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Fortigate 400F系列数据表
服务解决了应用程序使用情况以及总体数据安全性的许多安全用例。这由数据泄漏（DLP）组成，可确保跨网络，云和用户的数据可见性，管理和保护（包括阻止去渗透），同时简化合规性和隐私实现。分别，我们的内联云访问安全经纪人（CASB）服务保护运动，静止和云中的数据。服务执行主要合规性标准，并管理帐户，用户和云应用程序使用情况。服务还包括旨在不断评估您的基础架构的功能，验证配置是否有效和安全，并产生对可能影响业务运营的风险和脆弱性的认识。这包括在物联网设备上进行物联网检测和物联网漏洞相关性的覆盖范围。
基准测试揭示了深度学习变体呼叫者对细菌纳米孔序列数据的优越性
摘要14变体调用在细菌基因组学中至关重要，鉴定了疾病的识别15传播簇，系统发育树的构造以及抗菌耐药性养育16。本研究使用牛津纳米孔技术（ONT）和Illumina 18测序对14种不同细菌种类的SNP和INDEL变体进行了全面的基准测试。我们生成金标准参考基因组和项目变化，从密切的19个相关菌株上产生了它们，从而创建了SNP和Indels的生物学现实分布。20我们的结果表明，与传统方法和Illumina相比，基于深度学习的工具的Ont变体调用提供了更高的21 SNP和Indel精度，而Clair3总体上提供了最多的AC-22策展结果。我们研究了错过和错误呼叫的原因，突出了简短读取中固有的限制23，发现Ont的传统限制与均聚物 - 24诱导的Indel错误无关，而高准确的基本模型和深度学习的基于深度学习的25个变体呼叫。此外，我们对读取深度对变体的影响的发现提供了价值26个能力的洞察力，用于对资源有限的测序项目进行测序，这表明10倍深度足够27，以实现匹配或超过Illumina的变体呼叫。28总而言之，我们的研究强调了SNP和Indel 29检测中的深度学习工具的卓越准确性，从而挑战了短阅读测序的至高无上。32系统错误的减少30及在较低的读取深度达到高精度的能力增强了31次通过在临床和公共卫生细菌基因组学中广泛使用的ONT的能力。
使用生成对抗网络生成合成时间序列数据，用于智能构建知识图
摘要。知识图表示三倍的数据，以将连接的数据点相互链接。这种知识表示形式具有多种应用，例如查询和查找信息或进行数据推断。但是，在某些领域，例如医疗记录或智能房屋设备，这些知识图很难大规模公开可用，这是由于隐私性的。因此，有一种方法可以从原始数据中生成合成知识数据以进行大规模使用将是有益的。本文的目的是找出可以在多大程度上为知识图创建有意义的合成时间序列数据。尝试找到一种解决方案，以创建具有与原始数据相似的数据的解决方案，将测试两个现有的生成对抗网络（GAN），即CTGAN和TIMEGAN。实验的结果表明，这两个模型都设法从数据集中捕获了一些重要功能，但是两个模型都没有原始数据中的所有功能。需要进行进一步的研究，以找到满足有意义的合成知识图要求的解决方案。
仅从长读序列数据中提取的芒果染色体水平基因组
高质量的参考基因组和注释对于表征基因组的结构和功能变异以及探索促进现代分子育种的重要性状机制至关重要。随着单分子长读测序技术的开发和不断改进，我们现在可以组装高精度的端粒到端粒 (T2T) 基因组。从头基因组组装时代始于桑格测序，而第一个组装的真核基因组是 1996 年的酿酒酵母 (Dujon, 1996 )。随后，许多其他物种的基因组被组装起来，包括水稻（Goff 等人，2002 年）、玉米（Schnable 等人，2009 年）、拟南芥（拟南芥基因组计划，2000 年）和人类（Venter 等人，2001 年）。下一代测序的后续进展进一步改善了植物基因组组装，但它们仍然在伪分子中表现出数千个缺口，这主要是由于重复序列的普遍性和读取长度的限制（75-300 bp）（Belser 等人，2021 年；陈等人，2023 年）。
重新利用正常染色体微阵列数据，以使遗传洞察到先天性心脏病
简单的摘要：大约15％的患有先天性心脏病（CHD）的患者具有特定的遗传异常，称为拷贝数变体。他们的大多数基因检测（称为染色体微阵列（CMA））被认为是正常的。但是，我们怀疑即使在测试结果中没有报告过一些很小的遗传缺失，也可能与CHD有关。为了调查这一点，我们研究了319例CHD患者的基因测试数据。然后，我们专注于这些与CHD相关的小缺失中的基因，基于某些标准，例如它们与CHD的关联，其在胎儿心脏中的表达水平以及失去这些基因的潜在影响。分析数据后，我们发现这些未报告的小遗传缺失的可能性更大的可能涉及与CHD相关的基因以及可能很重要但以前尚未识别的基因。我们的研究表明，可以随时获得的“正常”基因测试数据对于发现与CHD的新遗传联系很有价值。此外，还应给予较小的遗传缺失，以使冠心病的潜在影响更加临床关注。
