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World File Search System计算数据
摘要：当今行业中流行的技术之一是云计算，而小型企业中云计算的使用现在是Fashiona
摘要：当今行业中流行的技术之一是云计算，在小型企业中使用云计算的使用现在是时尚的，它通过带来一种新的工作方式，访问他们的数据并存储数据，对它们产生了显着影响。该研究的目的是检查迁移到云计算对小型企业的影响和影响。本研究使用的方法是基于对过去研究的综述，该研究以广泛的方式解释了本研究的每个研究问题。这项研究的结果表明，如果采用云计算，云计算必须提供一些好处，其中包括灵活性，降低成本和自动软件/硬件升级等。云计算具有较大的存储容量，可帮助小型企业快速，轻松地访问大量数据，并且有许多云计算数据恢复技术有助于恢复云中丢失或损坏的数据。与所有技术的主要问题一样，它也是存储在云中的数据的关注点。加密，密码学之类的安全技术主要用于确保保护数据安全的关键领域（数据机密性，数据完整性和数据可用性）。这项研究的结果可帮助小型企业了解云计算对其业务的影响以及在调整云计算技术时需要采取的各种安全措施。关键字：云计算；云计算中的安全性；小型企业；业务中的云计算；适应。（2020）。大脑。大脑。如何引用：Karagozlu，D.，Ajamu，J。，＆Mbombo，A.B。云计算对小型企业的改编和影响。人工智能和神经科学方面的广泛研究，11（4），149-167。 https://doi.org/10.18662/brain/11.4/146
人类运动单位放电模式揭示了跨收缩水平向运动神经元的神经调节和抑制驱动的差异
所有电动机命令都会收敛到电动机单元（MUS），这些电动机将信号转移到肌肉纤维的机械作用中。由于离子（兴奋性/抑制性）和代谢性（神经调节）输入的组合，此过程是高度非线性的。神经调节输入有助于树突持续的内向电流，这引入了MU放电模式中的非线性，并为运动命令的结构提供了见解。在这里，我们研究了神经调节的相对贡献和抑制模式，以最大70％的收缩力调节人MU排出模式。利用从三种人体肌肉（胫骨前 - TA，ta和巨大的外侧和内膜）鉴定出的MU排出模式，我们表明，随着收缩力增加，发作偏移率滞后率（ΔF）增加了升级的MU放电模式，而s升则增加了线性，并较低。在后续实验中，我们证明了增加δF的观察结果和更线性的上升MU放电模式，即使在收缩持续时间和力率增加时，也可以保持更大的收缩力。然后，我们使用在硅运动神经池中高度逼真的逆转ta Mu放电模式来证实人类记录中推断出的生理机制。我们证明了一个严格的限制性解决方案空间，通过这种空间，只有通过增加的神经调节和更相互的互惠来重新创建收缩力引起的实验获得的MU放电模式的变化（即推扣）抑制模式。总而言之，我们的实验和计算数据表明，神经调节和抑制模式的形状是独特的，以产生放电模式，这些模式支持力在大部分运动池募集范围内增加。
材料数据：NIST 材料测量实验室的概况分析和潜在路线图
1. 执行摘要 从近二十年前“材料设计”方法的问世 [1] 到 2011 年材料基因组计划 (MGI) 的启动 [2] ，再到过去几年人工智能 (AI) 的普及 [3]，对材料数据的需求呈爆炸式增长。2018 年的一项经济分析 [4] 涉及 100 多位行业专家，指出获取高质量数据（非专有实验数据、计算数据、元数据和软件代码）是先进材料创新的关键。在过去十年中，代表数百名专家集体观点的 20 多份公共和私营部门文件清楚地表明了对开放的材料数字数据的强烈需求。这些数据对于发现、开发、制造和部署先进材料以及由这些材料构建的下一代组件、设备和系统至关重要，从而增强经济安全和人类福祉 [2]。尽管 MGI 和商业努力已经推动了一些用于创建和管理数据的工具的开发，但对上述文件的分析表明，在实现普遍的、互联的材料数据基础设施方面存在技术和社会学方面的差距。本文件以示意图的形式提供了材料数据格局分析和基于普遍的基础设施差距的潜在路线图。同样的格式用于说明外部组织和 NIST 材料测量实验室 (MML) 在解决这些差距方面取得的进展，并提出了 MML 行动项目路线图，包括与其他组织合作的努力。该路线图可以扩展到包括其他 NIST 实验室的材料数据活动。
通过瓦斯坦斯坦空间中的近端梯度下降
