该论文介绍了MATES,一种基于深度学习的单细胞转座子定量工具。MATES通过分析独特比对读段的分布,精确分配多重比对读段,解决了转座子定量中的挑战。该方法在多个单细胞测序平台上验证,推动了转座子在基因调控研究中的应用。
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本文探讨了利用无标签开放数据进行语言模型的预训练和微调,提出了一种基于影响子集选择(ISS)的方法,以降低领域特定数据需求并提高训练效率。研究表明,使用小规模数据集可获得与大型模型相媲美的性能,并通过自主数据选择和优化算法显著提升模型在数学推理等任务中的能力。
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