隔壁科室，一年13篇的产出（忽略影响因子），吓呆了许多实验室的PI。...不同研究对象就有不同的数据再加上不同研究条件的处理，会有很多议题提供给大家来挖掘写成故事发表文章。数据矩阵（还有gene名字与表达量的表格）可以从GEO的网址上轻松获得，用R语言简单那么处理就可以了。...以国人的学习能力，可用的芯片数据一定会越来越少，别人挖完了，再分析，发文章被Accepted的几率也会降低。...学会了挖数据没数据了怎么办 用文章现成的表格去挖掘很难说服审稿人的，错过了数据挖掘套路发文章的我们该怎样做呢？其实数据的获得还有一个更重要的渠道就是二代测序结果。...很多高级文章比如CNS中有一类是Resource的文章，他们也会被要求上传原始数据。对于这些数据得的挖掘，由于受到计算机及操作者的能力和网速等条件的限制，很少被人挖掘再分析。
我们引入新的 Seurat 函数用于： 计算每个细胞的干扰的特定特征。 识别并移除“逃脱”CRISPR 干扰的细胞。 可视化不同干扰之间的异同。...我们希望得到出现特定现象的细胞类群，但我们发现类群主要由细胞周期阶段和复制 ID 影响的。 我们只观察到一个包含细胞表达 IFNgamma 通路 gRNA 的扰动特异性簇。...plot_layout(guides = 'auto') | q3)图片Mixscape identifies cells with no detectable perturbation在这里，我们假设每个目标基因类别是两个高斯分布的混合...我们进一步假设 NP 细胞的分布与表达非靶向 gRNA (NT) 的细胞的分布相同，并且我们尝试使用 mixtools 包中的函数 normalmixEM() 来估计 KO 细胞的分布。...接下来，我们计算一个细胞属于 KO 分布的后验概率，并将概率高于 0.5 的细胞分类为 KO。 应用这种方法，我们在 11 个目标基因类别中识别 KO，并检测每个类别中 gRNA 靶向效率的变化。
p=10134 ---- 我进行一个小型仿真，以在不同样本量下测试Little的MCAR检验1。我可以研究线性回归中的异方差。...我能够找到一些使用Little's MCAR检验的小样本研究人员的例子，因此我进行了仿真。
，用于构建具有可控性、泛化性和高效性的人脸化身。...在进行体渲染时，对于每个查询点 (x,y,z) ，我们将其投影至三个特征图上并检索相应的特征 (F_{xy}(x,y),F_{xz}(x,z),F_{yz}(y,z)) 。...在 Multiface 数据集上，我们评估了不同视角下动画的一致性，即多视角重演。该数据集中的所有数据均未用于训练我们的方法和基线。...对于每个语料，我们选择第一帧正机位图像作为参考，并由网络对后续帧在正视角和其他视角下进行动画处理。 定量结果 表 1：多视角重演和跨身份重演的定量对比 表 2：推理速度的定量对比。...所有方法均使用正视角的第一帧肖像来提取身份特征，并利用连续帧的表情和不同相机视角下的姿态生成说话脸。该主体不包含于任何方法的训练集中。 消融实验 表 3：反演解耦超参数的消融实验。
Investigations of sequencing data and sample type on HLA class Ia typing with different computational tools 用不同的计算工具对...图1：HLA分型表现 移除28例样本中低表达的两例HLA基因的样本后，从RNA-seq数据中提取4位分辨率的 HLA分型的OptiType的准确性提高为98.72%，表明HLA基因的低表达可能降低...表1.不同方法下HLA分型的准确性 2、测序深度对准确性的影响 在不同的全外显子测序深度下，作者发现，基于WES数据，OptiType准确性不受影响， Phlat的准确性缓慢提高；Polysolver...图2：测序深度对准确性的影响 3、不同样本类型和计算机模拟后的准确性比较 将来自肿瘤组织和对照PBMC样本的WES数据的HLA 分型准确性比较(图a )，发现正常PBMC样本的准确性结果大多高于肿瘤组织...图3：不同样本类型和计算机模拟后的准确性比较 小结 本篇文章的研究思路和过程较为简单，作者对28例癌症患者进行FFPE肿瘤组织和匹配正常样本的全外显子测序和肿瘤样本的RNA测序。
摘要： 伤口诱导的毛囊新生（WIHN）已成为研究伤口修复过程中毛囊再生的重要模型。小伤口会形成疤痕，大伤口形成再生毛囊。本文结合分析了几个不同伤口大小的样本，意在找到毛囊再生过程中的关键真皮细胞群。...方法 比较了不同大小伤口的单细胞测序，以期阐明成纤维细胞谱系在WIHN中的作用。主要是三个单细胞测序的数据。...伤口周围的upper fibroblast 也有再生能力的竞争性 ? 主要看哪个细胞群具有转变为DP的可能性。...这种再生细胞类型与小鼠DP具有相似的基因标记，这对于支持毛囊形态发生和体内稳态是必需的。...本文中scRNA-seq重新分析结合了多个样本，包括大伤口和小伤口的样本，表明upper fibroblast是毛囊再生所必需的，upper fibroblast在伤口皮肤上皮化过程中可能会从创面周围迁移到中心
