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证明点数据安全姿势管理
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HCDT 2.0：一个高度可信的药物靶点数据库...
在药物治疗过程中，药物通过靶向基因、RNA 和通路影响细胞的作用和反应，药物-靶标相互作用对于阐明药物作用机制和促进药物研发至关重要。目前，存在许多药物-靶标相关数据库，但它们在结构和功能上相互独立，缺乏一致性。在 HCDT 1.0 中，我们收集了高度可信的药物与靶基因相互作用。在此基础上，我们开发了 HCDT 2.0，这是一个更新版本，它整合了药物-基因数据，并扩展到包括涉及药物-RNA 和药物-通路的相互作用。它涉及 20 个药物相关数据库，使用一致的标识符对药物、RNA、基因和通路名称进行标准化，以确保数据的一致性。在 HCDT 2.0 中，共识别出 1,304,370 个高可信度药物-靶标相互作用，其中包括 678,564 种药物与 7,297 个基因之间的 1,244,791 个相互作用、316 种药物与 6,430 个 RNA 之间的 11,770 个相互作用以及 6,290 种药物与 3,143 个通路之间的 47,809 个药物-通路相互作用。它将在预测药物疗效和不良反应、开发新型治疗策略和促进药物再利用方面发挥重要作用。
机器学习的大约8位浮点数
参数派生的二进制二进制8pp ieee754-2019符号描述值7 6 5 4 3 2 1 16 32 64 k存储（位）k 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 16 32 64 P Precision（bits）显着（位）P -1 6 5 4 3 2 1 0 10 23 52 Se全特异性指数SE 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 W - 1-1-1-1-1-1 0 1 3 7 15 31 63 15 127 1023 EMIN EMIN EMIN EMIN EMIN最小指数SE -EMAX 0-1-1 -1 -1 -1 -1 -1 -7 -15 -15 -15 -15 -31-15 -15 -142 -BIAS BIAN 4 -EM EMENT BIAN -EMENT BIAN BIAN BIAN 8 16 32 63 15 127 1023
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Defining Data Assets .................................................................................................................................................... 5 GQL Queries ................................................................................................................................................................. 5 Analytics ........................................................................................................................................................................ 5 Create Employee Lists ................................................................................................................................................. 6
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NHSC 站点数据表 - HRSA
FTE：所有员工的全职当量。全职当量是按个人计算的，计算方法是将报告期间个人获得报酬的总小时数除以工厂认为是全职的全年总小时数。个人获得报酬的总小时数包括个人工作并得到报酬的小时数，以及带薪休假时间，包括休假、病假、继续教育旅行等。年度工资基数通常为 2,080（每周 40 小时 x 每年 52 周），但基数可能因组织和员工类别而异。工作时间少于年度基数的员工通常被视为兼职。无论加班时间或支付的报酬如何，单个员工的报告时间都不得超过 1.00 个全职当量。将 FTE 四舍五入到小数点后第二位。
使用基于多站点数据训练的渐进式细节层次网络对抗脑部 MRI 分割中的扫描仪效应
许多人脑的临床和研究都需要精确的 MRI 结构分割。虽然传统的基于图谱的方法可以应用于来自任何采集部位的体积，但最近的深度学习算法只有在对训练中使用的相同部位的数据（即内部数据）进行测试时才能确保高精度。外部数据（即来自看不见的部位的看不见的体积）的性能下降是由于部位间强度分布的变化，以及不同 MRI 扫描仪模型和采集参数导致的独特伪影。为了减轻这种部位依赖性（通常称为扫描仪效应），我们提出了 LOD-Brain，这是一个具有渐进细节层次（LOD）的 3D 卷积神经网络，能够分割来自任何部位的大脑数据。较粗的网络级别负责学习有助于识别大脑结构及其位置的稳健解剖先验，而较细的网络级别则细化模型以处理特定部位的强度分布和解剖变化。我们通过在前所未有的丰富数据集上训练模型来确保跨站点的稳健性，该数据集汇集了来自开放存储库的数据：来自大约 160 个采集站点的近 27,000 个 T1w 卷，规模为 1.5 - 3T，来自 8 至 90 岁的人群。大量测试表明，LOD-Brain 产生了最先进的结果，内部和外部站点之间的性能没有显著差异，并且对具有挑战性的解剖变异具有稳健性。它的可移植性为跨不同医疗机构、患者群体和成像技术制造商的大规模应用铺平了道路。代码、模型和演示可在项目网站上找到。
杜克能源输电变电站点对点数字二次系统设计：挑战与解决方案
摘要—本文讨论了杜克能源、北卡罗来纳大学夏洛特分校 (UNCC) 和施魏策尔工程实验室公司 (SEL) 就输电变电站点对点数字二次系统 (P2P DSS) 设计进行的合作案例研究。P2P DSS 使用最简单的网络架构，其中合并单元 (MU) 使用光纤电缆直接连接到 P2P 继电器。本文讨论了在为某些电力系统配置设计 P2P DSS 时遇到的挑战，并提供了解决方案。根据设计，使用总设备数量、保护方案不可用性和保护系统运行速度作为标准，将 P2P DSS 与传统设计进行比较。杜克能源计划使用此案例研究的结果来评估其变电站的 P2P 技术。