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多组 SIR 模型中的最佳定向封锁
针对性原则在政府政策的经济分析中发挥着重要作用。应用这一备受推崇的原则则是另一回事，需要根据具体情况展示实质性的好处。在许多流行病中，感染或严重健康并发症的风险在不同的人口群体之间差异很大。通过封锁来阻止经济活动的成本在不同的人群中通常也是不同的。COVID-19 大流行也不例外，它已夺走全球 360,000 多人的生命（截至 2020 年 5 月 29 日），并导致了过去 90 年来最大的全球经济衰退。它的特点是与年龄相关的死亡风险非常高：65 岁以上的人因感染而死亡的人数约为 20-49 岁人的 60 倍。如此巨大的差异值得研究针对性政策的好处。在本文中，我们开发了流行病学 SIR 人群模型的多组版本，并对 COVID-19 进行了定量分析。2 我们专注于确定针对不同群体实施差异化封锁的最佳目标政策带来的好处。为此，我们解决了一个最佳控制问题，并研究了目标定位的可能性如何改善生命损失和经济损失之间的权衡。我们发现目标定位的好处是显著的。我们相信，我们开发的模型和分析可以应用于研究世界可能需要为之做好准备的未来流行病。我们从我们的模型的特殊情况开始，该模型由三个群体组成——年轻人（20-49 岁）、中年人（50-64 岁）和老年人（65 岁以上），这三个群体之间相互作用的唯一差异来自差异化封锁政策。我们根据 COVID-19 大流行选择参数，并描述不同类型的最佳政策。与其他关于大流行的研究一致，当菜单仅限于
用于理解功能多组学的多视角学习
复杂生物系统中的分子机制和功能目前仍难以捉摸。最近的高通量技术，如新一代测序，已经生成了各种各样的多组学数据集，从而能够通过多个方面识别生物功能和机制。然而，整合这些大规模多组学数据并发现功能见解仍然是一项具有挑战性的任务。为了应对这些挑战，机器学习已被广泛应用于分析多组学。本综述介绍了多视角学习——一个新兴的机器学习领域——并展望了其在多组学中的潜在强大应用。特别是，多视角学习比以前的整合方法更有效地学习数据的异质性和揭示串扰模式。尽管多视角学习已应用于计算机视觉和语音识别等各种环境，但尚未广泛应用于生物数据——特别是多组学数据。因此，本文首先回顾了最近的多视角学习方法，并将它们统一在一个称为多视角经验风险最小化 (MV-ERM) 的框架中。我们进一步讨论了每种方法在多组学（包括基因组学、转录组学和表观基因组学）中的潜在应用，旨在发现跨组学的功能和机制解释。其次，我们探索了对不同生物系统的可能应用，包括人类疾病（例如脑部疾病和癌症）、植物和单细胞分析，并讨论了使用多视角学习发现这些系统的分子机制和功能的好处和注意事项。
肿瘤分析器研究：综合、多组学、功能性肿瘤分析，为临床决策提供支持
Anja Irmisch 1,* ，Ximena Bonilla 2,3,4,5,* ，Stéphane Chevrier 6,* ，Kjong-Van Lehmann 2,3,4,5,* ，Franziska Singer 4,7,* ，Nora C Toussaint 4,7,* ，Cinzia Esposito 8,* ，Julien Mena 9,* ，Emanuela S Milani 10,* ，Ruben Casanova 6,* ，Daniel J Stekhoven 4,7,* ，Rebekka Wegmann 9,* ，Francis Jacob 11,* ，Bettina Sobottka 12,* ，Sandra Goetze 10,* ，Jack Kuipers 13,* ，Jacobo Sarabia del Castillo 8，*，Michael Prummer 7，Mustafa Tuncel 13，Ulrike Menzel 13，Andrea Jacobs 6，Stefanie Engler 6，Sujana Sivapatham 6，Anja frei 12，Gabriele Gut 8，Gabriele Gut 8，Joanna Ficek 2，Reinhard Dummer 1，Reinhard Dummer 1，肿瘤bac bac bac bac bue the+ beeren+ rudolf beerer+ Beisel 13，+，Bernd Bodenmiller 6，+，Viktor H Koelzer 12，+，Holger Moch 12，+，Lucas Pelkmans 8，+，Berend Snijder 9，+，Markus Tolnay 15，+，Bernd Wollscheid 10，+ 2,3,4,5,+,= ，米切尔·勒维斯克 1,+,=
家庭多组分运动游戏训练对老年人身体机能、认知和脑容量的影响：一项随机对照试验