气候变化对死亡率的影响：基于法国时间序列数据的温度效应推断
大多数当代死亡率模型都依赖于推断趋势或过去的事件。但是，气候变化将受到人口动态的影响，尤其是温度对死亡率的影响。 在本文中，我们引入了一种新型方法，以使用多人口死亡率模型对预计死亡率进行影响。 这种方法将随机死亡率模型与气候流行病学模型结合在一起，预测由于每日温度波动而导致的死亡率变化，无论是过度还是不足。 这种方法的重要性在于它通过利用气候模型的温度预测来破坏死亡率预测的能力，并评估这种未指定的危险因素对常规死亡率模型的影响。 我们使用性别分层的法国数据说明了这种提出的死亡率模型，重点是过去的温度和死亡率。 利用各种IPCC场景中的气候模型预测，我们研究了与温度有关的预期寿命的收益和损失以及极端热浪引起的额外死亡率，并通过在预测间隔中评估这一新的风险因素来量化它们。 此外，我们分析了法国大都会的地理差异。但是，气候变化将受到人口动态的影响，尤其是温度对死亡率的影响。在本文中，我们引入了一种新型方法，以使用多人口死亡率模型对预计死亡率进行影响。这种方法将随机死亡率模型与气候流行病学模型结合在一起，预测由于每日温度波动而导致的死亡率变化，无论是过度还是不足。这种方法的重要性在于它通过利用气候模型的温度预测来破坏死亡率预测的能力，并评估这种未指定的危险因素对常规死亡率模型的影响。我们使用性别分层的法国数据说明了这种提出的死亡率模型，重点是过去的温度和死亡率。利用各种IPCC场景中的气候模型预测，我们研究了与温度有关的预期寿命的收益和损失以及极端热浪引起的额外死亡率，并通过在预测间隔中评估这一新的风险因素来量化它们。此外，我们分析了法国大都会的地理差异。
Fortigate 3900E系列数据表
服务解决了应用程序使用情况以及总体数据安全性的许多安全用例。这由数据泄漏（DLP）组成，可确保跨网络，云和用户的数据可见性，管理和保护（包括阻止去渗透），同时简化合规性和隐私实现。分别，我们的内联云访问安全经纪人（CASB）服务保护运动，静止和云中的数据。服务执行主要合规性标准，并管理帐户，用户和云应用程序使用情况。服务还包括旨在不断评估您的基础架构的功能，验证配置是否有效和安全，并产生对可能影响业务运营的风险和脆弱性的认识。这包括在物联网设备上进行物联网检测和物联网漏洞相关性的覆盖范围。
lbkt：长期序列数据的基于LSTM BERT的知识跟踪模型
摘要。知识追踪领域（KT）旨在通过分析他们的历史行为数据来了解学生如何随着时间的推移学习和掌握知识。为了实现这一目标，许多研究人员提出了使用智能辅导系统（ITS）的数据来预测学生随后的行动的KT模型。然而，随着其大规模数据集的发展，包含长期数据的大规模数据集开始出现。最近基于深度学习的KT模型在处理包含长期数据的大规模数据集时面临着低效率，低精度和低解释性的障碍。To address these is- sues and promote the sustainable development of ITS, we propose a L STM B ERT-based K nowledge T racing model for long sequence data processing, namely LBKT , which uses a BERT-based architecture with a Rasch model-based embeddings block to deal with different difficulty levels information and an LSTM block to process the sequential char- acteristic in students' actions.LBKT在ACC和AUC指标上实现了大多数基准数据集的最佳性能。
通过分析孟加拉国旅行者的密集微生物时间序列数据预测的人类肠道细菌之间的生态关系
图2。用于这些研究的大肠杆菌生物孢子菌株的一般示意图和初始表征。A.LASR活性的大肠杆菌生物孢子蛋白生物孢子蛋白具有质粒PSC11-L，具有LASR诱导的P LASI启动子，融合到LACZ Reporter和质粒PJN105-L和阿拉伯糖诱导的LASR中。该菌株响应3OC12 -HSL和0.4％阿拉伯糖产生β-半乳糖苷酶。3OC12-HSL诱导是剂量反应，半最大浓度为65 nm。B.大肠杆菌菌株组成型表达LACZ的质粒PVT19与融合到本构APHA-3启动子的LACZ。在存在或不存在3OC12 -HSL的情况下，该菌株会产生β-半乳糖苷酶。结果是两个（a）或三（b）独立实验的平均值，误差线代表标准偏差。