在生物信息学中,查询复杂知识图(kgs)的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是,手动制作SPARQL查询,尤其是跨多个连接的KGS的联合查询,甚至对于专家而言,甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录(KGQA)系统的需求不断增长,该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL,从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型(LLMS)提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战,从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而,尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2],但当前的系统难以处理大规模,不断发展的kg,例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中,我们提供了一种解决方案,旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4],例如Uniprot [5],BGEE [6]或OMA [7],以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询,同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战,而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1,以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观,我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
本月,在 NSCI 201 中,我们进行了两次讲座,一次是关于运动和运动障碍,另一次是关于睡眠和昼夜节律。在我们的第一次讲座中,Soma 博士邀请了客座演讲者 Silke Cresswell 博士来讲述帕金森病的临床方面,以所学的运动机制为基础。我们仔细研究了运动皮质的划分、乙酰胆碱信号以及皮质脊髓束的外侧和内侧。在第二堂课中,我们回顾了过去对蟋蟀的一些研究,这些研究为“我们有一个内部时钟或昼夜节律”这一观点提供了证据。然后,我们讨论了睡眠的不同阶段,以及它们产生的不同脑电图可区分的脑电波。在我们的辅导课上,每个学生都挑选了一篇来自 UBC 行为神经科学研究人员的论文,随后将展示适合普通观众的信息图。
目的:1 背景:1 适用性:1 取消:2 变更摘要:2 角色和职责:2 签名:2 目录 3 1. 定义 5 1.1. GSA 控制空间 5 1.2. 传统周边 PACS 5 1.3. 跨部门安全委员会(ISC) 5 1.4. 联邦保护局(FPS) 5 1.5. 设施安全委员会(FSC) 5 1.6. 政府提供的信息技术设备(GFITE) 6 1.7. 建筑技术服务部(BTSD) 6 1.8. PACS 项目 6 2. 联邦拥有和 GSA 占用的租赁空间中的 PACS 项目 6 2.1. GSA 控制的联邦拥有设施 PACS 项目 6 2.2.所有由 GSA 作为占用机构的租赁项目 7 3. 兼容的 PACS 需要多个 SSO 之间的协调努力。 7 3.1. PBS 7 3.2. GSA IT 8 3.3. OHRM 8 3.4. OAS 9 3.5. OMA 9 4. 参考文献和授权文件 10 4.1. 国土安全总统指令 12,联邦雇员和承包商通用身份识别标准政策,2004 年 8 月 27 日。 10 4.2. 国土安全部政策指令 3,国土安全警告系统,2002 年 3 月 12 日。 10 4.3. 2002 年联邦信息安全管理法,美国法典 44,第 3541 节及以下条款,于 2014 年 12 月 18 日修订。 10 4.4. 4.5. 管理和预算办公室 参考文献 12 4.6. 跨部门安全委员会 参考文献 12 4.7. 联邦首席信息官委员会和联邦企业架构 参考文献 12
摘要。Brown carbon (BrC) is an absorbing organic aerosol (OA), primarily emitted through biomass burn- ing (BB), which exhibits light absorption unique to both black carbon (BC) and other organic aerosols.Despite many field and laboratory studies seeking to constrain BrC properties, the radiative forcing (RF) of BrC is still highly uncertain.To better understand its climate impact, we introduced BrC to the One-Moment Aerosol (OMA) module of the GISS ModelE Earth system model (ESM).We assessed ModelE sensitivity to primary BrC processed through a novel chemical aging scheme and to secondary BrC formed from biogenic volatile organic compounds (BVOCs).