Sprache Modelle (LMs) haben in der computationalen Textanalyse erhebliche Bedeutung erlangt, da sie eine gesteigerte Genauigkeit und Vielseitigkeit bieten. Dennoch besteht eine kritische Herausforderung: die Sicherstellung der Gültigkeit von Messungen, die aus diesen Modellen abgeleitet werden. Forscher laufen Gefahr, Ergebnisse ...
Das Feld der Gentherapie hat ein enormes Potenzial zur Heilung genetischer Krankheiten, allerdings stellt der Transport eine Herausforderung dar. Um neue Gene sicher und effektiv zu verpacken und an spezifische Zellen zu liefern, wo sie die Rolle fehlerhafter Gene übernehmen, ...
Die Klasse der Optimierungsalgorithmen im maschinellen Lernen ist in der Lage, Modellparameter zu optimieren, um die Verlustfunktionen zu minimieren und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Die Optimierungsalgorithmen beeinflussen mehr oder weniger die maschinellen Lernmodelle. Diese Arbeit präsentiert die Top 10 Optimierungsalgorithmen ...
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) haben sich als leistungsstarke Werkzeuge in der Fintech-Branche etabliert und verändern, wie Finanzdienstleistungen bereitgestellt und genutzt werden. Durch die Nutzung von riesigen Datenmengen und ausgefeilten Algorithmen ermöglichen KI und ML Fintech-Unternehmen, personalisierte, effiziente ...
Ein Team von Forschern am UT Southwestern Medical Center hat tiefe Lernmodelle entwickelt, um eine einfache Reihe von Regeln zu identifizieren, die die Aktivität von Promotern steuern – Regionen von DNA, die den Prozess initiieren, bei dem Gene Proteine produzieren. ...
Die zum Aufbau des TLS-Segmentierungsmodells verwendeten Daten wurden von chirurgisch resezierten Tumorgeweben aus zwei unterschiedlichen Gruppen im Zhongshan Hospital der Fudan University in Shanghai, China, gesammelt. Gruppe eins umfasste sechzig Patienten mit Ösophaguskarzinom, die 1-4 Zyklen (jeweils 28 Tage pro ...
Das DatasetspQSAR-Verbindungsaktivitätsmatrix ist das interne in-silico-Aktivitätsdatenset von Novartis für 5,5 Millionen Verbindungen über ~12.000 Assays. Für diese Studie wurden nur Assays mit einer Vorhersagequalität über dem Standarderfolgsschwellenwert, \({r}_{{ext}}^{2}\) ≥ 0,3, beibehalten, und die vorhergesagten Z-Scores wurden zur Darstellung der Verbindungsaktivitäten verwendet. Unter ...
Transformers sind eine bahnbrechende Innovation im Bereich der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens. Obwohl ihre Verwendung weit verbreitet ist, bleiben die internen Mechanismen von Transformers für viele ein Mysterium, insbesondere für diejenigen, die ...
Das ASIMOV-Projekt wird Autonomie-Benchmarks entwickeln, die ethische, rechtliche und gesellschaftliche Implikationen berücksichtigen, um die Ausführenden zu beraten und während des Programms zu unterstützen. Die Richtlinien basieren auf der Responsible AI (RAI) Strategie und Implementation (S&I) Pathway, die im Juni 2022 ...
In dieser Originalforschungsarbeit, die im Bereich der Computational Psychiatry veröffentlicht wurde, wird die Verbindung zwischen bipolaren Störungen (BD) und Arteriosklerose (AS) untersucht. Obwohl zunehmende Beweise auf eine Verbindung hinweisen, bleiben die spezifischen molekularen Mechanismen unklar. Die Studie zielt darauf ab, ...