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World File Search System配对的
shunit：未配对图像到...
我们为未配对的图像到图像（I2i）翻译提出了一种新颖的解决方案。要将带有各种对象的复杂图像转换为不同的域，最近的十种方法使用对象注释来执行每类源源到目标样式映射。但是，我们在i2i中仍有一个要利用的意义。每个类中的一个对象由多个组件组成，所有子对象组件都具有不同的特征。例如，汽车类中的汽车由汽车车身，轮胎，窗户，头部和尾灯等组成，应分别处理它们以进行现实的i2i换算。问题的最简单解决方案将是使用比简单对象注释使用更详细的注释带有子对象组件的注释，但这是不可能的。本文的关键思想是通过利用In-of图像的原始样式绕过子对象的注释，因为原始样式将包括有关子对象组件的特征的信息。具体来说，对于每个像素，我们不仅使用源和目标域之间的每类样式差距，还使用像素的原始样式来确定像素的目标样式。为此，我们为未配对的i2i翻译（Shunit）提供了风格的协调。我们的回流通过从类存储器和原始源图像样式检索的目标域样式来生成新样式。我们的目标是源和目标样式的协调，而不是直接源到-target样式映射。源代码可在线获得：https：//github.com/bluejangbaljang/shunit。我们通过广泛的实验来验证我们的方法，并在最新的基准集合中实现最先进的性能。
新消防局2023 Township Road Imprivement Projects
当锂离子电池遭受损坏（无论是电气，热或物理损害）时，它有可能过热和着火。消费者可以采取一些措施来防止这些风险。最明显的是保护锂离子设备免受高热源的影响，并被掉落，压碎或刺穿。一种不太明显的方法是确保设备为制造商提供的正确配对的充电设备充电。通常，使用售后充电器，因为它们具有较高的充电输出。较高的充电输出可以在电池电池内产生热量，从而导致锂离子电池捕捉。全国各地的锂离子电池火灾中有许多文章是由充电类型的充电器引起的。
接口D'Apperiement de Bases deDonnées
为了进行研究，团队动员了不同的数据游戏，包括食品购买数据（Kantar Worldpanel 2）和食品分类数据（ClassFood 3）。为了连接这两个数据源，该设备与结构化数据库相关联了一个外观工具。该工具可以使要比较的数据可视化并提供不同的功能：通过关键字，过滤器，分类和动态分组的研究，选择要连接的2个数据游戏的行选择以及提供配对表。他还确保了配对的可追溯性。使用的语言和框架是PHP，AJAX和框架MVC Symfony。此工具已经被使用，因此已经使执行许多工具成为可能。4
“ Ceratonia Siliqua L.的完整基因组序列（...
方法，将来自摩洛哥栽培树的单叶用于本研究。DNA提取。根据制造商的说明，使用Illumina Truseq套件构建了配对的测序库。该库是在配对端，2×150bp格式的Illumina Hi-Seq平台上进行排序的。用三件v0.33（Bolger，Lohse和Usadel 2014）修剪了所得FASTQ文件的适配器/引物序列和低质量区域。修剪序列由黑桃v2.5组装（Bankevich等人2012）随后使用Zanfona V1.0（Kieras 2021）进行完成步骤，以基于相关物种中保守的区域加入附加的重叠群。
冷冻语言模型有助于ECG零拍学习
心电图（ECG）是最常用的非侵入性，方便的医学监测工具之一，可帮助心脏病的临床诊断。最近，深度学习（DL）技术，尤其是自我监督的学习（SSL），已经在ECG的分类中发挥了巨大的潜力。SSL预训练在微调后仅通过少量注释的数据实现了效率性能。但是，当前的SSL方法依赖于注释数据的可用性，并且无法预测微调数据集中不存在的标签。为了应对这一挑战，我们提出了最终的ECG-T Ext s Ext s-Elf Sup-pre-Pre-Training（METS），这是使用自动生成的临床报告的第一项工作，以指导ECG SSL Pre-Training。我们使用可训练的心电图编码器和冷冻语言模型来分别嵌入配对的ECG并自动机器生成的临床报告。SSL旨在最大化配对的ECG和自动生成报告之间的相似性，同时最大程度地减少ECG和其他报告之间的相似性。在下游分类任务中，METS与依赖于注释数据的其他监督和SSL基线相比，在不使用零摄像机分类的情况下使用任何带注释的数据，就可以提高10％的性能。此外，尽管MIT-BIH与预先训练的数据集相比，METS在MIT-BIH数据集上达到了最高的回忆和F1分数。广泛的实验证明了在可推广性，有效性和效率方面使用ECG-TEXT多模式自学学习的优势。关键字：多模式的自我监督学习，零照片学习，语言模型，ECG，信号处理
并发DNA和RNA测序1
虽然最初扩大精确药物的努力集中在基于DNA的技术上，但如果没有RNA转录组的背景，就无法实现其全部潜力。众所周知，遗传性癌症基因的非编码区域（内含子）的种系致病变异会引起癌症易感性5,6；但是，这些大区域的DNA测序是成本良好的，最终将导致鉴定许多不确定的结果，这些结果不会提高阳性产量。Ambry已开发并验证了一种新颖的可扩展测定 - +rnainsight™，它利用配对的DNA和RNA测序来鉴定91个癌症中的编码和非编码区域中的临床可行的遗传变异7,8
用于太阳能自用运营的美国住宅电池存储的私人价值与公共价值 Sydney Forrester、Galen Barbose 和 Chandler MillerL
注：面板 a 显示无存储系统的年度光伏出口，涵盖不同规模的光伏系统，而面板 b 显示相对较大的光伏系统与不同规模的电池存储配对的年度光伏出口，并且仅用于最大化太阳能自用。光伏出口百分比计算为全年每小时出口总量除以年度太阳能发电总量。实线表示每个公用事业公司所有客户的中位数，而百分位数带表示所有公用事业公司所有客户的 5 至 95 百分位数范围。
3个语音标签的一部分2022
在监督的学习问题中，我们假设培训示例的可用性（x（1），y（1））。。。（x（m），y（m）），其中每个示例是由输入x（i）与标签y（i）配对的一对。任务是学习一个函数f：x y，将任何输入X映射到标签f（x）。在标记问题时，每个x（i）是单词x 1（i），x 2（i），x 3（i）……x ni（i），每个y（i）是标签y 1（i），y 2（i），y 2（i），y 3（i），y 3（i），y 3（i）……
CXCL12/HMGB1杂粒的有效非肽抑制剂：一种计算和实验方法
杂膜复合物，而红线代表仅响应CXCL12的迁移。（c）在存在或不存在HBP08-2肽的情况下，单核细胞迁移，响应CXCL12的浓度增加。（A-C）在5个高功率场中计数迁移的细胞，显示为进行四个独立实验的平均值 + SEM。（d）在存在HBP08-2肽存在下用HMGB1处理的单核细胞上清液中IL-6的浓度或通过细胞因子珠阵列测量了针对TLR4（αTLR4）的中和抗体的中和抗体。数据显示为执行三个独立实验的平均值 + SEM。** p <0.01;通过未配对的t测试。