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无线可穿戴生态系统用于自由生活动物的社交网络分析
摘要 - 了解动物社会系统的动态需要研究接触和相互作用的变化，这受环境条件，资源可用性和捕食风险以及其他因素以及其他因素的影响。传统（直接）观察方法有局限性，但是传感器技术和数据分析的进步为研究这些复杂系统在自然主义环境中研究这些复杂系统提供了前所未有的机会。接近日志记录和跟踪设备，捕获运动，温度和社交互动，提供了无创的手段来量化行为并开发动物社交网络的经验模型。然而，挑战仍然在整合不同的数据类型，结合更多的传感器模式以及解决后勤约束。为了解决这些差距，我们开发了一个具有新功能的无线可穿戴传感器系统（称为“ juxta”），包括模块化电池组，用于组合数据类型的内存管理，可重新配置的部署模式以及用于数据收集的智能手机应用程序。我们介绍了一项有关草原田鼠（Microtus ochrogaster）的试点研究的数据，该研究表现出相对复杂的社会行为。我们证明了juxta的潜力增加了我们对自由生活动物的社交网络和行为的理解。此外，我们提出了一个框架，以指导将来的研究融合时间，空间和事件驱动数据。通过利用无线技术，电池效率和智能传感方式，我们的可穿戴生态系统为动物社交网络研究中的实时，高分辨率的数据捕获和分析提供了可扩展的解决方案，为探索跨物种和环境的复杂社会动态开辟了新的途径。
决定 - 欧洲数据保护主管
21。EDP已考虑委员会和爱尔兰在调查期间提交的所有陈述和证据，包括在对初步评估的书面答复和听证会上的书面答复。EDP还考虑了Microsoft在其网站上提供的信息，并且在相关方面，欧洲经济领域的数据保护当局（“ EEA”）和荷兰司法部发出了许多报告。这些报告在本研究中很重要，因为它们涉及委员会根据2021年ILA使用的Microsoft产品相同或相似的企业版本。换句话说，这些产品是Microsoft 365软件或其早期版本的一部分。他们还涉及与Microsoft相同或相似的个人数据类型的流量
支持 AUTOSAR Classic
作为 Connext® 产品套件的开发者，RTI 拥有全球规模最大的专注于 DDS 的工程和专业服务团队。全新 RTI Connext® AUTOSAR Classic 集成工具包现已面向 Connext Drive 用户推出，作为 Connext® Micro 和 Connext® Cert 的补充产品。该工具包提供了一个代码生成工具，支持跨标准格式（OMG® IDL、OMG DDS-XML 和 AUTOSAR ARXML）自动转换数据类型定义，并生成支持 C 代码，用于在运行时环境 (RTE) 和 DDS 通信框架之间进行数据转换和数据编组。
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出
使用机器的多种疾病预测...
摘要：机器学习方法通过实现精确和及时的疾病预测来改变医疗保健。同时预测多种疾病可以大大增强早期发现和治疗，改善患者的结果并降低医疗保健费用。该系统研究了机器学习算法在预测多种疾病，解决其优势，障碍和未来前景时的使用。它提供了通常用于疾病预测的各种机器学习模型和数据源的概述，强调了特征选择，模型评估以及多种数据类型的融合以改善疾病预测。研究结果强调了多疾病预测中机器学习的希望及其提高公共卫生的潜力。
对机器学习应用程序数据的数据进行系统的审查：数据质量，类型，预处理和管理
添加剂制造（AM）技术正在成熟和穿透行业的各个方面。越来越多的设计，过程，结构和属性数据收集到的机器学习（ML）模型可用于分析数据中的模式。数据集和处理方法的质量对于这些ML模型的性能很重要。这项工作回顾了有关该主题的最新出版物，重点关注数据类型以及数据处理方法和已实现的ML算法。然后，根据生命周期阶段对ML应用程序的示例进行分类，并将研究重点进行。在数据管理方面，引入了现有的公共数据库和数据管理方法。最后，给出了当前数据处理方法和建议的局限性。
奥地利空间应用计划 - FFG
该项目旨在分析和评估冰川和雪水文方面的时间同步机载激光扫描数据和 TerraSAR-X 卫星数据。因此，在 2007/2008 冰川年期间，在 Hintereisferner 和 Kesselwandferner（蒂罗尔）进行了四次激光扫描数据采集活动。除了比较这两种数据类型之外，该项目的另一个目标是继续全球独一无二的激光扫描数据时间序列，该序列可追溯到 2001 年。基于激光扫描数据，计算、比较和评估 DEM（数字高程模型）和表面分类图以及相关 TerraSAR-X 数据产品。在 EO 数据采集期间的实地活动数据有助于验证结果。
人工智能与机器学习（HIC-AIM）
此外，患者隐私和临床试验或研究信息的“同意”在确保统计显著性安全性和有效性措施所需的协议方面可能面临自身的挑战。有一个网络安全隐私风险管理框架，其中包括一些数据类型的标准。（NIST 800- 60：信息类型分类）。确保安全性和有效性的性能要求不应受到去识别或潜在隐私问题以及对用于测试软件的数据的相关影响的影响，因为这会损害准确确定性能的能力。（Ruishan Liu、Shemra Rizzo、Samuel Whipple、Navdeep Pal、Arturo Lopez Pineda、Michael Lu、Brandon Arnieri、Ying Lu、William Capra、Ryan Copping 和 James Zou，2021 2
与加拿大代表团的网络
AutoAalign开发了一个旨在改变制造业的AI平台，利用了尖端的AI技术，其可靠性在不同的数据类型上提高了可靠性，以简化和彻底改变制造过程并推动运营效率。该解决方案是由全球顶级实验室构建的，NVIDIA将解决方案集成到其企业AI平台中。自动对制造业领域采用的重大障碍，包括绩效问题，监管问题，安全性和声誉损害的风险。AutoAalign的解决方案是AI主管，通过实时监督AI来解决问题并提高结果一致性来解决这些问题。该解决方案提供了全面的错误检查，从而导致安全有效的AI。
征集临时研究提案 - 医学和健康领域的可重复人工智能
11.方法和技术工作计划。12.数据 - 将要使用的数据/信息（结构化或半结构化/非结构化）的简要说明。数据类型（例如图像、时间序列、实验室测试、“组学”、文本、电子健康记录等。或上述组合。数据大小（文件大小、样本数量）。数据结构（数据库类型、文件格式和内容等）。数据加载方式描述（需要特殊软件、常见编程语言可用的数据加载器/导入器功能）。如果提案旨在生成新数据，则应提及样本大小和合作者详细信息。13.道德审查：解决审查要求，包括道德审查