单细胞测序—不同格式的单细胞测序数据读写(多样本)这里记录下不同格式的单细胞测序数据读写，存在5种常见的单细胞测序数据。...：do.call 函数将 lapply 返回的结果（每个对象的维度）按行绑定（rbind），生成一个矩阵，矩阵的每一行对应一个样本的数据维度。这个矩阵便于查看每个样本的基因数和细胞数。...sceList-1表示 sceList列表中除了第一个对象以外的所有对象。add.cell.ids = samples：为每个样本的细胞添加唯一的标识符，这样在合并后可以区分不同样本的细胞。...samples 是样本名称的列表，这些名称将作为每个样本细胞的前缀。合并后，sce.all 是一个包含所有样本的单个Seurat对象，包含所有细胞的基因表达数据。...在合并多个 Seurat 对象之后，确认最终合并后的对象包含的基因数量和细胞数量。对 orig.ident 进行计数，生成每个样本中细胞数量的频率表。统计每个样本贡献的细胞数量，确认数据的分布情况。
(GCP)能够显著提升深层卷积神经网络在视觉分类任务中的性能。...尽管如此，GCP在深层卷积神经网络中的作用机理尚未得到很好的研究。本文试图从优化的角度来理解GCP为深层卷积神经网络带来了哪些好处。...详细地来说，本文从优化损失的利普希茨平滑性和梯度的可预测性两个方面探讨了GCP对深层卷积神经网络的影响，同时讨论了GCP与二阶优化之间的联系。...更重要的是，本文的发现可以解释一些GCP以前尚未被认识到或充分探索的优点，包括显著加快了网络收敛，对图像破坏和扰动产生的失真样本具有较强的鲁棒性，对不同的视觉任务具有较好的泛化能力。...通过利用不同网络架构在多种视觉任务上进行大量的实验，为本文的发现提供了有力的支持。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
它能够生成既具有上下文准确性又富含信息的文本。通过将信息检索模型和生成模型结合起来，RAG 在 NLP 中具有革命性的作用。...DIN-SQL 从每个类别中选择预定义的样本，Self-Debugging 向 LLM 解释代码，但没有解释演示。...这些方法采用静态演示，这意味着提供给 LLMs 的演示示例是固定的，不会在不同的示例中进行调整或更改。...Insights 为了解决前面提到的问题，作者提出了基于检索增强的 GPT-3.5 的文本到 SQL 框架，具有样本感知提示和动态修订链。...这种适应性有助于生成适用于不同情况的相关 SQL。 3. 解决方案的关键 为基于 LLM 的文本到 SQL 模型提出了检索增强提示，该模型包含样本感知提示和动态修订链。
数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。...三、全样本原理 从抽样转变为需要全部数据样本 需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。...一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。 说明：用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。...十、定制产品原理 由企业生产产品转变为由客户定制产品 下一波的改革是大规模定制，为大量客户定制产品和服务，成本低、又兼具个性化。...我们现在很多的行为都是比较粗放的，航空公司会给我们里程卡，根据飞行公里数来累计里程，但其实不同顾客所飞行的不同里程对航空公司的利润贡献是不一样的。
文章目录 一、二级指针案例 ( 返回自定义二级指针 | 精准控制内存大小 ) 二、完整代码示例 一、二级指针案例 ( 返回自定义二级指针 | 精准控制内存大小 ) ---- 博客 【C 语言】二级指针案例...扫描 2 遍 , 第一遍扫描 , 求出有多少个 一级指针 , 并为其分配内存 ; 第二次扫描 , 求出每个 一级指针 要分配多少内存 ; 第一次扫描 : 计算 要分割的字符串 个数 , 为其分配内存..., 0, tmpcount * sizeof(char *)); 第二次扫描 : 为每个 一级指针 分配对应的内存 , 并拷贝 分割后的 字符串 ; // 第二次遍历 // p1 , p2...p1 - p2 > 0) { // 计算精准控制的 一级指针 指向的内存大小 int len = p1 - p2...p1 - p2 > 0) { // 计算精准控制的 一级指针 指向的内存大小 int len = p1 - p2
考虑一个用于对猫和狗图像进行分类的联邦学习系统，涉及具有不同数据集的两个客户端。客户端 i 的数据集主要包括白猫和黑狗的图像，客户端 j 的数据集包括浅灰色猫和棕色狗的图像。...的假设性推理。在机器学习中，反事实学习通过生成与现实数据不同的虚拟样本，来探索不同条件下的模型行为。这些虚拟样本可以帮助模型更好地理解数据中的因果关系，避免学习到虚假的关联。...反事实学习的核心思想是通过对现有数据进行干预，生成新的样本，这些样本反映了某种假设条件下的情况。例如，在图像分类任务中，我们可以改变图像中的某些特征（如颜色、形状等），生成与原图不同的反事实样本。...基于上述分析，FedCFA 按照以下步骤构建一个大小为 B 的全局平均数据集，以此近似全局数据分布： 1．本地平均数据集计算：每个客户端将其本地数据集随机划分为 B 个大小为 的子集 ，其中 为客户端数据集大小...对于每个子集，计算其平均值 。由此，客户端能够生成本地平均数据集 以近似客户端原始数据的分布。
