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使用STAR-fusion进行融合基因的分析

是融合基因的注释信息，对于人和小鼠，上图中提供了对应的注释文件，如果没有，也可以不提供。...运行STAR-fusion STAR-fusion支持两种模式，第一种是直接从fastq开始，第二种是自己手动进行STAR比对，然后在运行STAR-fusion。...第一种模式的用法如下 双端测序 STAR-Fusion \ --genome_lib_dir CTAT_resource_lib \ --left_fq reads_1.fq \ --right_fq...star_fusion_outdir STAR-fusion的输出结果文件名为 star-fusion.fusion_predictions.tsv 列数很多，部分列截图如下 ?...其中的JunctionRead和SpanningFrag，在之前的文章中有介绍，这些reads的个数越多，为一个真实的融合基因的可能性越大，SpliceType表示断裂点breakpoint是否位于exon

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综述系列 | 多模态深度学习中的网络结构设计和模态融合方法汇总

b) 基于注意力机制的融合办法 很多的注意力机制已经被应用于融合操作了。注意力机制通常指的是一组“注意”模型在每个时间步动态生成的一组标量权重向量的加权和[11][12]。...这组注意力的多个输出头可以动态产生求和时候要用到的权重，因此最终在拼接时候可以保存额外的权重信息。在将注意机制应用于图像时，对不同区域的图像特征向量进行不同的加权，得到一个最终整体的图像向量。...其他类似注意力的机制 门控多模态单元是一种基于门控的方法，可以看作是为图像和文本分配注意权重[27]。该方法是基于门控机制动态生成的维度特定标量权重，计算视觉特征向量和文本特征向量的加权和。...然后将这些融合的表示方法用于构建基于深度残差学习的多模态残差网络[27]。还有就是动态参数预测网络，它采用动态权值矩阵来变换视觉特征向量，其参数由文本特征向量哈希动态生成[28]。...通过将外积生成的矩阵线性化成一个向量表示，这意味着这种方法更有表现力。双线性表示方法常常通过一个二维权重矩阵来转化为相应的输出向量，也等价于使用一个三维的tensor来融合两个输入向量。

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mpu9150(driverack pa简明教程)

许多特性支持运行时动态关闭，除了计步数据，其余的DMP数据均输出到MPU9250的FIFO中。...，但是需要有连续5s的计步检测到，才会触发，计步数据不在FIFO中，而是在DMP memory中 DMP中断 可以配置中断，当FIFO中data ready，敲击检测，方向变化检测 MPL 即...no motion状态被检测到时触发标定，标定将在5s内完成 Gyro温度补偿 在gyro标定后，MPL将记录内部温度，并通过多个数据点为Gyro构建“多点温度斜率”，并应用在上面的标定偏移量上，此方法可以补偿...在这样的磁场扰乱检测到后，MPL库还是会继续每5s检测一次磁场数据，直到没有再检测到磁场扰乱发生时，又会切换回9轴fusion Fusion 3 Axis Gyro angle quaternion...只有MPU6500和MPU9250支持，即可以进入睡眠模式，通过超过阈值的动作在INT引脚产生中断，唤醒系统 动态改变传感器ODR Ourput Data Rate，可以动态改变传感器数据输出速率，

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DynaVINS:用于动态环境的视觉惯性SLAM

在我们的框架中，我们首先提出了一种鲁棒的BA，它可以通过利用IMU预积分估计的姿态先验来拒绝来自动态对象的特征。然后，提出了关键帧分组和基于多重假设的约束分组方法，以减少暂时静止物体对回环的影响。...每种算法都在单目惯性(-M-I)和双目惯性(-S-I)模式下进行测试，由于DynaSLAM没有使用IMU，因此只在双目(-S)模式下进行进行。...表1 在VIODE数据集的parking_lot high序列中的消融实验 如表2和图5所示，目前的SOTA方法在静态环境中有精确的姿态估计结果，但在动态环境中性能变差。...尤其是随着动态对象数量的增加，DynaSLAM会发散或输出较大的ATE。ORB-SLAM3和VINS-Fusion也有同样的问题。...此外，在临时静态物体环境中，ORB3和VINS-Fusion的双目惯性模型可以正常运行，但单目惯性模式下由于深度估计不准确，出现了假阳性的闭环。

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教程 | 百行代码构建神经网络黑白图片自动上色系统

本文将向你介绍一种简单而有效的黑白图片上色方法，仅需 100 行代码，你也可以搭建自己的神经网络，几秒钟内让计算机自动完成手动工作需要几个月的任务。...首先，寻找简单的模式：对角线、所有的黑色像素，等等。在每一个方块中寻找相同的模式并移除不匹配的像素。从 64 个小型滤波器中生成 64 张新图像。 ?...之前提到过，这个过程从低级的特征开始，比如边缘，靠近输出的层将其组合成模式，然后再组合成面部细节，最后转换成一张脸。...因为融合层的输出结果最好，而且在 Keras 中理解和复现都更加容易。尽管它不是最强大的上色网络，但很适合初学者，而且最适合理解上色问题的动态。...每一个批次都生成 20 个图像，格式如下。这在 Tesla K80 GPU 上需要花费大约一个小时。在没有内存问题的情况下，该模型最多可以一次性生成 50 个图像。

