小鼠中向后和向后的劳累的连续测量。（B-C）带有不同喷口位置的Pavlovian调节任务设计。（D-E）双向力的劳累取决于相同会话内的吐口位置。小鼠表现出与喷口位置对齐的方向（n = 12）的力量。（f）小鼠在不同方向上施加力作为条件和无条件的响应（左：CR，配对t检验，t = 9.473，p <0.0001；右：ur rign：ur，ur，成对t检验，t = 9.556，p <0.0001）。（G-H）在喷口位置变化时一致的舔行为。（i）左，与条件响应相同的舔率（配对t检验，t = 1.758，p = 0.107）。右，与无条件响应的舔速度相同（配对t检验，t = 0.0624，p = 0.951）。
对天然 DNA 进行靶向长读测序，以全面表征重复扩增
摘要#1875257 Sarah B Kingan 1、Guilherme De Sena Brandine 1、Jocelyne Bruand 1、Jeff Zhou 1、Valeriya Gaysinskaya 1、Janet Aiyedun 1、Julian Rocha 1、Duncan Kilburn 1、Egor Dolzhenko 1、Zoi Kontogeorgiou 2、Anita Szabo 3, Christina Zarouchlioti 3, Robert Thaenert 4, Pilar Alvarez Jerez 5, Kimberley Billingsley 5, Sonia Lameiras 6, Sylvain Baulande 6, Alice Davidson 3, Georgios Koutsis 7, Georgia Karadima 2, Stéphanie Tomé 8, Michael A Eberle 1 1. Pacific Biosciences （PacBio），门洛帕克，美国、2. 雅典国立卡波迪斯特里安大学，第一神经病学系，希腊雅典，3. 伦敦大学学院，眼科研究所，英国，4. Quest Diagnostics，马尔伯勒，美国，5. 美国国立卫生研究院，阿尔茨海默病和相关痴呆症中心，国家老龄化研究所，贝塞斯达，美国，6. 居里研究所，PSL 研究大学，ICGex 下一代测序平台，法国巴黎，7. 雅典国立卡波迪斯特里安大学，神经遗传学科，第一神经病学系，Eginition 医院，医学院，希腊雅典 8. 索邦大学，法国国家健康与医学研究院，肌肉学研究所，肌肉学研究中心，法国巴黎
MMEJ 介导的 CRISPR 基因组编辑的长读序列分析揭示了复杂的
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 3 月 4 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.03.03.531065 doi：bioRxiv 预印本
利用长读测序对果蝇进行近染色体水平基因组组装
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2020 年 1 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.01.02.892844 doi：bioRxiv 预印本
lipsound2：自我监督的嘴唇到语音重建和唇读的预训练
摘要 - 这项工作的目的是通过利用视频中音频和视觉流的自然共发生来研究跨模式自我监管的预训练对语音重新构造的影响。我们提出的LIPSOUND2由编码器 - 二次结构和位置意识到的注意机制组成，以将面部图像序列映射到MEL尺度频谱图，而无需任何人类注释。提出的LIPSOUND2模型是在〜2400-h多语言（例如英语和德语）音频数据（Voxceleb2）上首次预先训练。为了验证所提出的方法的普遍性，我们随后在域特异性数据集（网格和TCD-TIMIT）上进行了预训练的模型，以进行英语语音重建，并与依赖于讲话者依赖于依赖于讲话者的依赖于讲话者的言语质量和清晰度相比，对语音质量和清晰度的改善显着提高。除了英语外，我们还对中国普通话唇读（CMLR）数据集进行了中文语音重建，以验证对可转移性的影响。最后，我们通过在预先训练的语音识别系统上培养生成的音频并在英语和中文基准数据集上实现状态性能来训练级联的唇读（视频对文本）系统。
113学年度第2学期成就一生校友随班附读课程招生简章
程实习课，上课时间（三）8-9; 「成本会计学（二）」需修习该课程实习课，上课时间（二）1和（五）n; 「高级会计学（二）」需修习该课程实习课，上课时间（二）5 、9; 「审计学（一）」需修习，上课时间（四）5 、9。4。请于报名时检附修课证明成绩单正本。5。本系规定每学期至多修习_7__学分。（至多20学分）：电话：电话：06-2757575转53432，电子邮件：cyt722@ncku.edu.edu.tw
DATA SHEET - -深圳市博巨兴微电子科技有限公司
不分页数据存储区： 0x5c ~ 0x7f ( 当 DPAGE=0 或 1 时 ) 分页 0 数据存储区： 0x80 ~ 0xff ( 当 DPAGE=0 时 ) 分页 1 数据存储区： 0x80 ~ 0xdb ( 当 DPAGE=1 时 ) 分页的选择由特殊功能寄存器 STATUS 的 DPAGE 位来指定。 DPAGE 为 0 时，选择的是分页 0 数据存储区。 DPAGE 为 1 时，选择的是分页 1 数据存储区。分页 1 数据存储区的寻址范围是 0x80 ~ 0xdb ， 一共只有 92 个 byte ，超出此范围为无效的地址。不分页数据存储区的访问不受 DPAGE 的限制，不管 DPAGE 为 0 或者 1 ，对不分页数据的地址段 0x5c~ 0x7f 的访问都是有效的，对应物理存储的同一段 存储空间。