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World File Search System挖掘
将更深入地挖掘到Oncospan的NGS数据
基因组学查看器（IGV）：高性能基因组数据可视化和探索。简短的生物信息。2013; 14（2）：178-192。 doi：10.1093/bib/bbs0172013; 14（2）：178-192。 doi：10.1093/bib/bbs017
评论：心血管疾病诊断和预测的机器学习和数据挖掘方法
简介：心血管疾病（CVD）是全球死亡的最常见原因，其患病率在低资源环境中以及收入较低的人中正在上升。目标：机器学习（ML）算法正在迅速发展并在CVD诊断和治疗决策的医疗程序中实施。每天，医疗保健业务都会创建大量数据。但是，大多数使用不足。从这些数据集中提取知识或其他用途的有效技术很少。方法：ML正在全世界的医疗保健行业应用。在健康数据集中，ML方法可用于预防运动障碍和心脏病。结果：此类重要信息的启示使研究人员可以对如何使用适当的治疗和诊断来获得特定患者的重大见解。研究人员使用各种ML方法研究了大量复杂的医疗保健数据，从而改善了疾病预测中的医疗保健专业人员。结论：这项研究的目的是总结使用机器学习和数据挖掘技术预测心脏病的一些当前研究，分析所采用的各种采矿算法组合，并确定哪些技术是有用且有效的。还考虑了预测系统中未来的方向。
挖掘物理康复运动的临床注释信息：自然语言处理算法开发和验证研究
背景：中风的患者的康复需要精确的个性化治疗计划。自然语言处理（NLP）提供了从临床笔记中提取有价值的锻炼信息的潜力，有助于制定更有效的康复策略。目的：本研究旨在开发和评估各种NLP算法，以从匹兹堡医学中心接受中风的患者的临床注释中提取和分类体育康复运动信息。方法：确定了13,605例被诊断为中风的患者的队列，并检索了含有康复治疗笔记的临床笔记。创建了一个全面的临床本体论，以代表身体康复运动的各个方面。最新的NLP算法，包括基于规则的基于机器学习的算法（支持向量机器，逻辑回归，梯度增强和ADABOOST）和大型语言模型（LLM）基于基于基于的算法（LLM）算法（CANTGPT [openai]）。这项研究的重点是关键性能指标，尤其是F 1分钟，以评估算法有效性。结果：对包含23,724个注释的数据集进行了分析，并具有详细的人口统计学和临床特征。基于规则的NLP算法在大多数领域都表现出卓越的性能，尤其是在检测F 1秒为0.975的“右侧”位置时，表现优于0.063的梯度提升。梯度提升在“下肢”位置检测中表现出色（F 1 -SCORE：0.978），基于规则的NLP超过0.023。它在“被动运动范围”检测中还显示出显着的性能，F 1次0.970，比基于规则的NLP提高0.032。基于规则的算法有效地处理了“持续时间”，“ sets”和“ reps”，f 1得分高达0.65。基于LLM的NLP，尤其是少量提示的Chatgpt，获得了很高的召回率，但通常较低的精度和F 1分。然而，在“向后平面”运动检测中，它表现出色，达到0.846的F 1次，超过了基于规则的算法的0.720。
深入挖掘，不断扩展 - 投资者关系
集团 2023 财年的收入高于 2022 财年，这主要得益于挪威 Brage 和 Yme 油田以及阿曼 Yumna 油田原油销售，这主要归因于挪威整体产量增加以及自 2023 年 1 月起纳入挪威 Yme 油田的采油量。由于阿曼计划维护生产设施和不可预见的运营问题导致生产停工，2023 财年 Yumna 油田采油量和销售量下降，部分抵消了收入增长。这些因素包括石油和天然气产量的枯竭、Yme 油田交易的非现金商誉减值以及石油和天然气资产和勘探与评估资产的减值，导致集团 2023 财年税后亏损。尽管如此，集团 2023 财年的调整后 EBITDA 强劲增长，经营活动现金流健康，现金状况良好。