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KDD20 | 图模型的信息融合专题

第一篇工作为《HGMF: Heterogeneous Graph-based Fusion for Multimodal Data with Incompleteness》，该工作主要是基于异质图来解决多模态学习中在信息融合时会遇到的模态缺失问题...2 HGMF: Heterogeneous Graph-based Fusion for Multimodal Data with Incompleteness ?...与已有的基于不完整数据的直接删除或数据插补（data imputation）的解决方案不同的是，本文提出了一种通过构建异质图并在异质图嵌入的同时实现不完整多模态数据融合的方法。...注意到，在这样的一种构图方法中，两个数据点的部分公共模态特征相近就可能被超边连接，即缺失某种模态的数据点与含有该种模态的数据点可能被连接，从而在一定程度上减轻模态不完整的问题。 ?...3.2.2 使用互信息最大化的知识图谱融合 消除word与item在表示上的语义鸿沟的核心思想在于使对话中共现的word和item在知识图谱中有相近的节点表示，这样能够统一两个语义空间中的数据表示。

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JIT in MegEngine：旷视工程师为你解密天元背后的技术

计算图 动态图和静态图是相对的，在动态图下是没有计算图的概念的。但在静态图下，天元会维护一张计算图。如图 2 所示为天元中的计算图表示，图中圆形表示算子（operator），三角形表示输入。...MLIR(Multi-Level Intermediate Representation) 是一种可以在统一的基础架构下满足多样化需求的混合 IR。...针对访存受限的操作，优化计算时间实际上是没有没有太多的意义的，而应该集中精力优化访存，访存优化的常见的优化手段是融合 (fusion)。...，因为它在运行时获取平台信息，然后生成可以在该平台运行的代码 JIT 可以解决 element-wise 模式组合爆炸的问题 3 技术方案 我们通过 Element-wise Fusion 可以把多个...这种做法可以解决线上第一次运行慢的问题，但它可能会损失一部分可移植性，因为在一种设备上编译产生的可执行对象一般不能适配所有线上设备。

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全面盘点多模态融合算法及应用场景

例如，在人机交互中，结合语音和手势信息，可以提供更加自然和直观的交互体验。 改进生成任务的质量：在生成任务中（如图文生成），多模态融合能够生成更加逼真和一致的内容。...二、多模态融合的背景 背景与定义 多模态融合（Multimodal Fusion）是指将来自不同模态的数据进行结合，以提高信息处理和理解能力的一种技术方法。...四、多模态融合-数据层融合 数据层融合是多模态融合技术中最基础的一种方法，即将来自不同模态的原始数据在输入层直接进行拼接或组合。该方法简单直接，但在实际应用中需要处理数据对齐、尺度差异和噪声等问题。...六、多模态融合-决策层融合 决策层融合是多模态融合技术中一种高级的方法，通过在各模态的独立决策结果上进行融合来提高整体的决策性能。...在 train_fusion_model 函数中，首先获取独立模型的输出，再将其输入到融合网络进行训练。 通过以上代码示例，可以看到决策层融合的实现过程。

1.1K10

推荐一篇Oracle RAC Cache Fusion的经典论文

Cache Fusion的核心思想，就是充分发挥新网络硬件的大带宽低延迟，data的共享通过网络而不是共享存储，共享盘的IO代价比网络要高。...三方面优化性能： （1）节点间低延迟的通信：cache fusion本质上一个大的状态机，使用定长固定格式的消息格式，这样可以高效的生成和解释。...； （3）最小化节点间事件同步频率，动态目录迁移机制：高频词访问的页面所属的目录信息移交到local来管理，这样可以减少一次网络访问，甚至没有网络访问开销。...（实现类似MPP的并行查询，节点间同步function，而不是Cache Fusion机制的同步data，这样能大量的减少数据交互）； 在Oracle RAC中：OLTP单个查询需要共享的数据量少，通过...Cache Fusion Data sharing协议共享不同写节点上最新的buffer。

