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网络安全AI：挖掘更深的教育指南
网络安全：Dig Geeper是为针对7-14岁的学生量身定制的一小时引人入胜且启发了一小时的课程。它的设计是由单身玩家在自己的设备上进行的，并以最少的教师干预的方式体验。这次冒险旨在增强数字素养，培养数字公民身份，并教给学生浏览AI-Driven World所需的批判性思维技能。学生将了解验证信息，了解偏见并负责任地使用AI技术的重要性。在整个经验中，学生将遇到各种互动场景，这些场景突出了人工智能的道德使用，多个信息源的必要性以及错误信息的影响。本教育工作者指南提供了所有必要的材料，以促进围绕AI的有意义的讨论和活动，从而确保学生对其数字职责有全面的了解。让我们开始这一旅程，以使下一代在AI增强社会中蓬勃发展所需的技能。
真菌内生菌的挖掘文化收集
Ascomycota构成了真菌王国中最大的门，并显示出广泛的生活方式，有些涉及植物的社会。基因组数据可用于许多对植物致病性的蛋白酶，但是无症状的植物居民的内生植物相对研究。在这里，使用短读和长阅读技术，我们对CABI培养物收集的15种内生菌菌株进行了测序和组装基因组。我们使用系统发育分析来完善分类单元的分类，这表明我们的15个基因组组件中有7个是第一个用于属和/或物种的。我们还证明，细胞量学基因组大小估计值可以作为评估组装“完整性”的有价值的度量，单独使用BUSCO时可以很容易地高估，并且对基因组组装计划具有更广泛的IM层面。在生产这些新的基因组资源时，我们强调了采矿的价值，以产生可以帮助解决与植物 - 菌件相互作用有关的主要研究问题的数据。
基于深度学习和数据挖掘的艺术设计风格挖掘
摘要。艺术设计风格是艺术家或设计师在创作过程中形成的独特视觉特征，它体现了创作者的艺术成就，美学概念和技术手段。在本文中，将深度学习（DL）和数据挖掘（DM）技术组合在一起以挖掘艺术设计样式信息，并将其与计算机辅助设计（CAD）系统集成在一起，以实现CAD系统的智能升级。通过实时建议和设计方案优化，设计师可以找到更快地满足其需求的设计样式。为了实现此目标，提出了一系列优化策略，包括改进特征提取方法，引入更有效的学习算法和调整参数。通过实验验证，发现这些策略显着提高了艺术风格转移的准确性，并大大缩短了处理时间。优化的算法可以更准确地学习和表达艺术风格的特征，同时在处理大型数据时保持高效率。研究结果为CAD艺术设计的增长奠定了坚实的基础，并为未来的研究提供了宝贵的参考和启蒙。
在挖掘职业视角的物理学 - Indiono Global
在2003年初，他加入了萨德伯里的Snolab。他在那里工作了大约5年，照顾了主要探测器。这是他在活跃的矿山工作的第一次经历。他对这项工作着迷和挑战。照顾具有复杂电子设备的10K通道检测器非常具有挑战性。他总是在打电话，有时会在半夜打电话来解决问题。工作本身非常令人兴奋，具有挑战性的任务，例如从噪声进入系统中的位置以及理解Cherenkov Light锥体中的不对称性。
业务流程分析：从建模到挖掘（第二版）
如今，一家公司的成功取决于其业务流程（营销和销售、采购、生产、物流等）的良好知识、运营和管理。公司需要详细了解其流程并加以控制，以使流程高效、有效并简化公司目标。出于这个原因以及不断变化的市场，他们采用一种整体方法来管理业务流程，即“业务流程管理”。ARIS 是业务流程管理领域的领先软件，结合了流程设计、流程共享、流程分析和流程挖掘。通过 ARIS，公司可以深入了解其业务流程和整个企业结构（企业业务架构）。通过这种方式，公司能够提供其运作的精确图像，并可以分析流程性能（流程报告和分析），以不断改进其业务。ARIS 被世界各地最重要的公司广泛使用，拥有超过 10,000 个客户。此外，领先的咨询公司使用流程建模方法来推动不同类型的项目（业务转型/合并和收购/治理风险与合规/ IT 实施），并要求其顾问具备业务流程分析技能。成功完成本课程后，学生应该能够：
白皮书挖掘的药物发现量数据
与车辆对照相比，UGT特异性代谢产物的形成用于计算IC 50值（可产生50％抑制作用的测试化合物）。 如果需要，也可以使用随访KI确定。用于计算IC 50值（可产生50％抑制作用的测试化合物）。随访KI确定。
自动挖掘人类和小鼠基因集的
