随着时代的发展，人工智能、机器学习、数据挖掘等技术逐渐普及，各个领域都在尝试使用这些技术与领域内现有知识结合，从而拓展现有的研究。
腾讯云日志服务 CLS 团队联合北京大学软件工程国家工程研究中心、Tencent ES Oteam，在传统搜索引擎的基础上，引入了时序概念，实现了时序搜索引擎。该研究成果《TencentCLS: The Cloud Log Service with High Query Performances》已经被数据库顶会 VLDB 2022 接收，将于 2022 年 9 月份澳大利亚悉尼举行的 VLDB 学术会议上发布。
传统的关键词检索论文，浩如烟海的结果让你无所适从？试试人工智能检索引擎。根据你的研究兴趣和偏好，便捷而靠谱帮你找论文。
NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）作为各种高通量实验数据的公共存储库。这些数据包括基于单通道和双通道微阵列的实验，检测mRNA，基因组DNA和蛋白质丰度，以及非阵列技术，如基因表达系列分析（SAGE），质谱蛋白质组学数据和高通量测序数据。
话不多说，今天开始深入理解一下es中所谓的“倒排索引”。其实在索引中包括正排索引也就是根据id去直接检索数据，其实mysql中数据底层存储的主键索引就是正排索引，这个后续会讲到的，感兴趣可以关注一下哟；还有一种索引就是我们今天要讲的倒排索引，所谓的倒排索引呢，就是倒排索引它记录的是词，和词所存在的文档id的所有列表。通过这种索引结构的存储方式，其查询速率可想而知。其数据格式为
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者 | 朱耀明 单位 | 字节跳动人工智能实验室 研究方向 | 机器翻译 排版 | PaperWeekly 本文提出了一种自监督学习方法，让不同模态的数据可以被建模到同一个离散的细粒度表征中——即用一个类似词表的东西来建模跨模态的数据。作者认为用这种离散化的“词”可以提升跨模态检索的精度、并且让模型有更好的解释性。 论文标题： Cross-Modal Discrete Representation Learning 作者单位： MIT麻省理工学院 论文链接： h
1.核心期刊 CCL，全国计算语言学学术会议 ACL，国际计算语言年会 NIPS,神经信息处理系统进展大会 SCI SCI即《科学引文索引》(Science Citation Index），是由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information 简称ISI）创建的，收录文献的作者、题目、源期刊、摘要、关键词，不仅可以从文献引证的角度评估文章的学术价值，还可以迅速方便地组建研究课题的参考文献网络。SCI创刊于1961年。经过40年的发展完善，已从开始时单一的印刷
今天为大家介绍的是来自微软亚研院Fang Lei研究员的一篇关于回顾合成分析的论文。回顾合成分析是有着众多工业应用的有机化学中的重要任务。先前的机器学习方法利用自然语言处理技术在这个任务中取得了令人期待的结果，通过将反应物分子表示为字符串，然后使用文本生成或机器翻译模型预测反应物分子。传统方法主要依赖于字符串表示中的原子级解码，化学家很难从中获得有用的见解，因为人类专家倾向于通过分析组成分子的亚结构来解释反应。众所周知，某些亚结构在反应中是稳定的并且保持不变的。在文中，作者开发了一个亚结构级别的解码模型，通过完全数据驱动的方法自动提取产品分子中的常见保留部分。作者的模型在先前报道的模型基础上取得了改进，并且证明通过提高这些亚结构的准确性可以进一步提升其性能。
选自arXiv 作者：Yi Tay等 机器之心编译 编辑：陈萍 谷歌提出基于 Transformer 的可微文本检索索引，明显优于双编码器模型等强大基线，并且还具有强大的泛化能力，在零样本设置中优于 BM25 基线。 信息检索 (Information Retrieval, IR) 从互联网诞生之日起，便有着不可撼动的地位。如何从海量数据中找到用户需要的信息是当前研究的热点。目前比较流行的 IR 方法是先检索后排序（retrieve-then-rank）策略。在检索算法中，比较常用的是基于反向索引或最近邻
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 源 | 百度NLP 排版 | 夕小瑶的卖萌屋 本文介绍『文心大模型』的一项最新工作：“地理位置-语言”预训练模型ERNIE-GeoL。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2203.09127 实践中的观察 近年来，预训练模型在自然语言处理、视觉等多个领域都取得了显著效果。基于预训练模型，利用特定任务的标注样本进行模型微调，通常可以在下游任务取得非常好的效果。 然而，通用的预训练语言模型在应用于地图业务（如POI检索、POI推荐、POI信息处理等
1945年，一个美国科学家Vannevar Bush在《大西洋月刊》上发表了一篇文章《As We May Think》，提出一种信息机器的构想，就像下图中的样子。 这种机器内部用微缩胶卷（microf