衰老与身体机能、认知和大脑结构的衰退有关。考虑到人类生命建立在不可分割的身体和认知相互作用之上，通过运动游戏进行身体和认知相结合的训练是一种很有前途的抵抗年龄相关损伤的方法。这项研究的目的是评估家庭多元化运动游戏训练对老年人的 [i] 身体和认知功能以及 [ii] 大脑体积的影响，并与常规护理对照组进行比较。37 名健康且独立生活的 65 岁及以上的老年人被随机分配到干预组（运动游戏训练）或对照组（常规护理）。在 16 周的时间里，干预组的参与者每周进行三次家庭运动游戏（每次 30-40 分钟），包括太极拳练习、舞蹈和踏板认知游戏。对照组参与者继续他们的正常日常生活。前后测量包括对身体（步态参数、功能性肌肉力量、平衡、有氧耐力）和认知（处理速度、短期注意力、工作记忆、抑制、心理灵活性）功能的评估。进行 T1 加权磁共振成像以评估脑容量。31 名参与者（平均年龄 = 73.9 ± 6.4 岁，范围 = 65-90 岁，16 名女性）完成了研究。干预后，抑制和工作记忆显著改善，有利于干预组[抑制：F (1) = 2.537，p = 0.046，n 2 p = 0.11，工作记忆：F (1) = 5.872，p = 0.015，n 2 p = 0.02]。两项短期注意力广度测量显示，训练后对照组的注意力得到了改善 [F (1) = 4.309, p = 0.038, n 2 p = 0.03, F (1) = 8.504, p = 0.004, n 2 p = 0.04]。训练对身体机能或脑容量没有显著影响。随着时间的推移，两组的额叶区域和海马体的灰质体积均显著减少。研究结果表明运动游戏训练具有积极影响
ZEAMAP，适应玉米多组学时代的综合数据库
作为种植范围最广的作物之一，玉米 ( Zea mays L.) 已被科研人员和育种家广泛研究了一个多世纪。随着各种组学数据高通量检测的进展，人们积累了丰富的玉米及其野生近缘种大刍草的多维和多组学信息。整合这些信息有可能加速遗传研究并改良玉米农艺性状。为此，我们构建了 ZEAMAP ( http://www.zeamap.com )，这是一个综合性的数据库，包含多个参考基因组、注释、比较基因组学、转录组、开放染色质区域、染色质相互作用、高质量遗传变异、表型、代谢组学、遗传图谱、遗传图谱位点、种群结构和大刍草与玉米之间的驯化选择信号。ZEAMAP 用户友好，能够以交互方式整合、可视化和交叉引用多个不同的组学数据集。
认证人工智能 (AI) 从业者（考试 AIP-110） 课程编号：CNX0008 课程长度：5 天 课程描述概述：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为许多组织工具集的重要组成部分。如果使用得当，这些工具可以提供可操作的见解，从而推动关键决策并使组织能够创造令人兴奋、新颖和创新的产品和服务。本课程向您展示如何应用各种方法和算法通过 AI 和 ML 解决业务问题，遵循有条不紊的工作流程来开发合理的解决方案，使用开源、现成的工具来开发、测试和部署这些解决方案，并确保它们保护用户的隐私。 课程目标：在本课程中，您将实施 AI 技术来解决业务问题。您将：
认证人工智能 (AI) 从业者（考试 AIP-110） 课程编号：CNX0008 课程长度：5 天 课程描述概述：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为许多组织工具集的重要组成部分。如果使用得当，这些工具可以提供可操作的见解，从而推动关键决策并使组织能够创造令人兴奋、新颖和创新的产品和服务。本课程向您展示如何应用各种方法和算法通过 AI 和 ML 解决业务问题，遵循有条不紊的工作流程来开发合理的解决方案，使用开源、现成的工具来开发、测试和部署这些解决方案，并确保它们保护用户的隐私。 课程目标：在本课程中，您将实施 AI 技术来解决业务问题。您将：
— ACF5000 多组分 FTIR 排放监测系统
— • 连续、定量和选择性测量 HCl、HF、H 2 O、CO、CO 2 、SO 2 、NO、NO 2 、CH 4 、NH 3 、N 2 O、H 2 CO、O 2 和 VOC（其他气体可根据要求提供）• 最多 15 种测量组分（标准），可根据要求简单升级• 成熟的热湿萃取测量技术• 通过成熟的 FTIR 技术实现高稳定性、准确性和可靠性• 完全集成的 VOC 和 O 2 分析仪（可选）• 独特的气动喷射泵，无移动部件，需要处理的冷凝水少• QAL3 自动跨度漂移检查，无需测试气体• 通过仅使用一个采样系统的多组分测量技术，降低拥有、维护和安装成本• 完整的预制系统，空间要求适中，紧凑和模块化系统设计• 大型背光显示屏上清晰的状态消息和用户友好的操作员界面• 通过以太网或 Modbus TCP（模拟和数字输出，Modbus和 PROFIBUS 可选） • 通过以太网进行本地控制以进行服务，并通过 UMTS 进行远程维护 • 集成和显示来自其他探测器的信号（例如灰尘、汞、流量、压力、温度）
可修复多组件系统中的故障预测。
超大尺寸材料（例如地图、图纸、图表）的复制方法是将原件分成几部分，从左上角开始，从左到右分成相等的部分，并留有小重叠。每份原件也都拍摄一次，并以缩小形式包含在书的后面。
ACF NT 多组分排放分析系统... - ABB
以太网：出于安全原因，数据传输通过已设置的路由器进行，因此只允许访问系统控制器中的 AO2000 数据库。这样可以防止 FTIR 控制器受到可能的病毒攻击。为此，必须安装 AO2000 OPC 服务器或 AnalyzeIT Explorer，以便能够读取数据。这些程序必须单独订购。客户必须提供 OPC 客户端以集成到过程控制系统中。对于长度不超过 100 米的线路，可以使用带 RJ45 连接的 CAT5 规格电缆。对于长度超过 100 米的电缆，必须使用带合适转换器的光纤电缆。不提供电缆和转换器。在这种连接类型中，整个内部数据通信都是开放的，因此在选择要读取的数据时必须格外小心。在任何情况下都不能写入 AO2000 数据库！下订单时，应最迟在完成前 3 周指定客户网络中 ACF-NT 的 TCP/IP 地址、子网掩码和网关地址，以及补件编号 IPT、IPS 和 IPG。