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Gigamon应用程序元数据智能智能用于出色的混合云安全性和性能
通过定义SLO向最终用户提供应用程序。这已成为无故障可用应用程序的关键要求。要使任何企业以零停机时间运行，应用程序必须既安全又可用于其最终用户，以获得丰富的客户体验。应用程序的可用性由SLIS（服务级指示器）和SLO（服务级对象）定义。SLO是高级目标，随着时间的推移定义为百分比。例如，99.5％的请求应每分钟成功处理，或者每分钟服务的请求的99.7％应具有1000万次延迟等等。slis是有助于跟踪SLO的定量度量或指标。AMI可以帮助测量SLIS，例如延迟（例如网络，应用程序和服务器响应时间），错误（例如丢失字节，畸形数据包，HTTP错误）和用户流量（例如，HTTP请求/sec/sec，同时使用的用户）。您可以创建SLO来衡量应用程序的性能和正常运行时间。基于这些SLO，您可以计算指标，例如应用程序时间，往返时间，重置和指示应用程序健康状况的指标。使用AMI，如果可用性SLO降低了一定的阈值，并且总体安全分数降低了，则您还可以在工具中设置通知和警报。
了解元数据和机器：使用新颖的结构化数据库活动教学
摘要：机器使用需要进行核对，分类和处理的元数据的复杂系统生产和操作。许多学生缺乏元数据的经验，并且对此有足够的了解，无法将其作为数据素养技能的一部分。本文介绍了一种教育和互动数据库活动，旨在教授本科生沟通学生有关结构化数据的创建，价值和逻辑。通过一组虚拟教学视频和交互式可视化，本文描述了学生如何获得结构化数据的经验并运用该知识成功地查找，策划和对媒体文物的数字档案进行分类。教学活动，教材和档案馆得到了促进并安置在称为数字生活结构（Fabricofdigitallife.com）的在线资源中。我们结束了讨论活动与人机交流的新兴领域的相关性。
雄性大鼠的可卡因敏化需要激活雌激素受体
box1。该方案显示了试点项目中的ERGA工作流程。最初由ERGA社区提名（1），并伴随着一种全面的形式，其中包含用于物种选择的问题（2），基于几个排除，优先级和可行性标准。物种分配给参与的测序伙伴（3），该伙伴负责与基因组团队负责人（通常是样本提供者）联系，以组织所有必要的入职和监管要求和文档，并同意生成满足EBP质量指标的参考基因组（4）。样本，保证金，并准备几个子样本管以与测序合作伙伴和协作研究小组一起安排，以进行测序（5）。还鼓励样本提供商在测序之前对样品进行对样品进行对照，并将相应的材料存储在当地的生物群体中。元数据以下指南（6），上传到元数据经纪平台COPO，并由飞行员样本管理团队（7）验证。确认所有所需的文档和元数据已经到位后，样品被运送到了指定的测序设施中的冷链（8）。
波形可以同时代表知识和现实吗？通过机器学习的辅助神经科学知识提取在neuromorpho.org上应用于神经重建元数据
摘要在学术期刊中每天产生的非结构化文本的数量是巨大的。系统地识别，分类和构造此类数据的信息对于研究人员即使在划界领域中也越来越具有挑战性。命名实体识别是一种基本的自然语言处理工具，可以训练从科学文章中的宣传，结构和提取信息。在这里，我们利用了最新的机器学习技术，并开发了人类通过用户友好的图形接口和通过应用程序编程界面访问的智能神经科学元数据建议系统。我们向神经重建的公共存储库展示了一种实际应用，Neuromorpho.org，从而扩展了当前正在使用的现有基于Web的元数据管理系统。定量分析表明，建议系统将人事劳动减少至少50％。此外，我们的结果表明，由于神经科学命名的内在歧义，具有相同软件体系结构的较大较大的培训数据集不太可能进一步提高性能，而无需进行临时启发。该项目的所有组件均发布开源，以进行社区增强和扩展到其他应用程序。关键字：元数据管理，神经策略，神经信息学，自然语言处理，命名实体识别，机器智能，深度学习，变形金刚
ESMA32-117195963-1276 关于招股说明书监管技术建议草案及更新 CDR 元数据的咨询文件
1 2019 年 3 月 14 日委员会授权条例 (EU) 2019/980，补充欧洲议会和理事会条例 (EU) 2017/1129，该条例涉及证券向公众发行或在受监管市场交易时发布的招股说明书的格式、内容、审查和批准，并废除委员会条例 (EC) No 809/2004。 2 2019 年 3 月 14 日委员会授权条例 (EU) 2019/979，补充欧洲议会和理事会条例 (EU) 2017/1129，关于招股说明书摘要、招股说明书的发布和分类、证券广告、招股说明书补充文件和通知门户中的关键财务信息监管技术标准，并废除委员会授权条例 (EU) No 382/2014 和委员会授权条例 (EU) 2016/301。
通过机器学习辅助神经科学知识提取，应用于 NeuroMorpho.Org 上的神经重建元数据
第二个原因是，解剖实体通常可以根据不同的标准进行标记，这些标准通常根据研究的具体重点而有所不同。例如，区域可以按功能划分（例如，视觉皮层、体感皮层和运动皮层）或按结构划分（例如，枕叶、顶叶和额叶）；细胞类型可以按电生理学分类（快速放电和规律放电），或按分子分类（钙结合蛋白表达和钙网蛋白表达）。这些标签通常在一定程度上与标准重叠，大大增加了注释任务的复杂性。第三个挑战是，NeuroMorpho.Org 将解剖区域和细胞类型分为三个层级，从一般到具体（例如，海马体 / CA1 /
