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新兴技术和高等教育图书馆
摘要目的 - 本文探讨了在1994年至2024年（2024年1月18日）之间的《科学核心收藏》和Scopus索引的高等教育图书馆中的新兴技术。设计/方法/方法 - 使用RSTUDIO软件收集并合并了来自Web of Science（WOS）和Scopus数据库的数据。使用rstudio完成此操作后，将Scopus和Web of Science Excel文件上传到Biblioshiny，这是一个交互式Web界面。然后对数据进行分类，以说明全球作者，期刊，国家和学术机构的贡献。发现 - 与出版增长趋势，年增长，核心期刊，作者的影响和生产率有关的结果和发现，大多数引用的文件，合作，网络映射以及对新兴技术和高等教育图书馆的贡献。研究局限性/含义 - 由于学术图书馆员正迅速融入全球机构的教学议程，因此需要进一步探索。实践含义 - 高等教育图书馆和图书馆学校，通过帮助他们提高其教学和数字技能的在线教学，以促进学术图书馆员的教学身份。社会影响 - 图书馆和信息科学学校需要快速跟踪新兴技术的整合到课程中。高等教育图书馆应考虑对员工进行培训，以便与新兴技术保持同步。图书馆管理必须制定其政策和策略，以促进高等教育图书馆中新兴技术的使用。独创性/价值 - 当前的研究是新颖的，因为它使用Scopus和Web of Science探索新兴技术和高等教育图书馆。新兴技术和高等教育图书馆的主题仍在发展，因此仍处于起步阶段。这项研究对全球高等教育部门的研究人员，图书馆管理和图书馆学校很有用。关键词学术图书馆，新兴技术，文献计量学分析，书目计量学，高等教育图书馆，科学映射纸张类型文献评论
全球趋势和合作的文献计量分析（...
摘要 本项文献计量研究分析了 2020 年至 2024 年期间人工智能 (AI) 在数学教育中的应用的科学成果。该研究基于从 155 个国际来源中提取的 384 篇文献样本，评估了新兴趋势、作者和国家之间的合作模式以及在数学教育中使用人工智能的主要主题。分析使用 RStudio 中的 Biblioshiny 工具进行，生成网络图和专题图，以可视化关键字与国际合作之间的关系。结果表明，中国和美国在科学生产力和国际合作方面处于领先地位。人们对在教育环境中使用生成性人工智能（包括深度学习和 ChatGPT）进行学习评估的兴趣日益浓厚。本研究概述了数学教育领域人工智能研究的当前动态，并强调了跨学科合作的机会。
数据621：高级统计建模
主题包括：健康研究方法，使用模型诊断和模型选择的多个线性回归审查，建模二进制结果：逻辑回归和ROC分析。通过泊松回归和负二项式回归来计算数据和速率，发病率，速率比和建模。在非独立/聚类数据设置中建模：GEE，混合效应模型。在线性模型设置（分类，平滑花键等）中捕获和建模非线性关系。时间序列分析和趋势分析，季节性和异常检测的相关算法。学习资源/所需阅读您将在本课程中使用R Studio。请参阅R Studio（https://rstudio.com/products/rstudio/）的下载说明。选择带有开源许可证的R Studio Desktop选项（页面上的第一列选项）。本身不需要教科书。读取和教科书是建议的，除非在讲座中或具体说明。推荐资源：
2019 - 2023 年西爪哇省糖尿病风险地图...
Militer，印度尼西亚茂物 Pertahanan 大学 电子邮件：1 venitasyavera@gmail.com，2 muhamadsyazali@radenintan.ac.id 摘要 糖尿病 (DM) 是一个严重的全球健康问题，是由胰腺产生胰岛素减少引起的。不良的饮食习惯、肥胖、吸烟、精神压力、缺乏身体活动和高血压是导致 DM 的危险因素。这项研究旨在绘制 2019 年至 2023 年西爪哇省 DM 的相对风险图，这将提供 DM 分布的时空模式，可供政策制定者制定有效的预防和管理策略。使用时空条件自回归 (CAR) 方法绘制 DM 风险图，利用 Rstudio 中提供的 CARBayesST 包。DM 的相对风险因地区/城市而异。 2019年，相对风险较高的地区包括卡拉旺县、西亚米斯县、苏加武眉县、勿加泗县、苏美当县和西万隆县。随着时间的推移，许多地区的相对风险呈下降趋势，但一些地区的相对风险仍然高于2023年的预期值，如苏美当县和西万隆县。这项研究的结果表明需要更有效的糖尿病预防和管理策略，特别是在高风险地区。关键词：糖尿病、相对风险、时空、条件自回归、西爪哇。糖尿病 (DM) 是一种全球性的糖尿病 (DM) 治疗方案，可用于治疗胰岛素和胰岛素。 DM 可能会影响您的健康、肥胖、肥胖、体重、活动和活动。 