“看新闻，查文献，做调研，找素材，怎么样样都要搜搜搜？”今天小研给大家介绍各种搜索引擎吧！让你的搜索更精确，更全面！ 📷 1 Google 学术搜索 http://scholar.google.com/（若打不开，修改host文件即可） 不少人说这玩意不好，尤其是与百度比较。这也只是一说，你可以自己试试。Google学术搜索滤掉了普通搜索结果中大量的垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其它文章的引用次数。略显不足的是，它搜索出来的结果没有按照权威度（譬如影响因子、引用次数）依次排列
我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人，比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的， 有些机器人有相当程度的知识储备， 比如你去买了一辆车， 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问： 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型，年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息（我们管这些信息叫词槽），所以机器人要先识别用户的意图， 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽（就是信息），然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后， 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题， 比如询问《某个车型如何更换刹车油》，这就要求机器人有相当的知识储备， 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案，而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧， 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的（GPT 只能当面向 C 端用户来用，企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识）， 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。
倒排索引是一种建立索引的方法。是全文检索系统中常用的数据结构。通过倒排索引，就是根据单词快速获取包含这个单词的文档列表。倒排索引通常由两个部分组成：单词词典、文档。
一开始是打算手写一下GCN，毕竟原理也不是很难，但想了想还是直接调包吧。在使用各种深度学习框架时我们首先需要知道的是框架内的数据结构，因此这篇文章分为两个部分：第一部分数据处理，主要讲解PyG中的数据结构，第二部分模型搭建。
转录调控是一种重要的调控机制，转录因子对基因的表达调控是其中研究的最广泛的一个领域。研究转录因子，最经典的数据库就是TRANFAC数据库，网址如下
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
本页主要介绍STN指令式检索的基本功能。按您可能遇到问题的先后顺序(从登录 STN 到退出)排列信息。
本文用简明的样例，介绍如何使用Markdown和自动化工具帮你处理数学公式、参考文献引用、图片交叉索引等学术论文写作中常见的棘手问题。快来试试吧。
为了在提交的时候尽可能多的携带上下文信息，我们让提交信息包含了正在处理的JIRA编号。这样，将来如果有人回到我们现在正在提交的源代码，输入git blame，就能很容易的找出JIRA的编号。
在关系数据库系统里，索引是检索数据最有效率的方式,。但对于搜索引起，他它并不能满足其特殊要求：
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排 索引文件，简称 倒排文件(inverted file)。
之前我们介绍了关于 PubMed 里面关键词检索的注意事项，以及使用 PubMed 检索的三个方法, 具体可见 [[pubmed-使用指南#pubmed 关键词检索]]。今天对高级检索进行一下说明。
小白：新课题确定了，导师想要我研究 XXX 关于 XXX 的疾病的研究，在选产品呢，蛋白，抑制剂，一一搜索 ing…
写论文做研究的时候少不了要看论文，但是很多时候看过同类的论文之后发觉什么也没记住，本文将有三位牛人想大家分享他们在阅读论文的一些技巧，希望对大家有用。 科研牛人一： 从Ph.D到现在工作半年,发了12 篇paper, 7 篇first author 我现在每天还保持读至少2-3 篇的文献的习惯，读文献有不同的读法，但最重要的自己总结概括这篇文献到底说了什么，否则就是白读，读的时候好像什么都明白，一合上就什么都不知道，这是读文献的大忌，既浪费时间，最重要的是没有养成良好的习惯，导致以后不愿意读文献。 1.
