400万人が利用する会社訪問アプリ
アプリケーション・バックエンド設計と実装: 製品のバックエンド全体の設計と実装を行いました。これには PostgreSQL と PL/pgSQL データマート、Rust ウェブサーバ、GraphQLクエリ、アプリケーションイベントのための PubSub ベースのメッセージが含まれています。
◦ 読み物: ディープラーニング(グッドフェロー)、線形代数(シロフ)、凸最適化(ボイド)、情報理論の要素(カバー&トーマス)、確率論(ジェインズ)、スパース分散メモリ(カネルバ)、現在の論文多数 ◦ 研究の課題・実現: 変分オートエンコーダー、変換器、注意、二重降下、自己回帰型生成ネット。モデルを実装し、Google Colab TPU と GPU で学習。
Implementation of Vector-Quantized Autoencoder with Wavenet decoder, from https://arxiv.org/abs/1901.08810 for unsupervised voice / phoneme representation learning
◦ ジェノミクス解析ソフトウエア: BlinCyto レスポンダー/非レスポンダー研究で、サンプルのペア間で白血病 B 細胞の 一塩基多型およびインデル (挿入・欠失) 変異距離解析を実行するためのソフトウェアを 作成しました。30 テラバイトの全ゲノムシークエンス(35 サンプルの倍数性と接合性を解析しました。薬剤抵抗性の遺伝的メカニズムの解明を試みました。スライ
Wij-wemnan (no meaning to the name) is the beginning of a webGL-based plotting program for plotting many (~ 1 million) data points, with interactive selection. It also has an FM-index based local substring search for large lists.
◦ 変異推論: アラインメントされた塩基配列から宿主内の多様なウイルス座における ヌクレオチド組成を推論するためのベイジアン因果モデルを実装しました。事後分布から サンプリングすることで、信頼区間を用いて塩基組成を推定します。
Next-gen sequence BAM parsing library with memory efficient multi-threaded pileup, probabilistic base composition inference.
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アムジェン株式会社 / 科学者レベル 5・ゲノム解析課
Wij-wemnan (no meaning to the name) is the beginning of a webGL-based plotting program for plotting many (~ 1 million) data points, with interactive selection. It also has an FM-index based local substring search for large lists.