XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采样
极端环境的采样和DNA分析
现场技术，包括使用新型液体浓缩设备（例如InnovaPrep CP），样品破坏者和均质器（例如手持式珠子破裂器和生物塑料）来进行硬样品，以及便携式UTITAN自动DNA提取系统。使用无DNA试剂提取DNA，并预先用高性能裂解酶消化，包括替代酶和外聚酶，然后在常规的珠子跳动DNA提取之前冷冻分裂。化学封装细胞的外来技术包括在提取DNA之前使用二甲苯和乙醇的溶剂交换技术。对于具有较低细胞数量和生物量的样品，使用了多个位移放大技术与纳米孔或光明测序结合的使用前放大。所有微生物组，宏基因组和组装基因组数据都是使用短和长读取测序（包括Illumina，Singular G4和牛津纳米孔技术）的组合生成的。
跨模式扩散建模和语音识别的采样
扩散模型在单个模态内的持续数据中脱颖而出。将其有效的语音识别扩展到语音识别，其中连续的语音框架被用作生成离散单词令牌的条件，在离散状态空间中建立条件扩散至关重要。本文介绍了一个非自动性散布扩散模型，从而通过迭代分化步骤可以平行地生成与语音信号相对应的单词字符串。一个声学变压器编码器标识了语音表示形式，它是DeNoising Transformer解码器预测整个离散序列的条件。为了解决交叉模式扩散的冗余降低，在优化的情况下集成了另一个特征去相关目标。本文通过使用快速采样方法进一步减少推理时间。语音识别的实验说明了提出方法的优点。索引术语：语音识别，扩散模型，特征去相关，快速采样
300824 传单 DNA 采样 - 门兴格拉德巴赫警方
由于各种原因，它们可能是造成这种 DNA 模式的原因。除了作为犯罪者留下痕迹之外，您还可能出于正当理由（例如作为伴侣或其他亲密的人、作为调查员、紧急服务部门的雇员、消防队或其他正当理由）在犯罪现场留下痕迹。
高级冥想期间大脑网络的内在可靠性：深入采样7个TESLA MRI案例研究
图1估计大脑网络内相关系数（ICC）的建议方法的图形说明。（a）对于一个来自单个受试者的n区域的规范大脑网络（由大脑上的不同颜色表示），大脑网络ICC可用于估计跨K重复fMRI运行的fMRI测量值（X）的受试者内部可靠性，用于测量给定的认知状态。每列表示特定的fMRI运行中的测量值，每个覆盖的红色椭圆形代表运行中区域之间的可变性。另一方面，每行代表与大脑网络中特定区域相对应的重复测量值，每个覆盖的绿色椭圆形代表区域内（或在运行之间）内的可变性。大脑网络ICC仅仅是归因于区域间变异性的总变异性的比例，并假定值在0到1之间。（b）一个具有高脑网络ICC（接近1）的假设大脑网络，表明k运行中fMRI测量的受试者内部可靠性很高。较窄的绿色椭圆形表明区域内/跑步之间的变异性较小，更宽的红色椭圆形表示大脑网络区域之间的变异性较大。（c）一个假想的大脑网络ICC（接近0），表明在K运行中fMRI测量的受试者内部可靠性差。较宽的绿色椭圆形表示较大的区域内/运行之间的变异性，较小的红色椭圆形表明区域间变异性相对较小。fMRI，功能磁共振成像。
todo：象征性下采样，以有效地生成高分辨率图像
1简介变形金刚及其关键组成部分近年来一直是生成模型的成功和改进的组成部分[Vaswani等。，2023]。他们的全球掌握领域，基于输入上下文动态计算的能力以及较大的能力使它们在许多任务中有用的构建块[Khan等人。，2022]。变压器体系结构的主要缺点是它们具有序列长度的计算复杂性的二次扩展，并符合时间和内存要求。想要在2048×2048分辨率下生成稳定的扩散图像时，最大的U-NET块的注意图在半精度中的记忆成本约为69 GB，为（1 batch×8头×（256 2代币）2×2 bytes）。这超出了大多数消费者GPU的功能[Zhuang等。，2023]。专门的内核，例如用于闪烁的注意力，其速度大大提高并降低了存储成本[Dao等。，2022]，由于序列长度的不可行的二次缩放而引起的挑战是持久的。在寻求计算效率的过程中，稀疏注意的概念已获得关注。类似于令牌合并（Tome）的方法[Bolya等。，2023]及其在潜在图像扩散模型中的应用[Bolya and Hoffman，2023]已减少了以高相似性凝结令牌所需的计算时间，从而保留了
通过快捷方式采样
