XiaoMi-AI文件搜索系统
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MERSCOPE®用户指南
数据处理和可视化。MERSCOPE仪器软件（与Merscope Analysis Computer结合使用）会自动处理原始图像以输出空间基因组学测量，以准备立即进行下游分析。The output includes the list of all detected transcripts and their spatial locations in three dimensions (CSV files), mosaic images (TIFF), experiment metadata (JSON), output from the cell segmentation analysis: transcripts per cell matrix (CSV), cell metadata (CSV), cell boundaries (HDF5 [MERSCOPE Instrument Software v231 or earlier] or PARQUET [V232或更高版本]），以及用于Merscope Vizualizer软件的二进制文件。MERSCOPE平台解决方案包括用于可视化和分析数据的Merscope Vizualizer软件。输出文件也与用于单细胞和空间分析的开源工具兼容。
NCIPC数据管理计划模板
Project Type □ Surveillance □ Research □ Evaluation □ Administration □ Other – Describe: Type of data: □ Survey □ Record Review □ Observation □ Focus Group □ Other -- Describe: Is data one-time data collection or ongoing □ One time □ Baseline and Follow-up (Specify expected number of follow-up collections: __________) □ Ongoing surveillance Current project Status □ Planning, collection not started □ Collection ongoing □ Collection Complete – data cleaning □ Collection Complete – data available □ If data not yet available, Expected Data Release Date: Temporal Metadata Start Date of data collection: End Date of data collection: (if ongoing indicate NA) If Ongoing: Are there scheduled releases □ Yes □ No If Yes, anticipated date of next release: Spatial Metadata: as applicable include Country: Region: State: County: City:
Hackathon 2025周三Flash演示文稿.pptx
● Linking health and environmental data important for understanding the impact of environmental variables on health ● Multiple challenges linking the data: privacy concerns for health data, scale of both data and more ● Scope existing data and metadata standards in both fields ● Document linkage challenges and ideal standards that would ease linkage
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摘要本研究研究了三所马来西亚研究所的电子论文和论文（ETD）的机构存储库中元数据记录的质量。该研究采用了源自Bruce和Hillmann（2004）的指标来评估来自三个机构存储库中1138个元数据记录的完整性，准确性和一致性，并利用定量内容分析来识别用于描述ETDS的Dublin Core元素元素的变体。该研究发现了一系列具有元数据完整性，准确性和一致性的问题，强调了对确保质量元数据的标准化系统的需求。通过强调质量元数据对ETD收藏的重要性，该研究为设计和描述ETD馆藏的学术图书馆提供了宝贵的见解。总体而言，这项研究阐明了ETD收集中使用的当前元数据实践和元素，并强调了有效元数据管理对学术著作的传播和发现性的重要性©2023，马来西亚图书馆和信息科学杂志，所有权利保留。
![arxiv：2502.07106v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2025年2月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9ab1be593f415ef856f1e3ada37df824b02e41af.webp)
arxiv：2502.07106v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2025年2月10日
Metadata在与这些变化的一致协同时扮演了越来越重要的角色，因为小规模的大学研究小组对大规模行业实验室进行了强制使用元数据标准。因此，材料科学家采用并修改了现有的元数据标准，并成立了群体来制定新标准。尽管这些活动具有高级元数据实践和各种研究基础设施，但它们缺乏凝聚力的框架。因此，试图符合元数据标准的材料科学家在从哪里开始挑战。材料科学界需要一个提供基本水平的入口点的SCAF折叠，还包含核心组合，以促进整个领域的连接性。开发包含支持发现和其他元数据功能的核心标准的框架对于在AI领域发生的前所未有的机会进行计算模拟的人尤为重要[5]。
通过中IIR量子级联激光
在本文中，我们描述了为使公平规定的扫描隧道显微镜（STM）图像的科学档案所开发的数据管理实践和服务。作为第一步，我们提取了数据集的每个图像的仪器元数据以创建一个结构化数据库。然后，我们通过利用人类注释，机器学习技术和仪器元数据过滤的管道来丰富这些元数据的信息。要视觉探索图像和元数据，以及提高数据集的可访问性和可用性，我们开发了“ STM Explorer”作为集成在Trieste Advanced Data Services（TRIDAS）网站中的Web服务。在这些数据服务和工具的基础上，我们提出了W3C PROV标准的实现，以描述STM图像的出处元数据。
根据机器学习应用程序的微生物组数据的全面概述：分类，可访问性和未来方向
宏基因组学，代谢组学和元蛋白质组学通过将独立的见解与其组成和功能潜力提供了无关的见解，从而显着提高了我们对微生物群落的了解。然而，这个领域的一个关键挑战是缺乏与原始数据相关的标准和全面的元数据，从而阻碍了执行强大的数据分层并考虑混杂因素的能力。在这篇全面的综述中，我们将公开可用的微生物组数据分为五种类型：shot弹枪测序，扩增子测序，元转录组，代谢组和元蛋白质组数据。我们探讨了元数据对数据再利用的重要性，并解决了收集标准化元数据的挑战。我们还评估收集宏基因组数据的现有公共存储库的元数据收集的局限性。本综述强调了元数据在解释和比较数据集中的重要作用，并强调了对标准化元数据协议的需求，以充分利用元基因组数据的潜力。此外，我们探讨了在元数据检索中实施机器学习（ML）的未来方向，并为有前途的途径提供了对微生物群落及其生态作用的更深入了解。利用这些工具将增强我们对各种生态系统中微生物功能能力和生态动态的见解。最后，我们强调了ML模型开发中至关重要的元数据作用。
MISB ST 0601 UAS 数据链路本地集 - 维基共享资源
虽然将动态影像与元数据打包在一起的方法可能因具体实施而异，但以下内容提供了该过程的一般概念。飞行计算机将所有适当的元数据项以及时间戳和校验和合并到 LS 数据包中，并将数据发送到运动图像编码器/数据包多路复用器，后者生成统一的数据流以供平台外传输。通过通信链路后，远程客户端可以解码和处理数据流中包含的运动图像和元数据。然后，用户可以根据需要显示和/或分发运动图像和元数据。
flordb流动：机器学习生命周期的增量上下文维护
在本文中，我们提出了从机器学习管道中逐步收获并查询任意元数据的技术，而不会破坏敏捷实践。我们将方法集中在开发人员偏爱的技术上，用于生成元数据 - 日志语句 - 利用日志记录创建上下文的事实。我们展示了视觉记录[8]如何允许在事后添加和执行此类陈述，而无需开发人员远见。可以查询不完整元数据的关系视图，以在多个版本的工作！OWS中动态实现新的元数据，并按需按需。这是以“以后的元数据”样式完成的，o”敏捷开发的关键道路。我们在称为FlordB的系统中意识到了这些想法，并演示了数据上下文框架如何涵盖一系列临时元数据以及定制功能商店和模型存储库今天处理的特殊情况。通过使用情况（包括ML和人类反馈），我们说明了组件技术如何融合以解决敏捷性和纪律之间的经典软件工程交易。