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World File Search System重叠
对格网气候产品及其在水文分析中的应用的回顾揭示了重叠、差距以及对更客观的模型方法的需求
0.5° 24 小时 全球 1976-2013 — NetCDF Warszawski 等人（2014 年）[https://data.isimip.org/10.5880/pik。2019.004] GFD-HYDRO RSG P 0.5° 3 小时 全球 1979-NP 5 d NetCDF Berg 等人（2018、2021 年）[https://zenodo.org/records/387170 7] GRASP RP，T 1.125° 24 小时 全球 1961-2010 — ? Iizumi 等人（2014 年）[可根据要求提供。] GSMaP-RNL RG P 0.1° 24 小时 <60° 2001-2013 — NetCDF Kubota 等人（2007 年），Iguchi 等人（2009 年）[https://thredds-x.ipsl.fr/thredds/catalog/FROGs/GS MAP-gauges-RNLv6.0/catalog.html；https://thredds-x.ipsl.fr/thredds/catalog/FROGs/GS MAP-nogauges-RNLv6.0/catalog.html] GSMaP-std v6 RG P 0.1° 24 小时 <60° 2001-2013 — NetCDF、GeoTIFF
来自静息状态脑功能网络重叠群落结构改变的生物标志物可用于检测阿尔茨海默病
图 4：在不同 k 值下检测到的社区的层次结构。（A）上图和下图分别显示了 k 从 5 到 16 变化时 AD 和 NC 得出的社区层次结构的树状图。X 轴表示不同的簇，Y 轴表示簇之间的距离。截止距离设置为 0.5，其中所有社区合并为每组 16 个簇。这些簇涵盖 11 个常见的 RSN，包括视觉网络 (VN)、眶额皮质 (OFC)、显着网络 (SN)、DMN、执行控制网络 (ECN)、左/右额顶叶网络 (L/RFP)、感觉运动网络 (SEN)、边缘系统 (LIM)、腹侧注意网络 (VAN) 和基底神经节 (BG)。两组之间每个 RSN 的相似性显示在底部，每个 RSN 用一种颜色标记。 (B) 和 (C) 分别通过对 AD 组和 NC 组的每个簇内的社区进行平均来显示结果簇。列表示社区指数，行表示矩阵表示中的节点指数。红色框突出显示了两组在簇内层次结构方面的差异。
病例报告肌炎肌炎肌炎肌炎 - 肌腱症重叠综合征，具体取决于免疫检查点抑制剂
免疫检查点抑制剂是针对抑制免疫反应的机制开发的突破性单克隆抗体。化学疗法的毁灭性作用后，这些特定的药物给癌症患者带来了希望。但是，每种药物本身都有副作用，这些有用的药物也有其副作用。除了系统性的副作用外，还有神经系统副作用，其频率日常增加，尽管现在很少报道它们。在这里，我们提出了一种患有肌炎肌炎肌炎肌炎 - 肌腱炎的病例。这三个综合症也很少见，即将被检测到。在这种情况下，该综合征具有很高的死亡率，并且可以继续进行Nivolumab治疗，这使情况更加有趣。在本文中，其目的是引起人们对免疫检查点抑制剂的严重三重并发症的注意，并在案例的基础上审查相关文献。
引用：Tran A、Klossner Q、Crain T 等人。“精准肿瘤学”术语的转变、重叠和扩展使用：回顾性文献
摘要 重要性“个性化肿瘤学”和“精准肿瘤学”这两个术语的使用率日益增高，并在公众关注度和研究资金方面引起了相当大的关注。据我们所知，在过去十年中，没有一项研究像它一样详尽地记录过“精准肿瘤学”这一术语的使用情况。目的 确定“个性化肿瘤学”和“精准肿瘤学”这两个术语的使用情况随时间的变化。设计 使用两个数据库（PubMed 和 Scopus）进行了 10 年来的回顾性文献分析。收集了使用术语“个性化肿瘤学”或“精准肿瘤学”的稿件。提取 2011 年、2013 年、2015 年、2017 年以及截至 2019 年 6 月 30 日发表的稿件进行文本分析。排除的常见原因是搜索词仅出现在机构名称中，搜索词仅出现在关键字或出版物标题中，或者搜索词用于证明研究的相关性或应用而没有明确的定义。设置在 PubMed 或 Scopus 上发表和编目的手稿。结果在我们的研究中，我们分析了过去十年发表的 399 份独特手稿。随着时间的推移，术语已经从“个性化肿瘤学”转变为“精准肿瘤学”。靶向治疗、分子生物标志物指导的肿瘤分析和下一代测序（即“组学指导的肿瘤分析”）是该术语的三个最常见的定义。虽然这些定义在概念上有些重叠，但在过去十年中，我们观察到对“精准肿瘤学”的不同解释数量有所增加，从结构生物学到临床实践。结论和相关性我们已经观察到“精准肿瘤学”一词的定义正在发生变化、重叠和扩展。这种对“精准肿瘤学”进行全面定义的做法却讽刺性地让该术语变得不够精确。我们的分析凸显了定义医学新动向所面临的固有挑战。
