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World File Search System重叠式
水平基因转移：细菌的自适应演化
完整的基因组（WGS）：所有染色体均完全由不超过十个染色体碱基的间隙组装而成：所有染色体都完全组装，但包含支架间隙：顺序连续体是通过间隙连接的，但序列未分配到重叠式染色体：
使用纳米孔测序解决宏基因组学的挑战
此外，传统测序技术依赖于通过PCR扩增的，从而消除了诸如甲基化的基础修饰，这意味着如果没有额外的时间消耗且经常效率低下的样品处理方法22。不需要纳米孔测序，不需要PCR，可以保留并直接测序碱基的修改。基础修饰检测不仅提供了更大的基因组表征深度，而且还可以用于支持元基因组重叠式嵌合，移动遗传元件与其宿主基因组的关联以及识别错误的元原核重叠群的鉴定23。元基因组数据的应变特异性甲基化模式可以进一步支持复杂微生物基因组的分辨率。
快速神经语音波形生成模型，具有完全连接的层上采样
抽象虽然端到端（E2E）具有基于HIFI-GAN的神经声码器（例如vits and jets）可以以快速推理速度实现类似人类的语音质量，这些模型仍然有空间可以通过CPU使用CPU来进一步提高推理速度，因为基于HIFI-GAN的神经声码器单元是一种瓶颈。此外，HIFI-GAN不仅被广泛用于TT，而且用于许多语音和音频应用。在维持合成质量的同时，已经提出了多式（MS）-HIFI-GAN，ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN。尽管在ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN中引入了基于短期的傅立叶变换（ISTFT）的快速上取样，但我们首先发现ISTFT层的预测中间特征输入与原始STFT层完全不同，这是由于ISTFT中的重叠式dancy dancy dancy造成的。为了进一步提高合成质量和推理速度，我们提出了FC-HIFI-GAN和MS-FC-HIFI-GAN，通过引入可训练的完全连接（FC）的基于基于重叠的ADD操作而不是ISTFT层的可训练的完全连接（FC）层的快速上采样。对于看不见的说话者合成和E2E TTS条件的实验结果表明，所提出的方法可以稍微加速推理速度，并显着提高基于JETS的E2E TTS的合成质量，而不是ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET。因此，ISTFT层可以用基于HIFI-GAN基于HIFI-GAN的神经声码编码器中的基于重叠的ADD操作的提议的可训练FC层的上采样代替。