Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
深度学习可以解决这些逆问题,生成满足特定性能要求的超材料结构。实验数据分析:利用深度学习对实验数据进行分析,识别材料的行为特征,改进材料性能测试和分析的方法等。总的来说,深度学习在材料领域提供了新的方法和工具,可以显著提升在声学材料(噪声控制、声学隐身)、光学材料(隐身技术、超透镜)、电磁材料(无线通信、...
AI研习丨基于马尔可夫聚类的多跳图神经网络
首先,为解决计算效率低下的问题,基于马尔可夫聚类的多跳图神经网络采用幂迭代方法逼近逆矩阵,以实现近似线性计算复杂度,并减轻由存储密集邻接矩阵引起的内存消耗问题;其次,对于有限的多跳邻域表示问题,基于马尔可夫聚类的多跳图神经网络依次利用规范化马尔可夫聚类中的Regularize、Inflflation和Prune算子对邻接矩阵进行...
多模态大模型学杂了能力反下降?新研究:MoE+通用专家解决冲突
其中,topk()(考虑k=1的情况)保持前k个最大项不变,并将其他的设置为0,C是可学习的类别的嵌入表征,C[xi]表示xi对应指令的聚类表征,Wgate是路由的线性参数。通用专家提升模型泛化性实验发现,上述的指令聚类LoRA专家的确缓解了任务冲突的问题,但由于一个专家可能只见过一部分任务,整个模型对下游任务的泛化性降低...
腾讯用研实战策略全解析
可利用分桶实验,来提高实验效率,保证每个分桶流量中的用户在实验期间只看到一种实验形式,确保结果有效性。数据质量:定期检查数据收集系统,确保没有数据上报有效,不会丢失或错误记录。持续监控:即使实验结束,也要监控一段时间,以验证结果的稳定性和长期效应。下面我们用一个电商的商品界面,列表式(文本描述和较小的缩...
CVPR 2024 | 让视频姿态Transformer变得飞速,北大提出高效三维...
为了解决该问题,本文认为关键在于挑选那些具有高度语义多样性的代表性Token,因为这样的Token能够在降低视频冗余的同时保留必要的信息。基于这一理念,本文提出了一种简单、有效且无需额外参数的Token剪枝聚类(TokenPruningCluster,TPC)模块。该模块的核心在于鉴别并去除掉那些在语义上贡献较小的Token,并聚焦于那...
ACL 2024 | 基于知识指令的人类语言-蛋白质语言对齐模型
为了解决这些问题,本文提出了一种自动构建蛋白质-文本指令数据集的方法(www.e993.com)2024年10月21日。通过在这一数据集上进行指令微调,模型的蛋白质序列理解能力和遵循指令的能力可以得到大幅提升。本文首次探索了在蛋白质语言和人类语言间的双向生成能力,展示了将生物序列整合到大型语言模型的能力,为这些模型在科学领域的应用开辟了新的可能性。
Nature Genetics | BANKSY:革命性算法,重塑空间组学数据分析
如何应对空间组学数据分析中的挑战?空间组学数据分析中的挑战可以通过以下方式应对:算法优化:不断改进和优化数据处理算法,提高准确性和效率。多学科合作:结合计算生物学、数据科学等领域的专家知识,共同解决复杂的分析问题。教育和培训:提供教育资源和培训课程,提升研究人员在空间组学分析方面的技能。
造血干细胞实现人工制造,或可解决其供体短缺问题
科学家很久前就开始研究诱导性多能干细胞,但如何在实验室中人工安全地模拟人体内的细胞分化,以提供有针对性的医学治疗仍然是一个挑战。尝试在实验室中制造造血干细胞,可解决供体造血干细胞短缺的问题。但目前这一设想尚未被实现。了解胚胎发育微环境中发生的所有过程对于制造造血干细胞有很大意义,心血管系统和主动脉的...
干货:cfDNA甲基化测序实验怎么做,看完你就知道了
本期,我们讲讲cfDNA重亚硫酸盐测序(cfDNA-RBS)实验怎么做,从技术原理、建库测序流程、信息分析流程等方面详细介绍。一、cfDNA重亚硫酸盐测序(cfDNA-RBS)技术概述在??类基因组中,90%以上的CpG位点是被甲基化的,CpG位点的分布有两种形式,??种是少量分散在基因组中,另??种就是集中在启动??周围??密度的Cp...
硅谷AB实验方法论及在复杂场景应用!
1.如何设计复杂实验的归因分析思路2.介绍实验分析中的常用数科方法,例如用户路径分析、用户分群分析、内容漏斗分析等3.实验分析中经常遇到的实验质量问题有哪些,以及对应的解决方案介绍王家侃Statsig,FoundingEngineer个人介绍:Statsig创始团队成员之一。目前负责我们的EnterpriseEngineering团队,这个团队的...