Penelitian ini bertujuan untuk memetakan risiko penyakit DM di Jawa Barat dari tahun 2023 hingga 2023, pemetaan ini bermanfaat untuk mengetahui pola spasial dan tempyebaran penyakit DM, sehingga akan memudahkan pemerintah ataupun pembuat kebijakan dalam merancang upaya pencegahan dan pengelolaan penyakit DM dengan efektif。使用 DM 方法来计算时空条件自回归 (CAR) 的方法与 Rstudio 中的 CARBayesST 相关。相关风险 DM di masing-masing kabupaten/kota bervariasi。 2019年新年快乐，新年快乐，新年快乐，新年快乐，新年快乐，新年快乐，新年快乐！
物流应用中的商业智能：评论
摘要：商业智能（BI）在物流中的应用非常重要，使公司可以基于准确的数据和高级分析做出战略决策。因此，公司使用旨在开发更有效的物流管理策略的数据分析工具至关重要。从这个意义上讲，本研究旨在通过文献计量分析分析处理此应用的文章。所使用的方法涉及在两个数据库中搜索文章，即科学和Scopus的Web of Science和Scopus，这导致了1997年至2023年发表的179篇文章。在研究中，在物流中使用了与双重相关的术语，为了分析获得的结果，在Biblioshiny观看工具的帮助下，使用了RSTUDIO软件的BiblioMetrix软件包。基于结果，从2015年开始，该主题的科学生产提高得到证明，欧洲和亚洲国家为这一增长做出了更多的贡献，代表了15个主要生产商中的11个。在这种情况下，被引用最多的文章属于英国，这是大数据在供应链管理中的实际意义。鉴于此，大数据分析是最新兴的主题之一，因为它是一种使用各种工具来分析和从大数据量中提取有价值的信息的方法，从而允许供应链优化。该研究中的其他常见主题是“公司绩效”，“ Impac T”和“数据质量”揭示了研究趋势。物流。此分析有助于深入了解BI在物流中应用的演变和趋势，从而为研究人员，专业人士和决策者提供了宝贵的见解。关键字：商业智能。供应链。文献计量审查。大数据。摘要：事实证明，商业智能（BI）在物流中的应用非常重要，使公司可以根据准确的数据和高级分析做出战略决策。因此，对于公司而言，使用数据分析工具来制定更有效的物流管理策略至关重要。在这方面，本研究旨在分析通过书目分析来解决此应用的文章。所使用的方法涉及在两个数据库中搜索文章，即科学和Scopus的Web of Science and Scopus，从1997年至2023年期间发表了179篇文章。与物流中有关的术语用于研究，为了分析结果，在Biblioshiny可视化工具的帮助下，使用了RSTUDIO软件的BiblioMetrix软件包。根据结果，从2015年开始，该主题的科学生产的增加是显而易见的，欧洲和亚洲国家为这一增长做出了更多的贡献，代表了前15名生产商的10月11日。在这种情况下，被引用最多的文章属于英国，并解决了大数据在供应链管理中的实际含义。因此，大数据
Scott Laing-金融临床助理教授...
•建模：通过机器学习的高级时间序列建模：Arima建模，ETS建模（指数平滑），先知建模，随机森林，XGBoost，Adam模型和机器学习集成高级公司融资（MGF：405）•本科高级课程课程在本科生课程中教授，并通过杂交格式进行了实用和杂交格式。•审查货币的时间价值，包括永久性，年金，债券定价，未来价值和现值计算等等。•资本结构理论，从股本到债务成本以及公司融资决策，债券定价和权益估值，股票结构，莫迪格利亚尼和米勒理论等方面的资本平均成本等。•学生学习如何通过财务计算器和Microsoft Excel进行计算，该课程继续涵盖电源查询和电源枢轴框架，以获取未来的学生职业机会。他们还可以选择接触Rstudio或Python，以获得额外的信用和额外的技能。投资管理（MGF：402）•根据资产分配，投资组合理论，安全选择，衍生品等结构的课程。•应用的Excel纸和财务计算器指导问题，以巩固超出理论的学习概念。•学习成果的模块化方法，包括使用Python，R编程等经验。其他课程经验：固定收益，统计学介绍，投资组合理论，衍生品，数据科学的简介，数据建模，金融科技布法罗州立大学
生物信息学和数据科学培训