超越炒作：在科技、媒体和电信领域挖掘 AI 和 gen AI 的潜力
生成式人工智能 (gen AI) 的出现，对于希望引领组织走向未来的领导者来说，既是挑战，也是重大机遇。机会有多大？麦肯锡研究估计，gen AI 每年可为经济增加 2.6 万亿至 4.4 万亿美元，同时将所有人工智能的影响提高 15% 至 40%。在技术、媒体和电信 (TMT) 领域，新一代 AI 用例预计将产生 3800 亿至 6900 亿美元的影响——电信领域为 600 亿至 1000 亿美元，媒体领域为 800 亿至 1300 亿美元，高科技领域为约 2400 亿至 4600 亿美元。事实上，在未来三年内，任何与 AI 无关的东西似乎都可能被视为过时或无效的。
自动挖掘 - 布罗奇
在开放坑中操作较小的卡车意味着有可能拥有较陡的墙壁和较窄的道路。实际上可以减少多达三分之二的道路宽度。这可以帮助您从多个角度运行，这些矿山的构建，维护和恢复既更快又便宜，并具有降低的土地面积占地面积。将其应用于周围的道路基础架构，还可以使您更有效地利用其他提取站点，从而将更多的资源带入您的有利可图的范围。
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。
找到资源，挖掘并建立在月球上。
•轨道和行星表面上的高精度相对定位和时间同步。•具有现实的通信限制的任务计划，操作和执行。•在其他特工和障碍物密集拥挤的地区快速，实时，协调的运动计划。•操作概念和工具，可为另一个星球上的飞船或机器人组的团队提供情境意识和指挥能力。•通过观察和估计多代理系统中其他代理的作用来进行无通信的协调。•合作操作和空间构造•合作信息收集和估算目标对象（大空间结构或小行星）。
挖掘血浆蛋白质组；一种新型的超敏感和高质子液体活检平台揭示了生物学上重要的低丰度生物群
两个高质子nulisa面板：开发并在疾病队列中开发并测试了一个250质子炎症面板和一个120个Plex中枢神经系统（CNS）疾病面板。炎症面板在单个面板中具有最全面的细胞因子和趋化因子和其他与免疫相关的蛋白质的覆盖范围，并且在检测高准确精度的低肥大蛋白方面表现出了较高的敏感性，从而可以检测到难以检测但具有生物学上重要的低利差生物标记物和cov cov cov and cov and cov and cov and cov and coimune and coim amune and coimmune and coimm and coimm and的敏感性。中枢神经系统面板是专门针对包括阿尔茨海默氏症的所有关键标志的神经退行性疾病设计的最大的多重图案，并且已经证明了与以前在血液中检测到具有挑战性挑战的各种神经退行性疾病相关的已建立蛋白和新型蛋白质的潜力。
通过统计模型检查和过程挖掘对定量产品线的白盒验证
我们提出了一种新的方法，通过将统计模型检查（SMC）与过程挖掘（PM）集成，以验证软件产品线（PL）模型。我们考虑了来自工程领域的面向功能的语言QFLAN。QFLAN允许对配备丰富的跨树和定量约束以及动态PL（例如分阶段配置）的方面进行建模。这种丰富性使我们能够轻松获得具有无限状态空间的模型，呼吁基于仿真的分析技术，例如SMC。例如，我们使用一个带有无限状态空间的运行示例。SMC是基于系统动力学样本的产生的分析技术家族。SMC的目的是估算一个系统的属性（例如，安装功能）或其中数量的期望值（例如，研究家族的产品的平均价格）。相反，PM是一个数据驱动的技术家族，它使用在执行信息系统执行中收集的日志来识别和推理其基础执行过程。这通常涉及识别和推理过程模式，瓶颈和改进的可能性。在本文中，据我们所知，我们首次提出了在副产品