苏州婚庆公司网站建设案例,网页微信电脑版,做网站推广托管注意,做天然文化石的网站昨天我的new bing申请下来了#xff0c;有了聊天的界面#xff1a; 但是解析pdf的英文文献#xff0c;还是不行#xff0c;没有对话窗口。就问了一下chatGPT#xff0c;方案如下#xff1a;
要使用New Bing解析PDF文献#xff0c;你需要以下几个步骤#xff1a;
1有了聊天的界面 但是解析pdf的英文文献还是不行没有对话窗口。就问了一下chatGPT方案如下
要使用New Bing解析PDF文献你需要以下几个步骤
1申请加入new bing的等待名单等待邮箱通知 2收到new bing的邀请通知 3安装Edge 开发者12版本Edge DEV 4用Edge DEV打开pdf打开对话窗口就可以沟通了。
下面结合我的经验介绍一下相关步骤。
1. 申请new bing的waitlist名单
详见我的文章
如何使用微软bing的chatGPT 注意
不要用126,163qq邮箱可以用outlook和gmail邮箱注册后会收到一封邮件要12~15天左右才能收到确认邮件
2. 收到new bing的邀请通知
详见我的文章
过了我可以用new bing的chatGPT了
用了12天收到的确认邮件 3. 安装Edge Dev版本才能解析pdf文献
下载地址https://www.microsoftedgeinsider.com/en-us/download/dev 安装一下打开界面如下右上角有个图标
4. 用Edge Dev打开英文pdf文献
比如这里打开一篇水产的英文文献pdf 选择浏览器右上角的图标进入对话框 5. 开始询问
5.1 这篇文章主要内容介绍 您好这是必应。这篇文章的主要内容是利用单步基因组最佳线性无偏预测ssGBLUP方法来提高巨型淡水虾Macrobrachium rosenbergii体重的遗传评估效率。文章使用了410个基因分型的亲本和83,480个单核苷酸多态性SNP位点来估计体重的方差成分和遗传参数并通过五折交叉验证CV来计算遗传值EBV和基因组遗传值GEBV的预测准确度。文章发现使用ssGBLUP方法比使用传统的基于谱系的pBLUP方法可以提高体重GEBV的预测准确度和选择反应并且可以更准确地反映亲本之间的亲缘关系。 5.2 这篇文章用的是什么方法 这篇文章用的是单步基因组最佳线性无偏预测ssGBLUP方法。这是一种结合了基于谱系的pBLUP方法和基于分子标记的GBLUP方法的遗传评估方法。它可以利用少量的基因分型数据和大量的表型数据来构建一个更准确的亲缘关系矩阵H从而提高遗传值和基因组遗传值的预测准确度和选择反应。 您想了解更多关于ssGBLUP方法的原理或步骤吗
5.3 请问ssGBLUP方法有什么优势或局限性 ssGBLUP是一种基于基因组和谱系信息的单步最佳线性无偏预测方法用于动物育种中的遗传评估和选择。ssGBLUP方法有以下优势和局限性 优势ssGBLUP可以利用高密度SNP标记来构建更准确的亲缘关系矩阵从而提高遗传参数的估计精度和育种值的预测准确度1234。ssGBLUP还可以利用不同权重的SNP标记来进行基因组广泛关联分析GWAS从而发现与目标性状相关的SNP位点。ssGBLUP还可以适用于任何类型的群体包括有或无谱系信息、有或无基因组信息、有或无近交等。
局限性 ssGBLUP需要大量的计算资源和时间来处理大规模的数据集尤其是当亲缘关系矩阵非常稠密时3。ssGBLUP还需要对SNP标记进行质量控制和过滤以避免引入噪声和偏差。ssGBLUP还可能受到群体结构、选择历史、遗传漂变等因素的影响从而降低预测效果。 希望这些信息对您有所帮助。
会给出一个参考文献
5.4 文章主要是使用什么软件什么参数实现的 文章中使用了单步基因组最佳线性无偏预测ssGBLUP方法来估计遗传参数和预测遗传增益。ssGBLUP方法是一种利用高密度基因型数据进行遗传评估的流行方法1。文章中使用了动物模型结合SNP标记和家系数据构建的关系矩阵H或者只用家系数据构建的关系矩阵A来估计方差组分。文章中没有提到具体使用的软件和参数但根据其他文献23可能使用的软件有BLUPF90、ASReml、WOMBAT等可能使用的参数有SNP标记数目、交叉验证次数、选择强度等。 ASReml是一种用于拟合线性混合模型的软件可以处理大规模的数据和复杂的方差协方差结构1。ASReml的实现方法主要是基于平均信息算法AI利用似然函数和其一阶和二阶导数来估计参数2。ASReml有两种参数化方式一种是基于比例gamma的另一种是基于分量sigma的具体取决于残差模型的设定2。ASReml还有一个R语言接口ASReml-R可以在R环境中进行数据处理、分析和输出管理 5.5 文章中遗传进展是如何计算的 遗传进展是指在一定的选择压力下一个群体的遗传水平随着世代的变化而发生的改变1。文章中遗传进展是用选育值或基因选育值EBV或GEBV的差异来计算的。选育值或基因选育值是指一个个体对后代表现的预期贡献它可以用线性混合模型来估计2。文章中使用了五折交叉验证法CV来评估选育值或基因选育值的准确性然后根据不同世代之间的平均选育值或基因选育值的差异来计算遗传进展。 6. 结论
new bing可以翻译论文中的内容或者段落准确性较高可以针对某个方法或者内容进行交流new bing会给出相关的参考文献可以对某个概念或者方法进行拓展
对于阅读文献可以加快速度加深理解加强关联。
利器
