XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集合
ofr20241008.pdf-在气候模型集合中使用CMIP预测的方法来解决“热模型”问题
所有模型方法 ������农业研耗ECS和TCR筛选 �������农业研耗贝叶斯模型平均平均平均为平均平均平均平均平均平均平均 全球暖化级别 ������农业研磨示例：虚构的金嘴猛禽。结论 ��������������������������������������������������������������������������������6 参考引用 - ������农业研耗词汇表，词汇表 ��������������������������������������������������������������������������������11 附录1. 1. �������农业研耗
心脏手术风险预测使用集合机器学习以纳入遗产风险评分：基准测试研究
es II包括比登录更全面的变量集，合并症的粒度水平提高了，例如肺动脉高压，肾功能障碍，左心室功能障碍以及针对正在执行的特定外科手术程序的信息，例如执行的手术，例如程序数量，程序的范围。es II还包括用于糖尿病的新合并症变量和新的基于症状的分类系统，例如纽约心脏协会（NYHA）分类，用于评估心力衰竭的严重程度7 - 9和加拿大心血管社会社会分类系统，用于患有核核疾病患者的ANGINA患者的严重性。10尽管ES II被认为是手术风险的更准确的预测指标，但由于在收集和2011年前未充分记录在英国的心脏中心数据之前，在收集和丢失时丢失了新纳入的变量时，它不再包含在loges中的梗塞后隔隔破裂变量。es II比loges更为复杂，鲜为人知且不太有效。两个分数之间差异的细节如表1所示。es ii已通过许多研究表明，这些研究表现出具有不同特征不同的数据集的歧视和校准，包括但不限于年龄，种族，时间，11个地理位置11和程序组。12 - 17
联锁设计中的安全保障 - LFCS
P 点标识符集合（或其基数） R 路径标识符集合（或其基数） S 信号标识符集合（或其基数） T 轨道电路集合（或其基数） U 子路径集合（或其基数） Q 面板（路径）请求集合
莱茵衣藻 CLiP2 突变体集合通过高可信度破坏等位基因扩大基因组覆盖范围
作者：Alice Lunardon 1*、Weronika Patena 1*、Cole Pacini 1、Michelle Warren-Williams 1、Yuliya Zubak 1、Matthew Laudon 2、Carolyn Silflow 2、Paul Lefebvre 2、Martin Jonikas 1,3 1 普林斯顿大学，新泽西州，美国；2 明尼苏达大学，明尼苏达州，美国；3 霍华德休斯医学研究所 * 这些作者贡献相同。摘要。莱茵衣藻（以下简称衣藻）是研究光合作用、纤毛运动和其他细胞过程的有力模式生物 [1–4]。已映射的核随机插入突变体的 CLiP 文库 [5,6] 通过提供目标基因的突变体，加速了数百个实验室在这些领域的进展。然而，由于其对高置信度破坏等位基因的基因组覆盖率有限（46% 的核蛋白编码基因在外显子/内含子中具有 1+ 高置信度等位基因；12% 的基因在外显子/内含子中具有 3+ 等位基因），因此其价值受到限制。我们在此介绍 CLiP2（衣藻文库计划 2）文库，它大大扩展了可用的已映射高置信度插入突变体的数量。CLiP2 文库包含 71,700 个菌株，覆盖 79% 的核蛋白编码基因在外显子/内含子中具有 1+ 高置信度等位基因，以及 49% 的基因在外显子/内含子中具有 3+ 等位基因。社区可通过衣藻资源中心获取突变体。
在海洋集合模拟中量化拉格朗日粒子分散的变异性：信息理论方法