基于流量的生成模型在计算数据生成和可能性方面具有某些优势，并且最近显示出具有竞争性的经验性能。与基于基于分数的扩散模型的累积理论研究，基于流的模型的分析，这些模型在正向（数据到噪声）和反向（噪声到数据）方向上都是确定性的，这仍然很少。在本文中，我们提供了一种理论保证，即通过渐进流模型，即所谓的JKO流程模型生成数据分布，该模型在正常化的流网络中实现了Jordan-Kinderleherer-Otto（JKO）方案。利用在瓦斯斯坦空间中近端梯度下降（GD）的指数收敛性，我们证明了kullback-leibler（KL）通过JKO流量模型（ε2）为O（ε2）保证数据生成数据时，当使用n log（1 /ε）许多jko步骤（1 /ε）许多JKO步骤（n残基块）中，prowter strorder in Flow pronder in prift stry stred step step step erry是ε在ε是ε在ε中均为ε。对数据密度的假设仅仅是有限的第二时刻，该理论扩展到无密度的数据分布以及在反向过程中存在反转误差的情况下，我们获得了KL-W 2混合错误保证。证明，JKO型W 2-proximal GD的非反应收敛速率已被证明是一类凸目标函数的一类凸出物质功能，该函数包括KL差异作为一种特殊情况，可以具有独立的利益。分析框架可以扩展到应用于基于流的生成模型的其他一阶瓦斯汀优化方案。
人工智能和数据科学中的公共价值失灵
数据科学教育正日益成为许多非正式和正式教育结构中不可或缺的一部分。大部分注意力都集中在人工智能原理和技术的应用上，尤其是机器学习、自然语言处理和预测分析。虽然人工智能只是数据科学生态系统的一个阶段，但我们必须接受更广泛的工作角色来帮助管理人工智能算法和系统——从人工智能创新者和架构师（在计算机科学、数学和统计学领域）到人工智能技术人员和专家（在计算机科学、信息技术和信息系统领域）。此外，重要的是，我们要更好地了解少数群体参与度低、代表性低的现状，这进一步阻碍了可及性和包容性的努力。然而，我们如何学习以及我们学习什么在很大程度上取决于我们作为学习者的身份。在本文中，我们从评估的角度研究了信息系统教育基础设施中按种族/民族和性别划分的人口差异。更具体地说，我们采用交叉方法并应用公共价值失灵理论来识别快速增长的数据科学领域的学习差距。信息系统、计算机科学、数学和统计学硕士和博士研究生的全国数据集用于创建“机构同等分数”，该分数计算数据科学相关领域中按种族/民族和性别划分的领域特定代表性。最后，我们展示了偏见蔓延，包括情境性地将个人排除在更广泛的信息经济之外，无论是获取技术和数据，还是参与数据劳动力或数据支持的经济活动。建议制定政策建议，以遏制和减少信息系统和相关学科中的这种边缘化。关键词：数据科学、人工智能、机构同等分数、交叉、多样性、研究生教育、HBCU
生物信息学表征小儿感官听力损失的不确定意义的变体
简介：下一代测序（NGS）和生物信息学工具的快速进步使医生可以比以往任何时候都以更快，更具成本效益和全面的方式获得基因检测结果。大约50％的小儿感官听力损失（SNHL）病例是由于遗传病因，因此医师经常使用靶向测序板，这些测序面板鉴定了与SNHL相关的基因中的变体。这些面板允许尽早检测病原变异，使医生可以为家庭提供预期的指导。分子测试并不总是由于存在不同分类的多基因变异物，包括存在不确定意义的变体（VUS），因此并不总是揭示出明显的病因。这项研究旨在在存在其他多基因变异的情况下对与II型Usher综合征相关的患者进行初步的生物信息学表征。我们还为医生提供了一种解释算法，以检查医学遗传学家的分子结果。方法：审查多基因和/或VUS结果的记录，确定了一些潜在的感兴趣主题。为了本研究的目的，两个ADGRV1化合物杂合子符合包容性标准。测序，数据处理和变体调用（从序列数据中鉴定出变体的过程）是在Invitae（San Francisco CA）上进行的。初步分析遵循美国医学遗传学与分子病理协会（ACMG-AMP）在2015年和2019年概述的建议。本研究利用计算分析，预测数据和人群数据以及Clinvar数据库中的图表审查以及公开可用信息的临床信息。结果：将两个受试者鉴定为基因ADGRV1中变体的化合物杂合子。主题1的变体被预测为有害的，而受试者2的变体被预测为无欺骗。这些结果基于Clinvar，多个计算数据，人群数据库以及临床表现的已知信息。
