3 Annex ............................................................................................................................................ 13
世界上最大的蝴蝶是微观的巴布亚新几内亚鸟鸟鸟。尽管有多年的保守努力来保护其栖息地并繁殖最大的28厘米蝴蝶,但该物种仍然存在着在IUCN红色列表中濒临灭绝的人,并且只有两个同种群中仅占据了总共约140公里的同种异体种群。在这里,我们旨在组装涉及该物种的涉及基因组,以研究其基因组多样性,历史人口统计学,并确定人口是否是结构化的,这可以为试图培育这两个种群的保护计划提供指导。使用长和短的DNA读取和RNA测序的组合,我们组装了tribe troidini的六个参考基因组,与O. alexandrae的四个带注释的基因组和两个相关物种的基因组和相关物种的基因组,鸟翅目priamus priamus and Troides and rorides and robones gromongomaculatus。我们估计了这三种物种的基因组多样性,并使用两种基于多态性的方法来考虑了低多形形态无脊椎动物的特征。的确,染色体尺度的组件显示,整个Troidini的核杂合性非常低,O. alexandrae(低于0.01%)似乎异常低。人口分析表明,在整个O. Alexandrae历史上,NE稳定下降,大约10,000年前的两个不同人群的分歧。这些结果表明O. alexandrae的分布已经很长时间了。它还应使本地保护计划意识到这两个人群的基因组差异,如果试图跨越两个人群,则不应忽略。
背景:血友病A是一种罕见的X连锁先天性出血障碍,其特征是流血趋势。这是该疾病的主要趋势,大多数出血都在内部发生到关节中。血友病治疗的显着并发症是针对VIII替代疗法的中和抗体的发展,称为抑制剂。目的:本研究旨在调查巴士拉遗传血液疾病中心儿科血友病患者的人口统计学,并评估阳性抑制剂及其相关危险因素的年发病率。方法:对血友病A进行了描述性,回顾性,基于注册表的研究。本研究中包括110名男性,年龄<1岁至15岁,中位年龄为8.7±3.8岁。收集的患者信息包括出生日期,诊断年龄,疾病严重程度,诊断症状,定量抑制剂水平以及抑制剂发育的危险因素。结果:在这项研究中,有46例患者(42%)≥10岁,有53例患者(48.1%)在1 - 5年之间被诊断出。在血友病A患者中,一年至五年,有48(43.7%)的严重程度中等。诊断的主要症状是29例患者(26.3%)的术后出血,其次是26例患者的粘膜皮肤出血(23.7%)。在过去五年中,抑制剂的年发病率从46岁(注册患者/年)下降到18至2.7(检查患者/年)。在110名(20%)患者中,共有22例出现抑制剂,其中21例(95.5%)被归类为高敏机,主要是在严重的血友病A中,VIII因子VIII水平<1 <1(12/22例,54.5%)。疾病的严重程度,阳性抑制剂的家族史,首次暴露于VIII因子治疗的年龄,强化因子VIII治疗史以及VIII替代因子的类型是抑制剂发展的统计学意义相关性。结论:在过去五年中,抑制剂发育的年度发病率下降。疾病的严重程度,阳性抑制剂的家族史,首次接触VIII疗法的年龄,强化因子VIII治疗史以及VIII因子替代因素的类型是抑制剂发展的重要危险因素。关键词:巴斯拉,血友病A,抑制剂,危险因素。
An integrated and user-friendly application for Exploratory Data Analysis enables the fast computation and display of various statistics (i.e., histograms, box plots, cross-plots, swath plots, probability plots, H- scatter plots), variograms, variogram maps, Gaussian transforms, and theoretical grade-tonnage curves just by simple drag and drop of variables.用户对Kriging或仿真所需的所有输入(变量图模型,平稳性选项,变形功能)都存储在一个专用对象中。它可以保证一致性,并使进一步的参数设置更加简单。