初始结果表明,BRC通常贡献0.04 Wm-2的辐射效应最高的辐射效应。Sensitivity tests indicate that explicitly simulating BrC (separating it from other OAs), including secondary BrC, and simulating chemical bleaching of BrC contribute distinguishable radiative effects and should be accounted for in BrC schemes.This addition of prognostic BrC to ModelE allows greater physical and chemical complexity in OA representation with no apparent trade-off in model performance, as the evaluation of ModelE aerosol optical depth against Aerosol Robotic Network (AERONET) and Moderate Res- olution Imaging Spectroradiometer (MODIS) retrieval data, with and without the BrC scheme, reveals similar skill in both cases.Thus, BrC should be explicitly simulated to allow more physically based chemical compo- sition, which is crucial for more detailed OA studies like comparisons to in situ measurement campaigns.我们在本文结尾的Modele内包含了BRC代表的最佳实践摘要。
人们喜欢讲故事或叙述,因为它们是大自然理解、记忆和分享事件的最佳方式之一。本期《Sójateadlas》特刊将战略性讲故事作为信息影响活动的一部分。后者在这里被理解为外国或其代表如何在观众中形成意见。信息影响活动用于支持和放大外交、经济和军事压力;因此,这种混合效应被认为是一个重要因素 1 。此类影响活动的信息不一定是非法的,但它通常包括散布有偏见的错误信息、断章取义的消息以及许多其他操纵性沟通技术 2 。信息影响活动的目的可能是制造所谓的信息迷雾,即引起目标受众的不信任和困惑 3 。他们想让人们感觉他们无法辨别是非。这是一种疲惫策略,信息量如此之大,如此激烈,故事又如此矛盾,拍手比理解更容易。此类信息影响活动的目的是造成目标受众对国家机构和媒体的不信任,以促进他们的要求。这种操纵通常依赖于释放恐惧、焦虑或愤怒的信息。这些消息可以在各种
在较早阶段对脑肿瘤类型的准确诊断对于治疗过程至关重要,并有助于挽救全球大量人的生命。因为他们是无创和备用的患者,因此经常使用磁共振成像(MRI)扫描来识别肿瘤。肿瘤的手动识别很困难,由于大量的三二次图像,需要大量时间,这是一个患者大脑从各个角度产生的MRI扫描。进一步,脑肿瘤的位置,大小和形状的变化也使检测和对不同类型的肿瘤进行分类的挑战。因此,已经提出了计算机辅助诊断系统(CAD)系统以检测脑肿瘤。在本文中,我们提出了一种新型的统一端到端深度学习模型,称为肿瘤肿瘤检测和分类。我们的Tumordetnet框架采用了48个带有漏水(LRELU)和RELU激活功能的卷积层来计算最独特的深度特征图。此外,平均合并和辍学层也用于学习区分模式并减少过度拟合。最后,使用一个完全连接的和软层层来检测并将脑肿瘤分为多种类型。我们在六个标准的kaggle脑肿瘤MRI数据集上评估了我们方法的表现,以将脑肿瘤检测和分类为(恶性和良性),以及(神经胶质瘤,垂体和脑膜瘤)。我们的模型成功地鉴定出了99.83%的明显精度,分类的良性和恶性脑肿瘤,理想的精度为100%,而脑膜化,垂体和胶质瘤肿瘤的精度为99.27%。这些结果揭示了对可靠鉴定和分类脑肿瘤的建议方法的效力。
血清型特异性肺炎球菌的侵入性:对疾病发病率和载体患病率的配对估计1的全球荟萃分析2 3 Katherine E. Gallagher Phd 1,2*&Fredrick Odiwour BSC。1* , Christian Bottomley PhD 2 , John Ojal PhD 1 , Aisha 4 Adamu PhD 3 , Esther Muthumbi PhD 1 , Eunice W. Kagucia PhD 1 , Laura L Hammitt MD 4 , Sergio Massora PhD 5 , 5 Betuel Sigaúque 5 , Alberto Chaúque MSc 5 , Leocadia Vilanculos MD 5 , Jennifer R. Verani MD 6,Maria da Gloria 6 Carvalho PhD 6,Anne von Gottberg PhD 7,8,Jackie Kleynhans PhD 7,9,Shabir A. Madhi Phd 10,Courtney P. 7 Olwagen P. 7 Olwagen P. 7 Olwagen Phd 10,Grant Mackenzie Phd 11,Rasheed Salaudeen MSC 11,Ryan Gierke 6,Migako kobay kobay kobay kobay kobians thepe kobay kobay kobians thepe sepn step n Stepse thepie sepn steps n Stepse n Stepn sepn thepie thepe n St. 12,Inci Yildirim PhD 12-16,Stepy Thomas MSPH 17,Amy Tunali MPH 17,Monica Farley MD 17,9 Todd D. Swarthout Phd 18,19,Akuzike Kalizage Kalizang'oma PhD 18,19 Ladhani MRCPCH 21,Elizabeth Miller DSC 2,J。