注意差距：张量算法的可实现数据运动和操作强度界限
摘要 - 建筑设计空间探索（或DSE）过程（无论是手动还是自动化），从事先了解感兴趣的指标的限制中很大程度上是有益的。数据流动由于对性能和能源效率的影响增加而迅速成为DSE的关键指标。不幸的是，数据移动的常用算法最小值（或“强制性错过”）极限非常松散，从而限制了其在设计空间搜索中的效用。在本文中，我们提出了一种量子算法来计算数据运动限制（或边界）的方法。与算法最小限制不同，Orojenesis理解了重用和缓冲区（例如缓存或SCRATCHPAD）的能力，以利用重复使用以减少数据移动。orijenesis提供了一个结合，即在不同的芯片缓冲区容量限制下不可能超过数据流或映射，包括映射将一系列张量操作融合以利用生产者 - 消费者的重复使用。orijenesis产生的图显示了缓冲区大小与较低的数据运动限制到内存层次结构中下一个级别的限制。此图被称为滑雪坡度图，允许设计师能够对工作负载的行为获得关键的见解，这是存储容量的函数。此分析可以在进行彻底的设计空间搜索之前为早期的高级设计决策提供信息。我们使用牙本质来分析一组有价值的张量算法，包括大语言模型（LLMS）中的批处理和分组矩阵乘法，卷积和操作序列。我们的分析揭示了一系列的建筑见解，包括可实现的数据移动可以是高度高于算法的最低限度的命令，即SRAM和计算资源提供最佳吞吐量之间的最佳位置，并且可以减少5.6倍数据移动，并与320毫米buffer lll一起融合。
提供空战机动仪表功能的内部和外部解决方案的比较分析
空战司令部 (ACC) 依靠空战机动仪表 (ACMI) 系统进行空对空作战训练和大规模部队部署飞行汇报。尽管这些系统可以非常有效地增强训练效果，但它们非常昂贵，并且通常需要在受限空域范围内飞行。这些因素阻碍了全舰队每天实施 ACMI 训练。基本的 ACMI 系统确定飞机位置和性能数据，并将数据传输到地面监测站进行记录、显示和汇报。早期的喷气式战斗机需要特殊的外部组件或“吊舱”来计算数据并将其传输到定制的计算机化汇报设施。现代飞机不再有这种限制，而且低成本的个人计算机现在提供的计算和图形显示功能足以进行 ACMI 汇报。当前的航空电子系统计算所有必要的数据，并在飞机航空电子系统总线上报告所需的参数。监控和记录这些机载数据将减少对特殊范围的要求，消除吊舱要求，并允许在战斗机中队通常可用的常规计算机设备上进行汇报和演示。内部数据还提供吊舱系统无法提供的航空电子参数。这些数据代表了飞行汇报的巨大未开发资源。内部系统提供的最大潜在贡献可能涉及战斗任务汇报能力。由于外部吊舱占用武器站，机组人员极不可能将这些组件带入战斗。内部组件是唯一可以为战斗任务汇报提供 ACMI 功能的替代方案。此外，内部组件保留了飞机的空气动力学和雷达信号特征，这是隐形飞机使用必不可少的功能。这种新的 ACMI 概念将减少对外部吊舱和其他支持设备的需求，并为每个任务提供基本的 ACMI 功能，与当前和计划中的基于吊舱的实施相比，可能节省大量成本。提议的替代方案还可以作为大型部队训练演习的重要补充，因为这些任务可能会继续依赖外部吊舱。在日常任务中提供基本的 ACMI 功能与偶尔的全面演习相结合时可提供显着的协同效应。ACC 目前正在开发新的 ACMI 吊舱和先进的训练系统。该内部解决方案提案以大型演习所需的独特功能换取便利性、易用性和基本 ACMI 功能的日常可用性，同时又不降低实战训练的价值。正在考虑的系统称为联合战术作战训练系统 (JTCTS)，它将全球定位系统技术与 ACMI 设备相结合，并提供广泛的新功能。提议的功能包括电子战训练、“无投掷”弹药投掷训练以及将模拟器和虚拟训练系统与实弹任务连接起来的能力。对于此应用，基于吊舱的系统可能是近期的最佳解决方案。但是，可以为所有现代飞机提供基本的 ACMI 功能
为癌症研究中的机器学习和人工智能构建工具：最佳实践和案例研究用于计算病理学的 PathML 工具包