*应与之相对应：电子邮件：avi.maayan@mssm.edu摘要摘要Gene表达式Omnibus（GEO）是转录组学和其他OMICS数据集的主要开放生物医学研究存储库。目前，它包含来自世界各地许多生物医学研究实验室收集的数万研究中的数百万个基因表达样品。虽然地理存储库的用户可以搜索描述用于查找相关数据集的研究的元数据，但当前没有任何方法或资源可以促进在数据级别上对GEO进行全局搜索。为了解决这一缺点，我们开发了Rummageo，这是一种WebServer应用程序，可实现基因表达签名搜索沉积在GEO中的大量人和小鼠RNA-Seq研究。为了开发搜索引擎，我们从ArchS4可获得的均匀对齐的GEO研究中对样本条件进行了离线自动识别。然后，我们计算出差异表达特征，以从这些研究中提取基因集。总共rummageo目前包含135,264个人和158,062个小鼠基因集，这些基因集从23,395个地理研究中提取。接下来，我们分析了Rummageo数据库的内容，以识别统计模式并执行各种全局分析。Rummageo数据库的内容作为签名搜索，PubMed搜索和元数据搜索功能提供了网络服务器搜索引擎。总的来说，Rummageo为生物医学研究社区提供了前所未有的资源，为许多未来的研究提供了假设的产生。Rummageo搜索引擎可从以下网站获得：https：//rummageo.com/。引言基因表达综合（GEO）包含数以万计的转录组学研究，以及由RNA-Seq 1收集的超过200万个全基因组基因表达样品。这种大规模的转录组学谱分析涵盖了许多生物，疾病，药物治疗，遗传扰动，例如敲除，敲低和跨组织，细胞类型和细胞系的基因过表达。在GEO中的此转录组学数据可能很难搜索和重复使用，因为它主要是以RAW FASTQ文件格式提供的，并且有关每项研究条件的元数据，并且每项研究中的样本在格式中不一致，并遵循不同的命名约定2。通过标准化和重组地理元数据，已经进行了多次尝试，以使地理研究更好地搜索。例如，QeometAdb提供了一个R软件包和随附的SQLite数据库以在本地查询GEO数据集，从而提高了查询速度和Geo Metadata 3的可访问性。同样，Regeo使用自然语言处理（NLP）技术来提取时间点和疾病
关联规则挖掘频繁模式的量子算法
从大型交易和项目数据库中生成最大频繁模式以进行关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究课题。关联规则挖掘旨在发现隐藏在大型数据库中的项目之间的有趣相关性、频繁模式、关联或因果结构。通过利用量子计算，我们提出了一种有效的量子搜索算法设计来发现最大频繁模式。我们修改了 Grover 的搜索算法，以便使用任意对称状态的子空间代替整个搜索空间。我们提出了一种新颖的量子预言机设计，该设计采用量子计数器来计算最大频繁项目，并使用量子比较器来检查最小支持阈值。由于搜索仅在子空间中，因此所提出的导出算法提高了正确解决方案的速率。此外，我们的算法显著扩展并优化了设计中所需的量子比特数，这直接对性能产生了积极影响。我们提出的设计可以容纳更多的交易和项目，并且仍然以较少的量子比特数具有良好的性能。
关联规则挖掘的量子算法实验实现
摘要 —最近，提出了一种用于数据挖掘中一项基本重要任务的量子算法，即关联规则挖掘 (ARM)，简称 qARM。值得注意的是，qARM 在实现 ARM 的主要任务（即从事务数据库中查找频繁项集）方面比其经典算法有显著的加速。在本文中，我们通过 IBM 量子计算平台在真实量子计算机和量子计算模拟器上实验性地实现了 qARM。首先，我们为 2×2 事务数据库（即涉及两个事务和两个项目的交易数据库）设计了 qARM 的量子电路，并在四台真实的五量子比特 IBM 量子计算机和模拟器上运行它。对于更大的 4×4 事务数据库，这将导致电路具有比当前可访问的 IBM 真实量子设备所能处理的更多的量子比特和更高的深度，我们还构建了 qARM 的量子电路并仅在“aer 模拟器”上执行它们。两个实验结果均表明，两个事务数据库中的所有频繁项集均按预期成功导出，证明了 qARM 的正确性和可行性。我们的工作可以作为基准，并为在嘈杂的中型量子设备和通用容错量子计算机上为更大的事务数据库实现 qARM 提供原型。
深海沉积物的生物活性和代谢组挖掘...
1 GEOMAR 海洋生物技术中心 (GEOMAR-Biotech)，海洋天然产物化学研究部门，GEOMAR 亥姆霍兹基尔海洋研究中心，Am Kiel-Kanal 44, 24106 Kiel，德国 2 化学和生物化学科学跨学科中心 (CICA)，科鲁尼亚大学理学院，15071 Coruna，西班牙 3 深海生态和技术部门，亥姆霍兹极地和海洋研究中心，Alfred Wegener 研究所，Am Handelshafen 12, 27570 Bremerhaven，德国 4 那不勒斯费德里科二世大学农业系，Via Università 100, 80055 Portici，意大利 5 那不勒斯费德里科二世大学药学系，Via Domenico Montesano 49, 80131 Naples，意大利 6 基尔大学数学与自然科学学院，Christian-Albrechts-Platz 4, 424118 基尔，德国 * 通讯地址：dtasdemir@geomar.de;电话：+49-431-600-4430