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双向PBWT（位置Burrows-Wheeler变换） 介绍 双向PBWT是一种高效的方法，可以在每个变体位点附近找到匹配簇，并在每个变体位点同时使用正向和反向PBWT研究匹配块的变化。 理查德·杜宾（Richard Durbin）开发了位置挖洞-轮式变换（PBWT），作为单倍型数据的表示形式，用于存储数据并有效地在一组单倍型之间找到匹配项。 双向PBWT的输入数据是阶段性基因型数据（采用VCF格式）。 依存关系 C ++（至少GCC 5） GNU Make GNU getopt 重击 [可选] Boost C ++库（内存映射文件必需） 安装 要安装程序，请使用以下方法将存储库克隆到本地文件夹： git clone https://github.com/ZhiGroup/bi-PBWT.git 输入存储库文件夹并编译程序： cd bi-PBWT make [可选]如果使用内

股票投资组合 该项目将创建一个精心挑选的股票清单的绩效仪表板。 投资开始的日期是2021年3月5日。与当前表现的比较是基于该日期的收盘价。 1.库存清单 Power BI通过Web门户从Yahoo Finance网站导入核心数据。 链接在下面列出。 VNQ： ：//ca.finance.yahoo.com/quote/VNQ/history p VNQ .tsrc fin-srch RBNK.TO： SMH： ： p SMH .tsrc fin- SOXX： ：//ca.finance.yahoo.com/quote/SOXX/history p SOXX .tsrc fin-srch AAPL： ：//ca.finance.yahoo.com/quote/AAPL/history p AAPL RY.TO： KBWD： ://ca.fi

机器学习的双向注意力流 这是的原始实现。 可找到提交的CodaLab工作表。 对于TensorFlow v1.2兼容版本，请参阅分支。 如有问题和建议，请联系 （ ）。 0.要求 一般 Python（已在3.5.2。上验证。Python2已报告问题！） 解压缩，wget（仅用于运行download.sh ） Python包 tensorflow（深度学习库，仅适用于r0.11） nltk（NLP工具，已在3.2.1上验证） tqdm（进度条，已在4.7.4上验证） jinja2（用于虚假化；如果只培训和测试，则不需要） 1.预处理 首先，准备数据。 下载SQuAD数据以及GloVe和nltk语料库（〜850 MB，这会将文件下载到$HOME/data ）： chmod +x download.sh; ./download.sh 其次，预处理Stanford QA数据集（以及GloVe向量），并将其保存在$PWD/data/squad （约5分钟）： python -m squad.prepro 2.培训 该模型具有〜2.5M参数。 该模型由NVidia Titan

事前预测和识别可疑活动是非常有益的，因为它可以增强对视频监控摄像机的保护。 在执行之前检测和预测人类的动作具有多种用途，例如自动机器人，监视和医疗保健。 本文的主要重点是监视视频中人为行为的自动识别。 3DCNN（3维卷积神经网络）基于3D卷积，在那里捕获了多个相邻帧中编码的运动信息。 3DCNN与Long short team memory（LSTM）和双向LSTM相结合，可根据对视频流中事件的以往观察来预测异常事件。 可以看出，与带有双向LSTM的3DCNN相比，带有LSTM的3DCNN导致精度提高。 实验是在UCF犯罪数据集上进行的。

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