前两天逛知乎的时候，偶然看到有人提了个问题：「你写论文时发现了哪些非常神的网站？」，便想着顺手答一波。
作为一个与计算机息息相关的专业，在每一年的毕业论文提交之际，总是少不了开发类论文的身影。作为开发类论文中必不可少的部分——系统测试用列表，更是论文的点睛之笔。是否能写好写好开发类毕业论文中系统测试中的用列表，将在很大程度决定系统存在的价值。
本届CVPR共有198位区域主席、3664位审稿人参与，共收到6656篇投稿，有1470篇论文被接收，接收率约22%。
JASPAR是一个免费公开的转录因子数据库，在该数据库中收录了转录因子的mitif信息，可以用来预测转录因子与序列的结合区域。网址如下
最近知乎推给我很多例如“如何证明自己的SCI论文是SCI论文”问题，让我来回答。乍一听，似乎不可理喻，实则不然。我们在晋级的时候，或者是某些博硕研究生申请奖学金的时候，你可能会注意到，高校或者科研机构都要求，提供发表论文的接收函，要求见刊，或者是提供检索报告。接下来大朋教授给大家捋一捋这个脉络。
其实，我们每次做临床科室大数据解析的时候，都战战兢兢、如履薄冰。因为担心会有漏检，或者出现错误。
路人在搞计算机之前，是负责小区建设规划的，上级领导安排路人负责一个万人小区建设规划，并提了一个要求：可以快速通过户主姓名找到户主的房子；让路人出个好的解决方案。
摘要：参数化语言模型（LMs）通过在大量网络数据上进行训练，展现出了显著的灵活性和能力。然而，它们仍然面临着诸如幻觉、难以适应新数据分布以及缺乏可验证性等实际挑战。在这篇立场论文中，我们主张将检索增强型LMs作为下一代LMs取代参数化LMs。通过在推理过程中结合大规模数据存储，检索增强型LMs可以更加可靠、适应性强，并且具有可归因性。尽管具有潜力，但检索增强型LMs由于几个障碍尚未被广泛采用：具体来说，当前的检索增强型LMs在超出知识密集型任务（如问答）的文本利用方面遇到困难，检索和LM组件之间的互动有限，缺乏用于扩展的基础设施。为了解决这些问题，我们提出了开发通用检索增强型LMs的路线图。这涉及重新考虑数据存储和检索器，探索具有改进的检索器-LM交互的流水线，并且在高效训练和推理的基础设施上进行重大投资。
要想成为一名合格的生物信息工程师，首要条件就是能在各大生信数据库中自由翱翔。目前的生信数据库大体可以分为三类：
如果说清华游戏公司模拟了社畜的工作场景，那么现在社畜的业余社交生活也被AI模拟了。
博士论文的写作是博士研究生主要要完成的工作。由于存在着较高的难度，较长的写作周期，以及在创新，写作规范，实际及理论意义等方面有着比较高的要求，博士论文的完成一般说来是有相当难度的。一篇好的博士论文不仅是一本好的学术专著，而且还是具有理论创新价值的学术探索成果。一个博士生从入学到毕业，就应该达到从一个学生到一个学者的转变，就应该变成为所研究领域的一位专家。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
论文名称：Sketch Less for More: On-the-Fly Fine-Grained Sketch Based Image Retrieval
transcription factors表示转录因子的名称，对应的基因，家族，序列等基本信息，DNA motifs代表该转录因子结合区域的保守模式，DNA binding sites代表该转录因子实际的结合区域，target genes代表转录因子调控的靶基因。
在上一期的推文 GEO数据库挖掘（1）--SCI文章速成 ，我们讲解了关于GEO数据库的背景知识，想必大家也了解了GEO是一个非常实用和权威的基因表达谱数据库。那么如何检索自己想要的数据呢？
