출처: https://www.nature.com/articles/s41467-024-49457-w PROBLEM STATEMENT"colocalization" 즉, 두 gene의 RNA들이 세포 안에서 서로 가까이 위치하는 경향이 있는가?1. PP testProximal Pair test를 통해 한 cell 안에서 gene A와 B의 transcript pair가 거리 d 이내에 있는 경우가 우연히 기대되는 것보다 많은지 확인한다. 단, 단순히 거리 d 이내에 있는 경우의 수를 세는 것이 아니라, 그 cell 자체의 spatial density를 null background에 반영해 비교한다. 이는 cell마다 크기도 다르고, RNA density도 다르고, transcript 수 자체도 다르기 때문이..

출처: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.01.20.700581v2 MANTIS: Analytics toolkit for spatial metabolomics with matching spatial transcriptomics dataMotivation Joint Spatial Metabolomics (SM) and Spatial Transcriptomics (ST) profiling is a powerful approach to fine-mapping of metabolic states associated with tissue function. Current computational tools for analysis of “SM+ST” data focus..

AbstractAutomated Traffic Signal Performance Measures (ATSPMs) have been widely adopted by transportation agencies for real‐time monitoring and optimization of signal operations, yet their application to intersection safety remains limited and mainly based on small sample sizes. To address this gap, an eighteen-month dataset of cycle-level ATSPM metrics was integrated with geolocated crash recor..

출처: https://arxiv.org/abs/2304.12523 CIMLA: Interpretable AI for inference of differential causal networksThe discovery of causal relationships from high-dimensional data is a major open problem in bioinformatics. Machine learning and feature attribution models have shown great promise in this context but lack causal interpretation. Here, we show that a populaarxiv.org AbstractThe discovery of ..

이 글은 현대엔지비 2026 온라인 특강 (지능형자동차 인지 직무) - 최준원 교수님 강의를 수강한 후 작성되었다. 최근 자율주행 업계는 Scaling Law를 성공의 핵심 동력으로 보고 있다. 모델 파라미터 수, 학습 데이터 양, 학습 연산량을 함께 늘리면 자율주행에서도 언어모델처럼 성능이 꾸준히 개선될 것이라는 관점이다.Scaling Law란 무엇이고, 왜 기존 모듈화 방식을 대체하려 할까?Scaling Law는 모델 파라미터 수, 학습 데이터 양, 학습 연산량 이 세 가지를 함께 늘렸을 때 모델 성능이 예측 가능한 멱함수 곡선을 그리며 꾸준히 개선된다는 경험적 관찰이다. 원래는 언어모델 연구(Kaplan et al. 2020, Chinchilla 2022)에서 정립된 개념인데, 자율주행 업계가 이 ..

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