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OpenCV高动态范围成像(HDR)介绍与使用

AI深度学习” 视觉/图像重磅干货，第一时间送达 来源：OpenCV4.5.4官方文档 翻译整理：Color Space 背景介绍 目前大多数数字图像和成像设备每通道使用 8 位，因此将设备的动态范围限制在两个数量级...HDR 成像适用于每通道使用超过 8 位（通常为 32 位浮点值）的图像，允许更宽的动态范围。 获取 HDR 图像的方法有多种，但最常见的一种是使用不同曝光值拍摄的场景照片。...当场景或相机的对象在镜头之间移动时会出现额外的复杂性，因为应该注册和对齐具有不同曝光度的图像。 在本教程中，我们将展示如何从曝光序列生成和显示 HDR 图像。...在我们的例子中，图像已经对齐并且没有移动的物体。我们还展示了一种称为曝光融合的替代方法，该方法可生成低动态范围图像。..., fusion); 当我们不需要 HDR 图像时，有一种替代方法可以合并我们的曝光。

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三步教你搭建给黑白照片上色的神经网络 !（附代码）

中间图像是用神经网络完成的，右边图像是原始的彩色照片。这个网络使用了相同图像做训练和测试，在beta版本中还会再讲这一点。 1、颜色空间 首先，使用一种能改变颜色通道的算法，从RGB到Lab。...科学研究表明，人类眼睛中有94％细胞确定着亮度，只有6％细胞是用来感受颜色的。如上图所示，灰度图像比彩色层更加清晰。这是我们在最终预测中保留灰度图像的另一个原因。...大多数图像的着色效果不好，但是由于验证集中有2500张图像，我设法找到了一些良好的着色图像。在更多图像上进行训练可以获得更为稳定的结果，但是大部分都呈现棕色色调。...1, 1), activation='relu')(fusion_output) 在融合层中，首先将1000类输出层乘以1024（即32×32），这样就从inception模型的最后一层得到了1024行数据...我写下这篇文章，希望你能从中有所启发，以加快在图像着色方面的研究。

3K90

CVPR 2022 | 南大提出：Structured Sparse R-CNN：单阶段端到端场景图生成器

关系识别：三元组的关系向量经过多头自注意力模块，再在其主语物体框、宾语物体框、主宾物体框并集上分别做三次动态卷积，产生结果后，经过物体到关系的融合 (Entity to relation Fusion,...此外，我们回顾了之前场景图生成领域的做法，即关系特征和物体特征的融合 (fusion)。...因此，为了解决这个问题，我们的方法是：以一种类似于物体位置编码的方式，对每个物体向量加上一种约束。...物体到关系的融合 将物体特征融入对应的关系特征的操作在之前场景图生成方法中比较常见，因此，我们也沿用这一思想，将主语物体特征和宾语物体特征融入它们的关系特征中。...由于上文提到，基于二分图匹配的标签分配有一种无向性，那么，我们的标签分配其实就是在集合 P 和物体对预测之间找一种相似性。

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金融语音音频处理学术速递

在一个新的分布式数据集上的结果表明，单独使用音频是一种很强的模式，对于内容类型和级别分类，方法的加权平均F1得分分别高达81%和97%。...我们建立了一种新的图表生成方法，该方法生成的图表具有比以前工作中看到的更一致、更像人类的模式。...可以使用各种方法来捕获和建模这些人工制品，但是，在各种各样的欺骗攻击中，没有一种方法能够很好地工作。可靠的检测通常依赖于多个检测系统的融合，每个系统都经过调整以检测不同形式的攻击。...可以使用各种方法来捕获和建模这些人工制品，但是，在各种各样的欺骗攻击中，没有一种方法能够很好地工作。可靠的检测通常依赖于多个检测系统的融合，每个系统都经过调整以检测不同形式的攻击。...我们建立了一种新的图表生成方法，该方法生成的图表具有比以前工作中看到的更一致、更像人类的模式。

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REM-CiM的RGB-事件融合多模态类比计算内存(CiM)技术

而Event相机（事件相机）不是按固定时间间隔捕捉整个场景的图像，而是响应像素级的亮度变化。每个像素独立工作，只在检测到亮度变化时生成数据（称为“事件”）。...在需要处理多模态输入的复杂视觉任务中，FPN fusion表现出其独特的优势。...2.全链路量化考虑：与仅关注激活函数裁剪范围的自动优化方法不同，LQC还考虑了输出量化，即在考虑模数转换器（ADC）影响下的输入和输出量化，使得整个信号处理流程的量化更为全面。...实现了25%的ADC面积和能耗降低；与没有LQC的A-FPN CIM相比，REM-CIM实现了55%的ADC面积和34%的ADC能耗降低； 3.参数数量与内存容量减少：如表1所示，A-FPN CIM在所有错误模式下都能实现最佳平均精度...2.PyTorch: PyTorch 2引入了全图模式量化工作流，这是一种新的自动量化框架，相比之前的FX图模式量化，它能够捕获更高比例（88.8%）的模型信息。