成像长期以来一直是癌症研究和临床护理的基石，为了解组织形态和空间细胞间动力学提供了依据。近年来的技术进步使显微镜的规模比以往任何时候都更大，导致常用数据集的大小呈指数级增长 - 这一趋势在未来几年可能会继续加速。生物医学成像中的“大数据”可以沿着两个正交轴来概念化：样本大小和数据维数（图 1）。第一个轴（n）可以通过简单地计算数据集中的病例数来测量。这一维度的扩展主要受到高通量成像技术的进步的推动。一个显著的例子是在病理学领域，数字化工作流程的日益普及导致幻灯片扫描被例行纳入病理学家的工作流程，从而创建了大型全幻灯片图像 (WSI) 数据库。早期采用数字化病理学工作流程的人每年扫描超过 100 万张幻灯片 [1] – 比 TCGA 等当前基准数据集大几个数量级，这表明随着工作流程日益数字化，大型学术三级医院可以预期会定期生成大量数据。与此同时，数据在每张图像中捕获的信息量也在增长，我们将其称为数据维数 (d)。这主要是由空间组学（即蛋白质或 RNA 等分子标记的空间量化）和高度多路复用成像（在 [2] 中进行了综述）的新兴技术推动的。与具有三个通道（红色、绿色和蓝色）的明场图像相比，这些高维图像中的每一个可能具有超过 10,000 个通道，每个通道代表一个特定目标。体积成像通过添加深度维度进一步增加了每个样本中的信息内容，从而能够捕获三维组织形态。因此，即使病例数保持不变，数据集大小也会增长。图像数据的快速增长对癌症研究具有重要意义，尤其是与基因组学和结果等伴随元数据结合使用时。大样本量为发现和量化与临床和生物学相关特征相关的组织学模式提供了足够的能力，最近的研究表明这些方法有潜力改善临床和诊断工作流程 [3-5] 并发现基于图像的生物标志物以重现分子特征 [6, 7]。同样，高维成像数据中捕获的丰富背景信息为以前所未有的分辨率探究肿瘤微环境奠定了基础 [8, 9]。明场显微镜的普遍性使其成为基于图像的生物标志物开发的特别有吸引力的候选者，因为数字工作流程越来越多地部署在更广泛的临床环境中。然而，虽然成像数据集的规模不断扩大带来了新的研究机会和途径，但也带来了重大挑战。也就是说，这些进步只有通过利用计算图像分析方法，特别是深度学习才能实现。深度学习模型灵活而强大，在识别方面表现出显著的成功
为癌症研究构建机器学习和人工智能工具：使用计算病理学 PathML 工具包的最佳实践和案例研究
成像长期以来一直是癌症研究和临床护理的基石，为了解组织形态和空间细胞间动力学提供了依据。近年来的技术进步使显微镜的规模比以往任何时候都更大，导致常用数据集的大小呈指数级增长 - 这一趋势在未来几年可能会继续加速。生物医学成像中的“大数据”可以沿着两个正交轴概念化：样本大小和数据维数（图 1）。第一个轴（n）可以通过简单地计算数据集中的病例数来测量。这一维度的扩展主要受到高通量成像技术的进步的推动。一个显著的例子可以在病理学领域看到，该领域越来越多地采用数字化工作流程，导致幻灯片扫描被例行纳入病理学家的工作流程，从而创建大型全幻灯片图像 (WSI) 数据库。早期采用数字化病理学工作流程的人每年扫描超过 100 万张幻灯片 [1] - 比 TCGA 等当前基准数据集大几个数量级，并且表明随着工作流程日益数字化，大型学术三级医院可以预期定期生成的潜在数据量。与此同时，数据在每张图像中捕获的信息量也在增长，我们将其称为数据维数 (d)。这主要是由空间组学（即蛋白质或 RNA 等分子标记的空间量化）和高度多路复用成像（在 [2] 中进行了评论）的新兴技术推动的。与具有三个通道（红色、绿色和蓝色）的明场图像相比，这些高维图像中的每一个可能具有多达 10,000 个通道，每个通道代表一个特定目标。体积成像通过添加深度维度进一步增加了每个样本的信息内容，从而能够捕获三维组织形态。因此，即使病例数保持不变，数据集大小也会增长。图像数据的快速增长对癌症研究具有重要意义，尤其是与基因组学和结果等伴随元数据结合使用时。大样本量为发现和量化与临床和生物学相关特征相关的组织学模式提供了足够的能力，最近的研究表明这些方法有潜力改善临床和诊断工作流程 [3-5] 并发现基于图像的生物标志物以重现分子特征 [6, 7]。同样，高维成像数据中捕获的丰富背景信息为以前所未有的分辨率探究肿瘤微环境奠定了基础 [8, 9]。随着数字工作流程越来越多地部署在各种临床环境中，明场显微镜的普遍性使其成为基于图像的生物标志物开发的特别有吸引力的候选者。然而，虽然成像数据集规模的增加带来了新的研究机会和途径，但也带来了重大挑战。也就是说，这些进步只有通过利用计算图像分析方法，特别是深度学习才有可能实现。深度学习模型灵活而强大，在识别方面已显示出显著的成功