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MotifDb：蛋白质-DNA 结合序列基序的注释集合
tbl.tfClassExample <- data.frame(motifName=c("MA0006.1", "MA0042.2", "MA0043.2"), chrom=c("chr1", "chr1", "chr1"), start=c(1000005, 1000085, 1000105), start=c(1000013, 1000092, 1000123), score=c(0.85, 0.92, 0.98), stringsAsFactors=FALSE) # 这里我们说明如何添加具有所需名称的列：tbl.tfClassExample$shortMotif <- tbl.tfClassExample$motifName tbl.out <- associateTranscriptionFactors(MotifDb, tbl.tfClassExample, source="TFClass", expand.rows=TRUE) dim(tbl.out) # 许多 tfs 已映射，主要是 FOX 家族基因 tbl.motifDbExample <- data.frame(motifName=c("Mmusculus-jaspar2016-Ahr::Arnt-MA0006.1", "Hsapiens-jaspar2016-FOXI1-MA0042.2", "Hsapiens-jaspar2016-HLF-MA0043.2"), chrom=c("chr1", "chr1", "chr1"), start=c(1000005, 1000085, 1000105), start=c(1000013, 1000092, 1000123), score=c(0.85, 0.92, 0.98),字符串因子=FALSE）
数据收集公司定量调查
1。景观分析：对已确定的数字平台进行严格的美化研究，以通过利益相关者访谈和文献评论来了解不同应用的设计和实施2.识别数字平台和平台分析：将优先考虑两个数字平台，以与各种利益相关者（包括政府，捐助者和专家）进行一致，以分析其建筑/设计。除了分析外，还将与数字技术和性别专家进行关键的线人访谈（KII），以了解性别意图的方法以及数字应用程序的整体生态系统，包括其吸收，可访问性和障碍。3。用户旅程：通过协商过程，我们将对两个平台进行深入的用户研究。我们的计划是从平台1开始，然后是平台2分析。我们将绘制平台的过程：•定性研究：我们将使用定性研究方法和以人为中心的设计来了解数字应用程序的障碍和促进者，包括受益人和从业者的角度。我们的方法将包括小组讨论，深入的访谈以及与各种利益相关者和用户的主要线人访谈。•描述性调查和用户偏好：本调查将集中于了解平台中与界面相关的挑战，以及如何适应女性用户的特定需求。4。用户成本分析：我们计划对两个平台进行详细的用户成本分析。调查将以两种主要方式补充和增强定性研究：（1）提供较大的样本量； （2）帮助我们量化偏好并观察女性对数据和设计的感兴趣模式。该分析旨在为政策制定者和从业者提供有关干预措施的可行性，可伸缩性和影响的基本信息。
远程收集器 - 安装指南
将远程收藏家连接到监护人....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... Enable bandwidth throttling...........................................................................................................................73 Enable multiplexing...............................................................................................................................................75 Configure the site name and description..............................................................................................76 Set the compression strategy from a shell console........................................................................ 77 Set the compression strategy from Guardian or CMC..................................................................78 Enable traffic forwarding...................................................................................................................................80 Configure CA-based certificates....................................................................................................................82 Disable a Remote Collector..............................................................................................................................83
活跃收藏品供应商名单
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锂的梯度抗性3D电流收集器...