最终的损失函数由三种不同的对比学习 loss 相加而得到。...我们使用 BERT embedding[7] 来作为每个节点 的初始化，并使用一个 MLP 层来学习每条边的表示 。...并且，在对比学习中我们可以看到经过训练，输入句子的分布与正样本更接近，与负样本远离，这说明对比学习可以起到帮助修正语义分布的作用。 关键词重要性分析 最后，我们探索采样不同关键词的影响。...关键词作为句子中最重要的信息单元，不同的关键词会导致不同的语义分布，产生不同的测试，选择的关键词越多，生成的句子越准确。同时，其他模型生成的结果也展示在下表中。...业务应用 这篇文章中我们提出了一种跨粒度的层次化对比学习机制，在多个文本生成的数据集上均超过了具有竞争力的基线工作。
（例如，如果您的输入数据代表人，则可能具有变量“年龄”，“性别”，“身高”和“体重”，网格上的每个节点也将具有这些变量的值） 输入数据中的关联样本。...选择图大小时，每个节点至少要有5-10个样本。...通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”，其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...并排显示的其他热图可用于构建不同区域及其特征的图片。 **SOM网格中具有空节点的热图** 在某些情况下，您的SOM训练可能会导致SOM图中的节点为空。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 som_clust[som_modl$unit.clasf] # 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 data$cluster <- cluster_assignment
从历史数据中随机选择代表性样本： 为避免因（样本）大小而产生任何偏差，重要的是在预定义的组中对采样进行均等分层。...这种类型的模型是一种有助于根据已经违约的客户还款概率来估算损失的工具。 将具有不同程度破产的客户分成小组，将需要进一步催收行动的人与不需要立即收费的人分开（Sadatrasoul等人，2013年）。...（2010），样本的推荐最小尺寸应按每个预测变量至少10个观察值的方式计算，每个组（好的和坏的），样本的总大小应高于400个观察值。...x 1.25）; 如果样本量不同，我们应该根据最大的组进行权重。...客户分为20个同等大小的范围（每个范围约占人口的5％）; 在这些范围的每一个中，客户端都会突出显示为好或坏。
每个节点向量具有： 在SOM网格上的位置 与输入空间维度相同的权重向量。...（例如，如果您的输入数据代表人，则可能具有变量“年龄”，“性别”，“身高”和“体重”，网格上的每个节点也将具有这些变量的值） 输入数据中的关联样本。...选择图大小时，每个节点至少要有5-10个样本。 #节点数 plot(model, type="count") 邻居距离 通常称为“ U矩阵”，此可视化表示每个节点与其邻居之间的距离。...通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”，其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 som\_clust\[som\_modl$unit.clasf\] # 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 data$cluster <- cluster_assignment
然而，在真实世界中样本数据相关性（inter-dependent）几乎无处不在，非同源数据/标签的分布也可能具有不同的概率分布，这些数据都遵循非独立、同分布（Non-IID）。...FedAvg 的计算量由三个关键参数控制：C，在每轮执行计算的客户端的分数比例；E，每个客户端每轮对其本地数据集进行训练的次数；B，用于客户端更新的本地小批量大小。...2）Non-IID，首先按数字标签对数据进行排序，将其划分为 200 个大小为 300 的碎片，然后将每个客户端分配 2 个碎片（共 100 个客户端）。 b....FedAvg 参数：E，每个客户端每轮对其本地数据集进行训练的次数；B，用于客户端更新的本地小批量大小。 图 1. FedAvg 实验结果 表 1....将 MNIST 数据库中的数据分布到 N=100 个客户端中，每个客户端包含两位数的样本。
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