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World File Search System通用数据
设计，测序和识别随机DNA条形码
抽象随机DNA条形码是用于跟踪细胞谱系的多功能工具，其应用从发育到癌症到进化。在这里，我们审查并进行了批判性评估条形码设计以及条形码测序和条形码数据的初始处理方法。我们首先演示各种条形码设计决策如何影响数据质量，并提出一种平衡我们当前知道的所有考虑因素的新设计。然后，我们讨论准备条形码测序文库的各种选择，包括内联指数和唯一的分子标识符（UMIS）。最后，我们测试了几种已建立和新的生物信息学管道的表现，以从原始测序读取和误差校正中提取条形码。我们发现，对齐和基于正则表达式的方法都适合条形码提取，并且专门针对条形码数据设计的错误校正管道优于通用数据。总的来说，这项审查将帮助研究人员以故意和系统的方式进行条形码实验。
数字欧洲计划（数字）要求提案
基于上述联合云到边缘基础架构和服务，欧盟链的部署欧盟链的数据侧重于构建通用数据空间，这些基础结构和服务可供整个欧盟企业和公共部门访问。目的是创建具有量身定制的治理机制的数据基础架构，这些机制将使安全和跨境访问目标主题领域中的关键数据集。重点将放在绿色交易，智能社区，流动性，制造业，农业，文化遗产，健康，媒体，技能，语言技术，金融部门，公共行政管理和旅游业的数据空间上。数据空间将得到数据空间支持中心的支持，以确保各种计划之间的协调并确保可以跨不同部门访问数据。该中心将确保最佳利用云到边缘基础架构和服务来满足这些数据空间的需求。
Adam N. Elmachtoub
我们在市场上研究持续的时间平均变化投资组合选择，这些市场是由可观察的因素驱动的股价扩散过程，这些因素也是扩散过程，但这些过程的系数尚不清楚。基于最近开发的扩散过程的强化学习理论（RL）理论，我们提出了一种通用数据驱动的RL算法，该算法直接学习了预先合同的投资策略，而无需尝试学习或估计市场系数。对于没有因素的多股黑色 - choles市场，我们进一步设计了一种基线算法，并通过在Sharpe比率方面获得了Sublinear后悔来证明其性能保证。为了提高性能和实践实施，我们将基线算法修改为四种变体，并进行了广泛的经验研究，以与许多共同指标相比，将其绩效与大量广泛使用的投资组合分配策略在S＆P 500成分上进行比较。结果表明，连续的RL策略始终是最佳的，尤其是在动荡的熊市中，并且果断地超过了基于模型的连续时间对应物的大幅度利润率。
能源、家居和移动数据空间
摘要 欧盟委员会推动部署能源数字化行动计划 (DoEAP)，以开发一个高效、有竞争力的数字能源基础设施和数字能源服务市场，这些市场既安全又可持续。DoEAP 的一个核心方面是能源数据空间的概念。数据交换对于数字能源市场中新兴的能源数据服务至关重要，将帮助供应商和能源服务提供商进行创新，并应对更加分散的能源系统中可再生能源份额的增加。数据包括计量数据、来自家用电器、楼宇自动化、电动汽车充电站或产消者光伏板和逆变器等消费者的数据。相关参与者之间的可用性和及时共享和使用是能源转型的关键。本文件讨论了三个相互关联的关键领域数据交换的主要问题：能源、建筑和移动性；分析重点关注现有的数据格式和数据标准概念，思考如何基于通用数据框架促进不同部门之间的数据共享。介绍了特定部门或跨部门层面的欧洲项目和计划的主要用例，描述了数据交换部署的现状并确定了未来发展的必要行动。
利用自然文本监督的视觉模型进行MRI检索，字幕，分类和视觉问题回答
摘要 - 大型多模型现在已在全球范围内广泛使用，最强大的模型在大规模的通用数据集中受过训练。尽管它们迅速部署，但仍关注培训数据的质量和领域相关性，尤其是在放射学，医学研究和神经科学方面。此外，当查询接受医疗数据训练的模型时，医疗保健数据隐私至关重要，有关服务托管和数据存储的透明度也是如此。到目前为止，放射学研究中的大多数深度学习算法旨在执行特定任务（例如诊断分类），并且不能提示使用自然语言执行多个任务。在这项工作中，我们引入了一个基于矢量检索和对比度学习的框架，以通过自然语言监督有效地学习视觉脑MRI概念。我们展示了该方法如何通过联合嵌入和自然语言监督来识别影响阿尔茨海默氏病（AD）的大脑的因素。首先，我们使用自我监督的学习预处理文本和图像编码器，并共同微调这些编码器以开发共享的嵌入空间。我们训练模型执行多个任务，包括MRI检索，MRI字幕和MRI分类。我们通过开发检索和重新排列的机制以及用于视觉问题回答的变压器解码器来显示其多功能性。
用于考古学的机载 LiDAR 点云处理。管道和 QGIS 工具箱
