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- IA 1099 2024-10-05 06:02:02
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- IA 674 2024-09-25 21:56:42
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- IA 651 2024-09-25 21:13:22
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- IA 1065 2024-09-19 15:15:18
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- IA 508 2024-09-19 15:14:16
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- IA 1230 2024-09-19 15:11:15
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- Cet article fournit un guide sur la façon de travailler avec les paramètres d'URL dans la bibliothèque confortableUI. Il explique comment obtenir, désactiver et les meilleures pratiques d'utilisation des paramètres d'URL dans les applications basées sur confortablesUI.
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- IA 817 2024-09-07 21:31:02
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- Éditeur | ScienceAI Récemment, une équipe de recherche conjointe de l'Université Jiao Tong de Shanghai, de l'AILab de Shanghai, de China Mobile et d'autres institutions a publié l'article « Towards Evaluating and Building Versatile Large Language Models for Medicine » sur la plateforme de prépublication arXiv, analysant et discutant de manière approfondie de la médecine clinique. de grands modèles de langage sous de multiples perspectives de données, d’évaluation et d’application de modèles. Toutes les données, codes et modèles impliqués dans cet article sont open source. GitHub :https://github.com/MAGIC-AI4Med/MedS-InsPaperLink :https://arx
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- Percée dans la recherche sur le séquençage unicellulaire Editeur | Le séquençage unicellulaire de la peau du radis est devenu un outil puissant pour analyser la complexité cellulaire de maladies complexes. Cependant, son coût élevé limite son application à grande échelle dans la recherche biomédicale. Les méthodes traditionnelles de déconvolution cellulaire peuvent déduire les proportions des types de cellules à partir de données de séquençage en masse moins chères, mais ne peuvent pas fournir la résolution fine requise pour l’analyse d’une seule cellule. Pour relever ce défi, des chercheurs de l'Université McGill au Canada ont développé « scSemiProfiler », qui combine des modèles génératifs profonds avec des stratégies d'apprentissage actif pour créer un cadre informatique innovant. scSemiProfiler est très précis et capable de déduire des profils de cellules uniques dans de grandes populations. Il peut être étroitement intégré à de véritables données d’analyse de cellules uniques
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