扩散模型最近表现出令人印象深刻的以无监督方式解决反问题的能力。现有方法主要集中于修改后层过程，但正向程序的潜力仍然在很大程度上没有探索。在这项工作中，我们提出了扩散的快捷方式采样（SSD），这是一种以零拍的方式解决反问题的新方法。，而不是从random噪声中启动，而是找到一个特定的过渡状态，该状态桥接了微观的图像y和已恢复的图像x。通过利用“输入 - 过渡状态 - 输出”的快捷路径，SSD可以通过更少的步骤实现精确的修复。在实验上，我们将SSD对多个代表性的IR任务的有效性进行了影响。我们的方法与最先进的零射击方法（100 NFE）相比，只有30个NFE实现了竞争性，并在某些任务中以100个NFE的优于它们。代码可在https://github.com/gongyeliu/ssd上使用。
太空级离散RF采样收发器参考设计（Rev. A）
此参考设计是一个离散的RF采样收发器，支持瞬时信号带宽高达5GHz。设计利用-sep（空间增强的塑料）等级，辐射耐受的活性设备，设计用于空间应用。接收器使用ADC12DJ5200-SEP ADC（模数转换器）。发射器使用DAC39RF10-SEP DAC（数字到Analog转换器）。数据转换器支持各种不同的JESD模式，这些模式促进了1或2个输出通道，直至X波段的下部。接收器包括TRF0208-SEP活动Balun，用于将单端输入转换为差分输出。发射器包括TRF0108-SEP活动balun，用于将差分输出转换为单端。时钟设计位于插入主要数据转换器板顶部的子板上。时钟卡包括用于生成和分发低频时钟和参考信号向合成器，数据转换器和FPGA的LMK04832-SEP。LMX2694-SEP RF合成器将10GHz样品时钟和5GHz样品时钟提供给ADC。电源设计位于插入板底部的女儿卡上，并将电源分配处理到板上的所有活动设备上。
减少量子神经网络中的有限采样噪声
量子神经网络 (QNN) 使用具有数据相关输入的参数化量子电路，并通过评估期望值来生成输出。计算这些期望值需要重复进行电路评估，因此即使在无误差的量子计算机上也会引入基本的有限采样噪声。我们通过引入方差正则化来减少这种噪声，这是一种在量子模型训练期间减少期望值方差的技术。如果 QNN 构建正确，则此技术不需要额外的电路评估。我们的实证结果表明，方差的降低加快了训练速度，降低了输出噪声，并减少了梯度电路的必要评估次数。该正则化方法以多个函数的回归和水的势能表面为基准。我们表明，在我们的示例中，它平均将方差降低了一个数量级，并导致 QNN 的噪声水平显着降低。我们最后在真实的量子设备上演示了 QNN 训练，并评估了错误缓解的影响。这里，优化是可行的，仅仅是由于方差的减少导致梯度评估中所需的拍摄次数减少。
DNA和RNA采样质量控制程序
-260/280和260/230比率。纳米体。技术支持公告。（可在：https：//www.nhm.ac.uk/content/dam/nhmwww/rour-science/dpts-facilities-staff/coreeresearchlabs/nananodrop.pdf）。- 自动DNA存储的协作设计，可进行快速，准确，大规模的研究。Scott Mahan，Kristin G. Ardlie，Kevin F. Krenitsky，Gary Walsh和Graham Clough。测定和药物开发技术第2卷，第6卷，2004年。-260/280和260/230比率。纳米体。技术支持公告。（可在：https：//www.nhm.ac.uk/content/dam/nhmwww/rour-science/dpts-facilities-staff/coreeresearchlabs/nananodrop.pdf）。- DNA/ RNA提取和资格。CIT计划的质量控制平台（Carte d´endititéde Tumeurs）。（可在：https：//cit.ligue-cancer.net/cit_public/images/Stories/cit/cit/pdf/website%20cit-pr.20qc%20pf%20pf%20saint-louis％207％207％207％207％20.pdf）。- 260/230比率在确定核酸纯度中的重要性。Hillary Luebbehusen，2010年。260/230比率在确定核酸纯度中的重要性。（可在：http：//www.bcm.edu/mcfweb/?pmid=3100。
帮助接受基因检测，采样和记录结果（DNA）
进口犬，外国繁殖犬和进口救援被外国结果接受相同的特征或疾病，即使在养犬俱乐部批准的实验室中尚未进行测试。绩效报告或单独的抽样证书应包括狗的识别标记，应指出该样品是在兽医或实验室代表的监督下取样的。