کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Numerous biological and physical processes can be modeled as systems of interacting entities evolving continuously over time, e.g. the dynamics of communicating cells or physical particles. Learning the dynamics of such systems is essential for predicting the temporal evolution of populations across novel samples and unseen environments. Flow-based models allow for learning these dynamics at the population level - they model the evolution of the entire distribution of samples. However, current flow-based models are limited to a single initial population and a set of predefined conditions which describe different dynamics. We argue that multiple processes in natural sciences have to be represented as vector fields on the Wasserstein manifold of probability densities. That is, the change of the population at any moment in time depends on the population itself due to the interactions between samples. In particular, this is crucial for personalized medicine where the development of diseases and their respective treatment response depends on the microenvironment of cells specific to each patient. We propose Meta Flow Matching (MFM), a practical approach to integrating along these vector fields on the Wasserstein manifold by amortizing the flow model over the initial populations. Namely, we embed the population of samples using a Graph Neural Network (GNN) and use these embeddings to train a Flow Matching model. This gives MFM the ability to generalize over the initial distributions unlike previously proposed methods. We demonstrate the ability of MFM to improve prediction of individual treatment responses on a large scale multi-patient single-cell drug screen dataset.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
فرآیندهای بیولوژیکی و فیزیکی بیشماری را می توان به عنوان سیستم های موجودات متقابل که به طور مداوم در طول زمان تکامل می یابند ، مدل سازی شود.پویایی ارتباط سلولهای یا ذرات فیزیکی.یادگیری پویایی چنین سیستمهایی برای پیش بینی تکامل زمانی جمعیت در نمونه های جدید و محیط های غیب ضروری است.مدل های مبتنی بر جریان امکان یادگیری این پویایی ها را در سطح جمعیت فراهم می کنند - آنها تکامل کل توزیع نمونه ها را الگوبرداری می کنند.با این حال ، مدل های مبتنی بر جریان جریان محدود به یک جمعیت اولیه واحد و مجموعه ای از شرایط از پیش تعریف شده هستند که پویایی های مختلف را توصیف می کنند.ما استدلال می کنیم که چندین فرآیند در علوم طبیعی باید به عنوان زمینه های بردار در منیفولد Wasserstein از تراکم احتمال نشان داده شود.یعنی تغییر جمعیت در هر لحظه از زمان به دلیل تعامل بین نمونه ها به خود جمعیت بستگی دارد.به طور خاص ، این برای پزشکی شخصی که در آن رشد بیماری ها و پاسخ درمانی مربوط به آنها بستگی به ریز محیط زیست سلولهای خاص برای هر بیمار دارد ، بسیار مهم است.ما پیشنهاد می کنیم تطبیق جریان متا (MFM) ، یک رویکرد عملی برای ادغام در این زمینه های بردار بر روی منیفولد Wasserstein با استهلاک مدل جریان بر روی جمعیت اولیه.یعنی ، ما جمعیت نمونه ها را با استفاده از یک شبکه عصبی نمودار (GNN) جاسازی کردیم و از این تعبیه ها برای آموزش یک مدل تطبیق جریان استفاده می کنیم.این امر به MFM امکان تعمیم در توزیع های اولیه بر خلاف روشهای قبلاً پیشنهادی را می دهد.ما توانایی MFM را در بهبود پیش بینی پاسخهای درمانی فردی در مجموعه داده های صفحه نمایش داروهای تک سلولی چند بیمار در مقیاس بزرگ نشان می دهیم.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