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AI评论生成，如何既相关又多样？

筛选评论 Learning comment generation by leveraging user-generated data, ICASSP 2019 当前开放域的评论生成常常产生重复且无趣的回复...upvote scorer：半监督的方法，主要是预测这些文章的评论没有任何赞。训练数据来源于文章中有评论的文章，并且评论至少10个赞做为正样本，其余负样本。...，本文提出了一种Topic-aware Pointer-Generator Networks (TPGN)，通过提取文章中的topic，来知道生成相关和多样的评论。...在encoder中引入keyword和topic级别的attention机制来获取文章中的topic信息，然后生成过程中在融合topic信息来知道评论的生成。...数值特征：embedding编码后，通过gated memory机制针对生成不同步产生动态的用户表征，gate的计算是g_t^u=sigmoid(W^u_g s_t)。

11910

【深度学习自动上色，数月工作几秒完成】开源神经网络图片上色技术解析

就像黑白图像一样，彩色图像中每个图层的值也都为0 - 255。值为0意味着该图层中没有颜色。 如果所有颜色通道的值都为0，则图像像素为黑色。 神经网络会创建输入值和输出值之间的关系。...这意味着我们可以在最终预测中使用原始的灰度图像。 此外，我们只有两个通道做预测。 ? 人类眼睛中有94％的细胞是确定亮度的，这是个科学事实。只有6％的受体被用作颜色的传感器。...指令： floyd run --data emilwallner/datasets/colornet/2:data --mode jupyter --tensorboard Beta版本：为没有见过的图像着色...以下是使用Beta版本对测试图像着色的结果。 ? 我们没有使用ImageNet，而是在FloydHub上创建了一个高质量图像的公共数据集。图片来自Unsplash——公开的专业摄影师创意图片。...在每个滤波器的扫描方块中寻找相同的精确的模式，并删除不匹配的像素。这样，就可以从64个迷你滤波器生成64个新图像。 如果再次扫描图像，你会看到已经检测到的相同的模式。

1.9K70

一些最好用的数据可视化工具

谷歌的图表库工具,提供了非常多可使用的图表类型,功能强大,支持HTML5生成SVG图表,简单易用,而且免费;图表风格很多,其交互效果也很漂亮;对于专业视觉画的图表如地理图/动态压力图等,是十分好用的工具...Charts Smoothie Charts是真的小型javascript地图表资料库,主要是为实际现场串流资料;虽然有很多图表资料库能让你动态地更新资料内容,但没有一个能真正地优化持续性的串流资料;Smoothie...Data Visualizations,这个资料库拥有很多独特的样式以及动画编辑效果,而且也是免费的。...4.jpg Dipity Dipity能够建立免费的数位时间轴,在互动模式下还能分享/插入视觉化的时间轴到影音/图片/文字/连结/社群媒体/时戳中 Kartograph Kartograph 不需要任何地图提供者像...Visualize Free Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集InetSoft开发的视觉化软件免费的视觉分析工具;视觉化是一个很棒的方法,从多元变量资料筛选并看其趋势,或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料

3.2K50

Multi-Head RAG:多头注意力的激活层作为嵌入进行文档检索

实验结果表明，从最后一个多头注意力中提取的嵌入在实验环境下效果最好 3、查询执行 使用选定的嵌入模型生成输入查询嵌入，然后使用一种特殊的multi-aspect检索策略在数据存储中找到最近的多嵌入及其对应的文本块...实验指标 数据集构建 通过选择n个类别创建查询，从每个选择的类别中抽样一个文档(确保总体上没有重复)，然后使用LLM (GPT-3.5 Turbo)生成一个结合这些文档的故事。...Fusion RAG也被认为是一种可选的机制，可以利用它来进一步增强MRAG，但要付出额外令牌查询成本。...Fusion RAG和Fusion MRAG的性能都优于标准 RAG，平均精度提高了10 - 30% 论文还介绍了来自内部行业数据分析项目的两个实际用例，法律文件的合成和工业事故原因的分析下图显示了在构建法律文件...总结 论文提出了一种利用解码器模型的多头注意层而不是传统的前馈层激活的新方案——多头RAG (MRAG)。通过综合评估方法，包括具体的度量、合成数据集和实际用例，证明了MRAG的有效性。

7810

医学图像处理案例（二十四）——基于cuda小波变换和cuda脉冲耦合神经网络的图像融合

2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成低频图像和细节（高频）图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...，可使DWT在压缩噪声的同时更有效的提取纹理、边缘等显著信息； 3）金字塔分解各尺度之间具有信息的相关性，而DWT在不同尺度上具有更高的独立性。...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后，再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的，这是正变换，也就是图像的分解；逆变换，也就是图像的重建，是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...脉冲发生域的构成有脉冲发生器和临界值变化的匹配器，在神经元的内部参数Uij大于该神经元膜电位的动态临界值θij时，神经元会输出一个Yij信息。...): # wavelet transformation data = np.array(ch_list) data = np.transpose(data, (0, 3, 1,

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