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机器学习增强的列生成...
我们以前的研究引入了一种改进的伏诺图方法，以提高州级在状态疫苗分布的效率。与广泛使用的柱生成技术相比，尽管运输费用更高，但该方法的运输成本降低了5.92％，需求覆盖率增加了28.15％。两种方法都有效地解决了分布问题，但由于决策变量的复杂性和数据的大规模性质，它们经历了大量的CPU时间。我们的论文着重于提高计算效率，同时保持解决方案的质量。文献提出了各种方法来提高基于Voronoi图的技术的效率。例如，Lipin（2014）引入了凸船体方法，而Chen＆Merkel（2006）利用这种技术在随机测试中减少了选择开销。此外，Li＆Liu（2020），Ohya等。（1984），秦等人。（2017）和Karavelas（2004）各自提出了降低计算冗余并提高效率的策略。但是，由于奖励功能和子区域重塑策略的差异，这些方法并不直接适用于我们修改的Voronoi图。为了解决这个问题，我们建议开发一种新算法，该算法将机器学习纳入增强的列生成（CG）方法，以改善运行时。
通过诱导的极化监测土壤柱实验中的原位微生物生长和衰减
自然界中的微生物广泛参与许多地球化学过程，例如矿物风化（Doetterl等，2018）和有机污染物的生物降解（Kimak等，2019）。为了更好地理解这些过程，对微生物的密度进行定量很重要，由于营养的可用性，尤其是在生长和衰减阶段的情况下，这大大变化。特异性生长与细菌的衰减速率与养分之间的关系通常是使用最初由Monod（1941，1949）开发的动力学模型来建模的。在多孔培养基中获取微生物密度的传统方法基于原位采样（一种侵入性方法）和废水孔隙 - 水微生物分析。由于细菌倾向于附着在晶粒表面上，因此孔隙水微生物分析低估了细菌计数（Drake等，1998）。因此，开发一种可以非侵入性监测微生物密度的方法被认为是重要的。
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“想要通过在我们的标签上写下对亲人的话或愿望来庆祝圣诞节（一位女士希望遇到一位善良英俊的男士，当然许多人希望在 2012 年身体健康、幸福快乐，但您可以许下任何愿望），我们会将它们贴到圣安德鲁广场花园的三棵树上。在接下来的两周内，我们将这三棵树命名为信仰、希望和慈善！我们在 Craigie's Farm 商店和 Zest 沙龙内也有许愿树，所以请前往他们那里并在他们的树上贴上标签。也许您的企业、学校、大学可能会考虑使用我们的一些标签并邀请员工参与 - 请与我们联系，我们将很乐意为您提供一些标签和一个收集箱。我们的志愿者将在花园里（天气允许的情况下）大部分午餐时间和 12 月 10 日星期六开始的周末全天待在花园里。
牧羊人中心脊柱冬季2024
（从左到右）在2019年，克里斯汀（Kristine）获得了佐治亚州国家女士年度社会活动奖。第二年，她在佐治亚州参议院的工作中获得了认可。▶克里斯汀于2021年与丈夫约翰·奥祖格（John Ozug）结婚。美丽的仪式在夏威夷举行。▶Kristine在美国MS Association妇女时装秀中帮助计划，执行和模型。这次活动筹集了资金，以改善受社区多发性硬化症影响者的生活。（从左到右，上排）Randie Seigel，Deborah Backus博士，Rebecca Duguid，Rachael Fenich，Heather Breeden，Lynsey Barron，Mandy Peterson-Tice。（底行）克里斯汀·沃纳·奥泽格（Kristine Werner Ozug），琳达·利维（Linda Levy），蒂法尼·普尔（Tiffany Poole），卡伦·卡雷拉（Karen Carera）（克里斯汀（Kristine）的姐姐），琳达·沃纳（Linda Werner）（克里斯汀（Kristine）的妈妈）。
基于配体的外泌体亲和纯化 (LEAP) 柱...