AnthonyG. 11 Scott FRCP 1,2 12 13 1流行病学和人口统计部,Kemri-Wellcome Trust研究计划(KWTRP),基里菲,KILIFI,KILIFI,14肯尼亚15 2伦敦15 2伦敦伦敦卫生与热门医学学院16 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3。英国牛津大学牛津大学医学系。42 43 *这些作者对分析也同样贡献44 45通讯作者:Katherine Gallagher,Kemri Wellcome Trust研究计划,PO Box 46
** 所有流量以 1000 立方英尺/秒为单位 ** 截至:日期 GAPT AKIA SUX DENE TUIA OMA GRNE WTNE LUNE NCNE 12/30 14.0 0.7 14.4 13.6 0.8 15.2 0.6 1.2 5.5 21.1 12/31 14.0 0.6 15.0 14.8 0.5 15.3 0.7 1.3 4.6 21.4 1/1 14.0 0.4 15.1 15.1 0.5 16.2 0.7 1.2 5.5 21.6 1/2 14.0 0.4 15.0 15.0 0.5 16.7 0.6 1.1 4.8 22.8观察值 1/3 14.0 0.4 14.9 15.1 0.4 16.4 0.6 1.0 5.0 22.1 预测值 1/4 14.0 0.4 14.9 15.1 0.4 16.2 0.8 1.0 4.8 21.6 1/5 14.0 0.4 14.8 15.0 0.4 16.1 0.8 0.9 4.7 21.3 1/6 14.0 0.4 14.8 14.9 0.4 15.8 0.8 0.9 4.6 20.9 1/7 14.0 0.4 14.7 14.9 0.4 15.7 0.8 0.8 4.5 20.6 1/8 12.0 0.4 14.7 14.8 0.4 15.6 0.8 0.8 4.5 20.4 1/9 12.0 0.4 14.3 14.8 0.4 15.5 0.8 0.8 4.6 20.4 1/10 12.0 0.4 12.8 14.2 0.4 15.5 0.9 0.8 4.5 20.3 1/11 12.0 0.4 12.7 13.1 0.4 15.0 0.9 0.8 4.5 20.1 1/12 12.0 0.4 12.7 12.8 0.4 14.0 0.9 0.8 4.5 19.3 1/13 12.0 0.4 12.7 12.8 0.3 13.5 0.9 0.7 4.5 18.5 1/14 12.0 0.4 12.7 12.8 0.3 13.5 0.9 0.7 4.6 18.3 1/15 12.0 0.4 12.7 12.8 0.3 13.5 0.8 0.7 4.6 18.2 1/16 12.0 0.4 12.7 12.8 0.3 13.5 0.8 0.7 4.5 18.2
人们喜欢讲故事或叙述,因为它们是大自然理解、记忆和分享事件的最佳方式之一。本期《Sójateadlas》特刊将战略性讲故事作为信息影响活动的一部分。后者在这里被理解为外国或其代表如何在观众中形成意见。信息影响活动用于支持和放大外交、经济和军事压力;因此,这种混合效应被认为是一个重要因素 1 。此类影响活动的信息不一定是非法的,但它通常包括散布有偏见的错误信息、断章取义的消息以及许多其他操纵性沟通技术 2 。信息影响活动的目的可能是制造所谓的信息迷雾,即引起目标受众的不信任和困惑 3 。他们想让人们感觉他们无法辨别是非。这是一种疲惫策略,信息量如此之大,如此激烈,故事又如此矛盾,拍手比理解更容易。此类信息影响活动的目的是造成目标受众对国家机构和媒体的不信任,以促进他们的要求。这种操纵通常依赖于释放恐惧、焦虑或愤怒的信息。这些消息可以在各种
欧洲研发项目 INDeT(无损检测集成)框架内的多媒体无损检测程序和在线维护协助 Holger SPECKMANN,空中客车德国公司,德国不来梅 Martin LEY,奥迪股份公司,德国因戈尔施塔特 摘要 先进的信息技术正在发生巨大的变化。就在几年前,多媒体还处于起步阶段。一个由空中客车公司大量参与的欧洲研究小组研究了开发这些技术在役应用的可能性。数百页纸张,主要是文本,配以一些黑白图表,整齐地分类放入 DIN A4 文件夹中,总厚度为 12 厘米,重约 5 公斤 - 这就是文件(NTM - 无损检测手册),根据该手册,最先进的民用飞机会进行仔细可靠的损坏检测,如裂纹、腐蚀或变形。在“无损检测集成” (IN-DeT) 研究项目框架内,设计、开发了多媒体维护手册 (4M) 的电子演示器,并测试了其在日常工作中的适用性。它旨在通过使用多媒体和远程诊断系统大幅提高未来维护流程的效率。此外,如果在维护操作期间出现问题,维护工程师可以通过电话线登录飞机制造商专家的计算机。一台小型摄像机会传输飞机的实时图片——必要时还可以传输到世界各地。专家现在可以查看问题区域并迅速为工程师提供支持。通过电话进行复杂的描述和通过传真发送手写笔记已成为过去。这个过程称为在线维护援助 (OMA)。采用现代信息技术将节省大量时间,从而降低制造商(开发新程序/说明)和航空公司(应用这些程序/说明)的成本。创建并确保手册和程序中结构和工作流程的统一性还将大大减少“人为因素”对测量结果的潜在影响。通过使用基于多媒体的程序和手册,这些程序将“更少被误解”,因为文档中的动画和链接可以更有效地指出变化和新项目。