1 Utrecht University, Institute for Marine and Atmospheric Research, Princetonplein 5, 3584 CC Utrecht, Netherlands 2 Mediterranean Institute of Advanced Studies (IMEDEA, UIB-CSIC), Esporles, Spain 3 Utrecht University, Debye Institute for Nanomaterials Science & Institute for Sustainable and Circular Chemistry, Inorganic Chemistry and Catalysis,荷兰荷兰UTRECHT USITEITITITSWEG 99，3584 CG UTRECHT，GRENOBLE ALPES，CNRS，INRAE，IRD，IRD，GRENOBLE INP，INP INP，INTITUT desgésosciencesde l'evournornement（Ige）
联锁设计中的安全保障 - LFCS
P 点标识符集合（或其基数） R 路线标识符集合（或其基数） S 信号标识符集合（或其基数） T 轨道电路集合（或其基数） U 子路线集合（或其基数） Q 面板（路线）请求集合
无监督的机器学习应用程序，以识别MOSFET晶体管电离辐射效应的噪声事件的单事件瞬变（集合）
本文介绍了K-均无监督的机器学习算法的新应用，以在电子设备的重合离子辐照实验中识别噪声中的单个事件瞬态（SET）事件的问题。我们通过分析MOSFET晶体管的几种重型离子照射产生的集合事件的实验数据集来探索K-均值算法的性能。分别使用隔离森林和随机森林算法研究了所选特征（平均偏差，偏度和峰度）的数据异常和有效性。结果表明，K均值算法具有很高的能力，可以使用前四个统计矩作为特征从噪声中识别事件，从而允许将这种方法用于现场事件检测和诊断，而无需以前的算法训练或实验数据的预先分析。
使用能量景观可视化方法来检查淀粉样蛋白β单体变体的集合及其倾向以形成纤维
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
LCASPMDA：一种计算模型，用于预测基于可学习的图形卷积注意网络和自定进度的迭代采样集合
人体包含数万亿个微生物，包括细菌，古细菌，真菌，原生动物和病毒，它们构成人类微生物群，并与人类宿主紧密相互作用（人类微生物组项目联盟，2012; Sommer和Bäckhed，2013年）。这些微生物可以在皮肤，口腔，鼻腔，胃肠道，泌尿生殖道和人体其他部位发现，并在调节人类健康中起重要作用。例如，他们可以调节胃肠道的病理，并协调内部环境的体内平衡，以促进人体的代谢功能（Gill等，2006; Ventura等，2009）。微生物组和宿主粘膜位点以协同的方式相互作用，以防止病原体（Macpherson和Harris，2004）。微生物促进了糖代谢的合成，并促进了T细胞反应所需的维生素的合成（Kau等，2011）。，但微生物也对人体产生不利影响。例如，研究证明，微生物群落的营养不良可以诱导糖尿病（Wen等，2008），炎症性肠病（Durack和Lynch，2019年），甚至癌症（Schwabe和Jobin，2013）。此外，已证明细菌和病毒等病原体能够引起多达27种传染病，例如Covid-19（Xiang等，2020）。此外，近年来，由于药物的滥用和非理性使用，微生物对某些药物产生了抗药性，这给临床医学和药物开发带来了严重的挑战。Concetta等。此外，最近的研究还表明，药物的功效受到微生物代谢的显着影响（McCoubrey等，2022）。当药物在人体中起作用时，微生物在药物吸收和代谢中起着重要作用，从而调节药物疗效和毒性（Zimmermann等，2019）。报道肠道菌群可以与抗癌药物相互作用，从而影响药物的治疗效率和毒性副作用。他们将益生菌，益生元，合成药，生物制剂和抗生素作为微生物群的新兴策略，可以改善治疗结果或确保患者在抗癌治疗期间的生活质量更好（Panebianco等人，2018年）。因此，发现潜在的微生物 - 药水关联是在精密医学领域要解决的关键问题之一，并且需要开发有效的计算模型以发现潜在的微生物 - 药水关联变得越来越紧迫。
为您的小型企业选择退休解决方案
雇主集合计划 雇主集合计划为没有共同利益或其他组织关系的无关雇主提供了一种参与多雇主固定缴款退休计划（如 401(k)）的方式，并为其员工提供退休储蓄选择。雇主集合计划允许将赞助退休计划的许多行政和信托责任转移给集合计划提供商。与雇主协会和 PEO 计划类似，运行良好的雇主集合计划可以为雇主（尤其是小型雇主）提供工作场所退休储蓄选择，与赞助自己的单独退休计划相比，其负担和成本更低。