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 2月21日至25日，第15届国际互联网搜索与数据挖掘大会（WSDM 2022）在线上召开，来自清华大学计算机系的研究团队获得了大会唯一的最佳论文奖！ 这也是自大会创办以来，由来自中国的科研团队首次获得该奖项。 WSDM（读音为「Wisdom」）由国际计算机学会（ACM）旗下的信息检索（SIGIR）、数据挖掘（SIGKDD）、数据库（SIGMOD）与网络信息处理（SIGWEB）等四个专委会共同举办，在数据挖掘领域享受崇高的学术声誉。 此外，除
作者 | 西西编辑 | 陈彩娴2月21日至25日，第15届国际互联网搜索与数据挖掘大会（WSDM 2022）在线上召开，来自清华大学计算机系的研究团队获得了大会唯一的最佳论文奖！这也是自大会创办以来，由来自中国的科研团队首次获得该奖项。WSDM（读音为「Wisdom」）由国际计算机学会（ACM）旗下的信息检索（SIGIR）、数据挖掘（SIGKDD）、数据库（SIGMOD）与网络信息处理（SIGWEB）等四个专委会共同举办，在数据挖掘领域享受崇高的学术声誉。此外，除了最佳论文奖，WSDM大会还公布了「时间检验
本文介绍了如何使用Lucene进行全文检索，包括索引和搜索的创建、文档的添加和删除、搜索结果的排序和格式、高亮显示搜索结果、分页处理、索引的优化和分布式处理等方面的内容。同时，还介绍了如何对搜索结果进行高亮显示和分页处理，以及如何利用Lucene的优化和分布式处理来提高搜索的效率和实时性。
上文我们已经详细的阐述了共识问题并介绍了一些共识算法，其中 Paxos 算法是 Leslie Lamport 于 1990 年提出的共识算法，不幸的是采用希腊民主议会的比喻很明显失败了，Lamport 像写小说一样，把一个复杂的数学问题弄成了一篇带有考古色彩的历史小说。根据 Lamport 自己的描述[1]，三个审稿者都认为该论文尽管并不重要但还有些意思，只是应该把其中所有 Paxos 相关的故事背景删掉。Lamport 对这些缺乏幽默感的人感到生气，所以他不打算对论文做任何修改。
一篇高质量的SCI论文，首先要有一个好的标题，映入眼帘才会知道其中的深意，还不知道SCI标题怎么写的小伙伴，一起来看看吧!
PubChem，即有机小分子生物活性数据，是一种化学模组的[数据库]，由美国国家健康研究院（ US National Institutes of Health，NIH）支持，[美国国家生物技术信息中心]。
Bert 给人们带来了大惊喜，不过转眼过去大约半年时间了，这半年来，陆续出现了与 Bert 相关的不少新工作。
深圳华大生命科学研究院联合多家机构的研究者们，利用华大堪称“超广角百亿像素生命照相机”的时空组学技术Stereo-seq，首次绘制了四种模式生物胚胎发育或器官的时空图谱，包括和人的基因相似度高达80%的实验室明星小鼠、参与高中课本里著名的摩尔根杂交实验的果蝇、胚胎发育研究的重要模式生物斑马鱼和植物研究的“网红”拟南芥。这是首次从时间和空间维度上对生命发育过程中的基因和细胞变化过程进行超高精度解析，为认知器官结构、生命发育、人类疾病和物种演化提供全新方向。
检索单个列：select 列名 from 表名； 例：select ename from emp; 检索多个列： select [列1,列2, ... ,列N] from 表名； 例：select ename , sal from emp; 检索所有列：select * from 表名； 例：select * from emp;
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