越来越需要记录电子医学收入中的社会人口统计学因素,以生产代表性的医学研究,并为潜在的脆弱人群进行专注的研究。这项工作的目的是评估家庭医师电子病历的内容,并表征社会人口统计学特征的记录质量。报告了每个社会人口统计学特征的描述性统计数据。分析了社会人口统计学数据的完整性与各种诊所,电子病历供应商和医师特征之间的关联。监督的机器学习模型用于确定数据库中所有18岁以上所有成年患者的每个特征的不存在或存在。与其他变量相比,婚姻状况(51.0%)和职业(47.2%)的文件明显更高。种族(1.4%),性方向(2.5%)和性别认同(0.8%)的文档率最低,缺失率为97.5%或更高。供应商类型的相关性分析表明,供应商之间的婚姻和职业信息的可用性存在显着差异(χ2> 6.0,p <0.05)。诊所之间的文档变异性表明,大多数特征表现出较高的完整性差异,其职业差异最高(中值:47.2,四分位间距:60.6%)和婚姻状况(中位数:45.6,interquartile:45.6,Quartile:59.7%)。最后,自医师毕业以来几年,医生性行为,以及医生是否是外国人,与加拿大医学毕业生是否与文档的出生地点,公民身份,职业和电子病历中的教育有关。我们的发现表明,在卫生保健环境中为社会人口统计学信息实施更好的文档策略至关重要。要提高完整性,医疗保健系统应监控,鼓励,执行或激励社会人口统计学数据收集标准。
部分由(1)在该领域进行研究的博士生领导,并且(2)被选为指导技能。
摘要 — 在本调查论文中,我们认为人工智能 (AI) 和自动化对增长和就业的影响在很大程度上取决于制度和政策。我们进行了双重分析。在第一部分中,我们调查了最新的文献,以表明人工智能可以通过用资本取代劳动力来刺激增长,无论是在商品和服务的生产中,还是在创意的生产中。然而,我们认为,如果与不适当的竞争政策相结合,人工智能可能会抑制增长。在第二部分中,我们讨论了 1994-2014 年期间机器人化对法国就业的影响。根据我们对法国数据的实证分析,我们首先表明机器人化减少了就业区层面的总就业人数,其次表明未受过教育的工人比受过教育的工人受到机器人化的负面影响更大。这一发现表明,不适当的劳动力市场和教育政策降低了人工智能和自动化对就业的积极影响。
我们目睹了医学文献中使用人工智能 (AI) 及其分支机器学习 (ML) 方法的科学研究大幅增加。最近一项比较医疗专业人员与人工智能的分类表现的系统评价检索了自 2012 年 1 月以来发表的 20,000 多条研究报告记录。仅在 2020 年,医学电子数据库中就发现了 7,000 多条新记录 (1)。只需使用 1986 年推出的医学主题词 (MeSH)“人工智能”搜索 Medline 数据库,我们就会发现过去二十年记录数量持续增加 (图 1)。仅在 Medline 中,目前用该术语索引的记录总数就高达 120,000 条。阅读这些论文时,除了庞大的数量之外,还发现几个问题。
必须至少选修以下两门课程*:以下任何 2 学期的入门统计学课程序列,带实验室**:• MATH 1253 统计学 1 + MATH 2243 生命科学统计学 2 • MATH 1253 统计学 1 + MATH 2253 科学统计学 2 • MATH 2213 科学与工程应用概率 + MATH 2223 科学应用统计学 MATH 3233/5133 回归 MATH 3253/5153 非参数统计推断 MATH 3263/5163 抽样理论 MATH 3273/5173 实验设计与分析 MATH 3283/5183 时间序列 MATH 3293/5193 统计学习 MATH 3633 运筹学 2:随机模型 MATH 4223/5223 广义线性模型 MATH 4233/5233 统计咨询 BIOL 4253/5253 生态学数据科学 BIOL 5023 生物学研究方法 2
来自联合国欧洲经济委员会的 InKyung Choi 发表了关于生成式人工智能的基础演讲,生成式人工智能是人工智能的一个分支,可以创建新的数据和内容。她讨论了人工智能在增强统计组织能力方面的广泛潜力,包括数据扩展、运营现代化和改善与公民的互动。具体示例包括生成式人工智能在文本分类(例如 COICOP 和 NACE 系统)中的作用、编码辅助、基于聊天机器人的数据收集以及用于沟通和用户支持的传播工具。