“AI+R”树：实例优化的 R 树
摘要 — 新兴的实例优化系统类别已显示出通过专门针对特定数据和查询工作负载实现高性能的潜力。特别是，机器学习 (ML) 技术已成功应用于构建各种实例优化组件（例如，学习索引）。本文研究了利用 ML 技术来增强空间索引（特别是 R 树）的性能，以适应给定的数据和查询工作负载。由于 R 树索引节点覆盖的区域在空间中重叠，因此在搜索空间中的特定点时，可能会探索从根到叶的多条路径。在最坏的情况下，可以搜索整个 R 树。在本文中，我们定义并使用重叠率来量化范围查询所需的无关叶节点访问程度。目标是提高传统 R 树对高重叠范围查询的查询性能，因为它们往往会产生较长的运行时间。我们引入了一种新的 AI 树，将 R 树的搜索操作转换为多标签分类任务，以排除无关的叶节点访问。然后，我们将传统的 R 树扩展到 AI 树，形成混合的“AI+R”树。“AI+R”树可以使用学习模型自动区分高重叠查询和低重叠查询。因此，“AI+R”树使用 AI 树处理高重叠查询，使用 R 树处理低重叠查询。在真实数据集上的实验表明，“AI+R”树可以将查询性能提高到传统 R 树的 500% 以上。
生命科学晴雨表2025
在多个业务领域运行，这使得精确的分类具有挑战性。当公司在所有细分市场中的活动都在视觉上呈现时，这种重叠就会显而易见。MedTechs（57％），药品（34％）和生物技术（22％）构成了计数公司数量时最大的部门，它们之间有很大的重叠。LabTech（4％）和诊断（7％）作为MedTech的子细分。精密医学和其他跨学科计划的进步可能会导致细分市场之间的重叠以及与传统生命科学（例如AI和技术）之外的领域的融合。
大师学生的介绍性会议
有两个课程的重叠。IE 500数据挖掘练习I与IE 675B机器学习讲座重叠。 适合我一周的替代方案是IE 650知识图讲座或CS 600模型驱动的开发讲座。 您能帮我吗？IE 500数据挖掘练习I与IE 675B机器学习讲座重叠。适合我一周的替代方案是IE 650知识图讲座或CS 600模型驱动的开发讲座。您能帮我吗？
基于无人机的量子密钥分发 - QCrypt 2021
• 宽带光谐振腔 LED 1，• 三个 LED 的光谱很宽（~12 nm），并且它们部分可区分（重叠率为 78%），如图 2 所示。• 通过将光脉冲穿过 1 nm 窄带滤波器（Andover 656FS02-12.5），重叠率大幅提高到 94.6%。
扩展报告血液 B 淋巴细胞中差异甲基化 DNA 区域与原发性干燥综合征的遗传风险位点之间的重叠
摘要 背景 除遗传因素外，表观遗传学改变，尤其是与 DNA 甲基化相关的改变，在原发性干燥综合征 (pSS) 和系统性红斑狼疮等自身免疫性疾病的发病机制中发挥着关键作用。本研究旨在通过全基因组甲基化方法评估甲基化失调在 pSS 发病机制中的作用。 患者和方法 本研究纳入了 26 名女性 pSS 患者和 22 名年龄匹配的对照。利用磁珠从外周血单核细胞中分离 CD4+ T 细胞和 CD19+ B 细胞，并使用 In finium Human Methylation 450 K BeadChips 分析它们的全基因组 DNA 甲基化谱。患者和对照之间 DNA 甲基化中位差异至少为 7% 且 p<0.01 的探针被认为存在显著差异甲基化。结果与 T 细胞相比，甲基化改变主要存在于 B 细胞中。在 B 细胞中，观察到遗传风险位点中差异甲基化探针基因的富集，表明相同基因中同时存在遗传和表观遗传异常。B 细胞中的甲基化改变在某些特定途径中更为常见，包括干扰素调节基因，主要发生在自身抗体阳性的患者中。此外，活动性疾病患者的 B 细胞中差异甲基化探针基因的比例过高。结论本研究表明与 T 细胞相比，B 细胞中 DNA 甲基化模式的失调更为重要，强调了 B 细胞在疾病发病机制中的重要性。B 淋巴细胞和遗传风险位点中差异甲基化探针基因的重叠是一个新发现，凸显了它们在 pSS 中的重要性。