摘要 外泌体是纳米级的细胞外囊泡，在细胞间通讯中起着重要作用，携带可影响生理和病理过程的蛋白质、脂质和 RNA 等生物分子。纯外泌体的分离对于基础研究和临床应用（包括诊断和治疗）都至关重要。传统的外泌体分离技术（例如超速离心）缺乏特异性并且可能产生不纯的样品，因此显然需要先进的分离技术。基于配体的外泌体亲和纯化 (LEAP) 柱层析是一种利用针对外泌体表面标志物的特定配体的新方法，为外泌体分离提供了一种高度特异性、温和且可扩展的方法。这篇小型综述探讨了 LEAP 层析的机制、优点和临床应用潜力，强调了其在基于外泌体的诊断和治疗中日益增长的重要性。
Oracle 混合列压缩
您不能为外部表或属于集群的表指定任何类型的表压缩。 您不能为具有 LONG 或 LONG RAW 列的表、由 SYS 模式拥有并驻留在 SYSTEM 表空间中的表或启用了 ROWDEPENDENCIES 的表指定任何类型的压缩。 不建议将 UNIFORM EXTENTS 与混合列压缩一起使用，因为对于大多数工作负载，配置统一区大小没有任何好处。在并行直接加载 (DSS) 中使用统一区时，会导致大量空间浪费并影响全扫描性能。空间浪费是因为在段合并期间数据库无法修剪最后部分使用的区。浪费与并行度 (DOP) 以及区大小呈线性关系。扫描性能也会由于相同的根本原因受到影响 – 大量未使用的块（来自最后一个区）合并到基础段中。 混合列压缩对 HCC 所需的最少数据量没有限制。即使每个段/分区只有几 MB 的数据，HCC 也可以非常有效。但是，在使用较少量的数据（每个段几 MB）和并行加载时，需要注意的是，并行加载有时会使用临时段合并，其中每个加载器进程都会创建一个单独的段，在这种情况下，Oracle 建议每个段/分区有几百 MB。 混合列压缩是为关系数据设计的，不适用于 BLOB（或 CLOB）中的非结构化数据。LOB 最好作为 SecureFiles LOB 存储在 Oracle 数据库中。Oracle 高级压缩的功能高级 LOB 压缩和高级 LOB 重复数据删除可以减少 SecureFiles LOB 所需的存储量。 混合列压缩不会压缩索引或索引组织表 (IOT)。可以使用高级索引压缩 LOW（高级压缩的功能）或前缀压缩（包含在 Oracle Database Enterprise Edition 中）来压缩索引（和 IOT）。 针对混合列压缩表/分区的 DML UPDATE 操作会随着时间的推移减少总体压缩节省，因为通过 DML 操作更新的数据不会压缩到与其他 HCC 压缩数据相同的数据压缩率。 当您更新使用混合列压缩压缩的表中的一行时，该行的 ROWID 可能会发生变化。 在使用混合列压缩压缩的表中，对单行的更新可能会导致多行锁定。因此，写入事务的并发性可能会受到影响。 混合列压缩每个 CU 使用一个锁。或者；您可以选择为压缩单元启用行级锁定。HCC 的默认值为无行级锁定；在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE MOVE 操作期间明确指定行级锁定。HCC 行级锁定是高级压缩的一项功能。
一家用于机器学习的列商店 - 金条
摘要在过去的二十年中，在将柱状存储应用于数据仓库和分析方面取得了重大成功。但是，机器学习的快速增长带来了新的挑战。本文介绍了金条，这是一种针对机器学习工作负载量身定制的柱状存储系统。BULLION解决了数据合规性的复杂性，优化了长序列稀疏特征的编码，有效地管理了广泛的投影，引入了存储中的特征，启用了用于多模式训练数据的优质顺序读取，并提供了一个全面的级联编码框架，可将多样化的编码框架融合到多样化的架构中，以组合模构，并通过模态组合。通过与ML应用程序的不断发展的要求保持一致，Bullion促进了柱状存储和处理在现代应用程序场景中的应用，例如广告，推荐系统和属性AI中的应用程序。初步的实验结果和理论分析表明，与现有的柱状储物解决方案相比，面对机器学习工作负载的独特需求，金条提高了实现强大性能的能力。金条大大降低了DELES合规性的I/O成本，通过其优化的编码方案可用于稀疏特征，从而节省了大量存储，并证明了元数据解析速度用于广泛的预测。这些进步使金条能够成为机器学习基础架构未来的重要组成部分，使组织能够有效地管理和处理现代AI应用程序中培训和推断所需的大量数据。
通过选择理想的GPC/sec列
• A GPC/SEC column is packed with porous beads of controlled porosity and particle size • Sample is prepared as a dilute solution in the eluent and injected into the system • Large molecules are not able to permeate all pores and have a shorter residence time in the column • Small molecules permeate deep into the porous matrix and have a long residence time in the column • Sample molecules are separated according to molecular大小，洗脱最大的第一，最小的最后
频率商店：通过列来缩放图像AI- ...
图像上的人工智能改善了现代人类生活的各个方面，并在众多应用中表现出了巨大的成功。但是，执行图像AI是昂贵的。图像AI管道需要通过网络移动重型图像文件，以便许多应用程序可以同时处理具有不同源预算和性能要求的图像。结果，数据移动主导了端到端图像AI成本。这项工作介绍了频店，这是图像的第一个列店。我们的直觉是，图像不需要一次由图像ai全部图像消耗。相反，每个图像中都有“组件”可以单独消费，因此也可以单独存储。这种分解允许在图像AI处理管道上共享数据移动，以进行培训和推理。频率商店将图像分解为列，并通过列存储图像的批次，而不是通过文件存储单个图像。它利用图像数据中的固有块和基于频率的结构，并定义了新型的列抽象。列的存储允许具有各种特征和资源需求的应用程序有效共享数据。列存储具有相似特征的数据项，允许密切的数据代表和有效的压缩。我们表明，与最先进的图像AI存储相比，频率商店的推理/训练时间最多可提高11倍，压缩比最高为2.2倍。
专栏：夏威夷的气候电话：适应性，缓解范围
夏威夷大学的适应科学中心可以支持这些努力，将海洋学，地球和大气科学，工程，生态学和土著知识融合在一起，以发展夏威夷的弹性途径。该中心可以专注于热脆弱性映射，干旱弹性策略和灾难性基础设施。建立夏威夷作为适应研究的全球枢纽