3。材料和表面工程研究所，横滨，横滨236-8501，日本摘要：锂金属电池可提供高理论能量密度和存储能力，但由于形成锂树突状的锂而遭受了性能退化和安全问题的困扰。这项研究设计了基于3D多孔电流收集器的电阻率梯度结构，以抑制树突的生长。通过紫外线（紫外线）灭活过程，抑制了上层的催化剂形成，从而限制了上层铜板，并在电镀层阶段朝向下部增强板。随后，进行电镀以增加铜的厚度。实验结果表明，这种梯度抗性电流收集器最大程度地减少了表面锂沉积，从而阻塞了孔。电荷分离稳定性评估表明，使用该梯度结构的电池在全细胞和对称细胞测试中表现出更高的稳定性和改善的性能。这项研究在商业化锂金属电池方面提出了重大的技术进步。关键词：3D多孔电流收集器，电阻率梯度，锂金属电池，电镀板，紫外线催化剂灭活。1。简介
机器学习的数据收集和标签技术
1引言机器学习领域（ML）近年来经历了一段空前的增长。这种显着的进步可以归因于两个关键因素：计算能力的指数增长和广泛数据集的不断增加[1-3]。然而，这一进展基础的基础是数据收集和标签 - 提出了重大挑战，可以阻碍ML模型的功效和道德实施[4-8]。本评论论文介绍了复杂的数据收集和标签机器学习的世界，并借鉴了数据管理和机器学习社区的见解。机器学习的变革潜力在许多域中显而易见。从疾病诊断和个性化医学[9]革命性医疗保健[10]和在供应链中优化物流[11]中，ML算法正在迅速重塑我们的世界。这些进步的核心在于ML模型从数据，识别模式学习并根据其暴露的信息进行预测的能力。用于训练这些模型的数据的质量和数量对于它们的成功至关重要。高质量，多样化和标记的数据对于构建可在现实世界中有效性能的强大且可推广的ML模型至关重要[12，13]。但是，收集和标记机器学习数据的过程远非直接。此外，关于数据隐私和数据集中潜在偏见的道德考虑训练复杂模型所需的庞大数据可能令人生畏，并且对每个数据点进行精心标记的任务可能非常耗时且昂贵。
神经病学诊所中的多模式数字行为表型分析：Neurobooth 平台的开发和前两年的数据收集
定量分析人类行为对于客观描述神经系统表型、早期发现神经退行性疾病以及开发更敏感的疾病进展测量方法以支持临床试验和将新疗法转化为临床实践至关重要。复杂的计算建模可以支持这些目标，但需要大量信息丰富的数据集。这项工作引入了 Neurobooth，这是一个可定制的平台，用于时间同步的多模态人类行为捕获。在两年的时间里，集成到临床环境中的 Neurobooth 实施促进了从 470 名个人（82 名对照者和 388 名患有神经系统疾病的人）的多个行为领域收集数据，这些个人参加了总共 782 次会议。多模态时间序列数据的可视化表明，在一系列疾病中都存在丰富的表型体征。这些数据和开源平台为增进我们对神经系统疾病的理解和促进治疗方法的发展提供了潜力，并且可能是研究人类行为的相关领域的宝贵资源。
带有随机样本大小和部分恢复的标签优惠券收集器问题
I。 [8] - [12]。最近已将其用于DNA中数据存储的组合编码研究[13] - [17]。最初以从统一和独立样本收集不同的优惠券来构建，CCP研究了收集所有不同优惠券所需的样品数量的分布。传统上，CCP涉及n个不同的均衡优惠券，在每个样本中，单个优惠券都会重复。在这种情况下，至少一次对每个优惠券进行采样所需的预期样本数为n·hn≈nlog n，其中h n是n -th谐波数。CCP的变体已出现以建模复杂的现实世界系统。 这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。 另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。 此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。 对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。 部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。 我们已出现以建模复杂的现实世界系统。这样的变体[7]是每个优惠券具有其自己的采样概率p i的位置。另一种变体是仅重新要求r差异优惠券[18] - [21]，而不是所有n张优惠券。此问题称为部分CCP，在几种情况下进行了探索，特别是用于优化收集过程或估计优惠券亚集的概率。对于该变体，已知样品的预期数为[19]：n·p r - 1 i = 0 1 n -i = n·（h n -h n -h n -n -r）。部分恢复也与DNA中数据存储的RAM实现有关[22] - [24]。我们此问题的另一个概括是带有组图的CCP [25] - [27]。这种概括考虑了场景，在这种情况下，每个样本中没有收集单个优惠券，而是收集优惠券的随机子集。每个样品的大小可能是恒定k或随机变量（RV）k。一个人有兴趣表征所需的子集数量的分布，直到在这些样本中至少有一个优惠券中绘制每个优惠券为止。
托盘处理类似汽车的机器人的自动货运收集的停车姿势生成
摘要：本文着重于用于使用车辆中安装的托盘处理机器人自动收集货运的电动货车的自主导航。除了自动驾驶汽车导航外，车辆自治的主要障碍是货运的自主集合，无论货运方向/位置如何。这项研究重点是为车辆产生停车位，而不论货运以其自主收集而定向。货运方向是通过通过板载传感器捕获货运来计算的。之后，此信息使用数学方程式以及对车辆和货运收集限制的知识创建停车位。根据装载舱的可用性，生成了单独的停车位，用于车辆的单独装载湾。最后，将结果捕获和验证，以确定货运的不同方向以结束研究。