![[元数据]定量分析 / Willis Conway Pierce，Donald Turner Sawyer；爱德华·劳斯·海尼斯（Edward Lauth Haenisch）](/simg/g:\will\search\icon\source\0\041ae1db6f3c9344c9972c75e3deeb8d3dd55989.webp)
[元数据]定量分析 / Willis Conway Pierce，Donald Turner Sawyer；爱德华·劳斯·海尼斯（Edward Lauth Haenisch）
印度尼西亚大学图书馆>>教科书标题：定量分析 / Willis Conway Pierce，Donald Turner Sawyer； Edward Lauth Haenisch Author/Author: Pierce, Willis Conway Subject: Quantitative Analysis Call Number: [545 Pie Q (1), 545 Pie Q (2)] Related Links: - Document Description - Status of Availability of Physical Documents - Similar Documents - Search Catalog - UI Library Website - UI website
上下文样本：通过样本和相关元数据收集
阿斯特里德·伯恩（AstridBöhne）。德国； 6 a.boehne@lili.de，orcid。9玫瑰。 塞维利亚，西班牙，西班牙。 。研究所，诺里奇研究公园，诺里奇，诺里奇，NR4 7UZ，mcectggart@earlham.uk。 Porto，4485–661 19Vairão，葡萄牙； （2）生物学系，港口波尔图20号大学； 。 239玫瑰。塞维利亚，西班牙，西班牙。。研究所，诺里奇研究公园，诺里奇，诺里奇，NR4 7UZ，mcectggart@earlham.uk。 Porto，4485–661 19Vairão，葡萄牙； （2）生物学系，港口波尔图20号大学； 。2325 r.monteiro@leibniz-lib.de，orcid 0000-0003-1374-4474。26 Rebekah A. Oomen，（1）奥斯陆大学生态与进化合成中心，27 Blindernveien，挪威奥斯陆0371 31，（2）奥斯陆大学自然历史博物馆，P.O。28 Box 1172，Blindern，0318，挪威奥斯陆，（3）（3）沿海研究中心，阿格德大学，29 Universitetsveien 25，4630 Kristiansand，挪威，挪威4）生物科学系30 New Brunswick Saint University of New Brunswick Saint John，Taucker Park Road 100 Hättebäcksvägen745296。Rebekahoomen@gmail.com，32 OrcID 0000-0002-2094-5592。33 Olga Vinnere Pettersson，生命实验室科学 - 瑞典（SCILIFELAB），国家34基因组基础设施，Uppsala University，P.O。Box 815，SE-752 37 Uppsala，瑞典。 35 olga.pettersson@scilifelab.uu.se，orcid 0000-0002-5597-1870。 36 Torsten H. Struck，自然历史博物馆，奥斯陆大学，P.O。 Box 1172，Blindern，37 0318 OSLO，挪威。 t.h.struck@nhm.uio.no orcid 0000-0003-3280-6239。 38Box 815，SE-752 37 Uppsala，瑞典。35 olga.pettersson@scilifelab.uu.se，orcid 0000-0002-5597-1870。36 Torsten H. Struck，自然历史博物馆，奥斯陆大学，P.O。Box 1172，Blindern，37 0318 OSLO，挪威。t.h.struck@nhm.uio.no orcid 0000-0003-3280-6239。38
案例研究：将人工智能元数据集成到派拉蒙的数字资产管理系统中
添加机器学习元数据不会改变当前的摄影保存工作流程。在手动输入基于 IPTC Core 的元数据后，团队将图像上传到其 DAM 系统的 PPC 实例，并且元数据会自动映射到可搜索和可过滤的值。然后，图像通过 AI 平台传递，通过其专有数据集进行分析，并将元数据结果反馈到 DAM 系统中，填充与 IPTC Core 元数据分开的新字段。该过程与导入处理同时运行。PPC IT 团队目前正在通过软件在 DAM 系统上运行大量图像，新的基于 AI 的元数据每天都会出现在其系统中。在撰写本文时，PPC IT 团队已经完成了其 DAM 系统上 645 个标题中的 355 个的 AI 元数据。
Edugain OpenID联邦飞行员
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