摘要：地形机载 LiDAR 数据的使用已成为考古勘探的重要组成部分。然而，作为迈向理论意识、影响力和可重复研究的一步，需要一种更严格和透明的数据处理方法。为此，我们着手创建一个处理流程，用于考古学专用的点云处理和针对通用数据优化的产品的派生。所提出的流程改进了地面和建筑物点云分类。所提出的流程的主要创新领域是栅格网格插值。我们通过引入一种混合插值技术改进了最先进的技术，该技术将反距离加权与带有线性插值的三角不规则网络相结合。其中包括用于增强可视化的最先进的解决方案，还生成了必要的元数据和辅助数据。此外，我们还引入了一个 QGIS 插件，将流程实现为一步到位的过程。它将手动工作量减少了 75% 到 90%，并且除了对 QGIS 环境的一般熟悉之外不需要任何特殊技能。该流程和工具旨在为考古专用机载 LiDAR 数据处理的白盒化做出贡献。在讨论中，探讨了数据处理在知识生产过程中的作用。
环境产品声明
数据质量：执行的LCA符合PCR 2021：03基本化学品v1.1.1中所述的数据质量要求。尽可能实现特定数据。如果不可用，则使用了来自生态预发电数据库的通用数据，并使用文献数据对缺失的数据进行了建模。代理仅用于质量贡献非常低的材料。总共只有0.25 wt的输入（仅材料，即排除蒸汽，氮等能量和媒体等）用于生产的是代理。关于自然资源，能源载体，化学物质，排放，上游和下游传输模式的消费数据是特定于Se tylose的位置。前景数据是指2022年和德国威斯巴登的Se tylose的生产地点。尽可能尽可能地考虑了Se tylose指定的原产国的供应，包括与下一个处理步骤的相应运输过程。因此，使用了研究区域（DE）的数据。如果不可用，则包括比所研究区域更大的区域的数据，例如欧洲（RER）或Global（GLO），后者代表被认为对世界所有国家的平均和有效的活动。为了确保时间相关性，使用了2023年开始的最新可用生态预备数据库3.9.1。供应商特定数据不比2019年大。
使用Amazon的医疗保健相关提示的RAG聊天机器人...
自然语言处理（NLP）用于大语言模型（LLM）的抽象应用继续随着域生成AI（Genai）的技术进步而继续发展。数据的巨大爆炸，可扩展的计算能力和机器学习创新的可用性，LLM，都导致生成AI（Genai）变得越来越流行。基本模型LLM涉及的主要挑战是它们幻觉的趋势。LLMS中的幻觉是指不一致的不一致的输出，有时是不正确的信息或响应。这是因为大多数LLM经过大量通用数据训练，并且必须使用特定于域和外部数据来增强用于Genai任务，例如聊天机器人，问答，摘要和文本生成。为了应对幻觉的挑战，本研究将以PDF文件的形式利用特定领域的医疗保健数据以及FM来创建检索增强生成（RAG）Chatbot。本研究利用了亚马逊基岩的基础基础模型，Llama 2。我们的特定领域的医疗保健数据来自相关和可靠的来源。使用Python开发了RAG聊天机器人，并使用Rouge和Meteor，评估自动生成的文本评估指标对响应进行了评估。评估是基于三种情况：响应小于250个字符，超过250个字符以及来自多个LLM的响应。关键字 - LLM，亚马逊基岩，Genai，基础模型，Llama2，幻觉。我们的发现提供了有力的证据，表明具有特定数据的基础模型（FMS）可以提高模型在为患者提供可靠的医学知识时的质量。
MISS-SNF：一种多模式患者相似性网络集成方法来处理完全缺失的数据源
动机：精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防，诊断，预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂，异质和潜在高维数据来源（例如多摩学和临床数据）的非平凡整合。在文献中，已经提出了几种方法来管理丢失的数据，但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时，这是临床实践中相对常见的状况。结果：我们提出了Miss类似网络融合（MISS-SNF），这是一种新型的通用数据集成方法，旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性，并且是“任务不可知论”，从某种意义上说，可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集（TCGA）的九个癌症数据集的实验分析表明，Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组，并具有差异性生存率。可用性和实现：在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外，截肢实验表明，MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测，完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。