生物信息学和数据科学培训培训对公共卫生，健康安全，AMR和One Health的生物信息学和数据科学培训以及其他相关的现场专业人员概述了Magma和Patira提供的专业培训，专门为健康，健康安全，卫生安全，抗微生物抵抗（AMR（AMR）和其他相关领域和其他相关领域的专业人员设计。该培训旨在为参与者提供管理，分析和介绍与这些关键领域相关的数据的基本技能。为增强决策和解决问题的能力而量身定制，这项培训是迈向更高级研究的基础，在健康安全和一项健康的背景下，在生物信息学和数据科学方面进行了更高级研究。目标培训包括关键组成部分，例如探索和呈现与生物信息学，生物数据库，基因组学资源和下一代测序有关的数据。参与者将深入研究基因组学，RNA和DNA序列分析，微生物社区分析以及数据管理和准备。此外，培训还包括数据科学介绍，涵盖了数据探索和制备等方面，分析生命周期，分类和回归，机器学习和分析。在整个培训中的技能和经验，参与者将使用常见的生物信息学工具以及R and Rstudio获得数据分析方面的动手经验。这些强大的工具被广泛用于生物信息学和数据科学领域。培训持续时间取决于客户的需求。交付方式虚拟或面对面的生物信息学
高分辨率HLA基因分型在包含体肌炎中的肌炎提炼8.1祖先单倍型与DRB103：01：01，并突出了DRβ1链中精氨酸74的致病作用
目标：包容体肌炎（IBM）是老年人的进行性炎症性肌肉疾病，一些患者产生抗胞质5' - 核苷酸酶1A（NT5C1A，又名CN1A）抗体。人类白细胞抗原（HLA）是发展IBM的最高遗传危险因素。在这项研究中，我们旨在进一步定义HLA等位基因对IBM的贡献和抗CN1A抗体的产生。方法：我们使用Illumina下一代测序进行了113名高加索IBM患者的西澳大利亚人队列和112个种族匹配的对照。使用Genentech/Midas生物信息学包装进行等位基因频率分析和氨基酸对齐。等位基因频率。使用GGSTATSPLOT软件包进行了发作分析时的年龄。所有分析均在RSTUDIO版本1.4.1717中进行。结果：我们的发现验证了HLA-DRB1*03：01：01与IBM的独立关联，并将风险归因于DRβ1蛋白中位置74中的精氨酸残基。相反，DRB4*01：01：01和DQA1*01：02：01具有保护作用；不具备这些等位基因的DRB1*03：01：01的载体增加了IBM在普通高加索人群中发展的14倍。此外，上述基因型的患者平均比没有患者的患者早五年更早出现症状。我们没有发现与抗CN1A抗体产生的HLA关联。结论：高分辨率HLA测序更精确地表征了与IBM相关的等位基因，并定义了与早期疾病发作相关的单倍型。通过对免疫遗传学数据的高级生物统计分析来识别关键氨基酸残基，提供了机械洞察力和未来的方向，以发现IBM AetioPADENESECHESED。
Prion疾病中的总tau：生物标志物总tau如何促进prion疾病中的prion菌株的诊断，分类和预后
抽象的病毒疾病，也称为可传染性海绵状脑病，是一种罕见的神经退行性疾病形式，其中健康细胞prion蛋白（PRP C）的错误折叠到疾病的PRP SC形式中散布在中枢神经系统的整个结构中（CNS）。最常见的prion疾病变体是零星的克鲁特兹菲尔特 - 贾科布疾病（SCJD），但由于长期孵化时间和与其他神经退行性疾病的相似之处，诊断是具有挑战性的。脑脊液中的生物标志物总tau（T-TAU）起着重要作用，因为它是由神经退行性变化引起的浓度增加在诊断和分类的prion疾病中。该荟萃分析的目的是分析T-TAU对prion疾病诊断，分类和预后通过在RSTUDIO中采用荟萃分析方法来诊断，分类和预后。根据系统文献搜索以及对照组类型（健康，非CJD，阿尔茨海默氏病）选择的18项研究，对T-TAU敏感性和特异性的异质性和发表偏差进行了统计评估。结果表明，T-TAU的平均灵敏度为83.5％，平均特异性为86.1％。亚组围绕相似值，T-TAU在非CJD亚组中表现最好。异质性分析表明，在整个研究中，异质性中等到高异质性，漏斗图表明出版物偏差很小。总而言之，T-TAU在与其他神经退行性疾病区分开的SCJD方面表现出很高的灵敏度和特异性，但是通过结合生物标志物可以提高准确性。需要进一步的研究，以解决用T-TAU对prion菌株的分类和预后。
缺氧与肌层浸润性膀胱癌中免疫浸润增加以及抗肿瘤和免疫抑制信号传导有关
摘要：缺氧和抑制性肿瘤微环境 (TME) 都是肌层浸润性膀胱癌 (MIBC) 的独立负面预后因素，会导致治疗耐药性。缺氧已被证明可通过募集抑制抗肿瘤 T 细胞反应的髓样细胞来诱导免疫抑制性 TME。最近的转录组分析表明，缺氧会增加膀胱癌中的抑制和抗肿瘤免疫信号和浸润。本研究旨在探讨缺氧诱导因子 (HIF)-1 和 -2、缺氧与 MIBC 中免疫信号和浸润之间的关系。进行 ChIP-seq 以鉴定在 1% 和 0.1% 氧气中培养 24 小时的 MIBC 细胞系 T24 基因组中的 HIF1 α、HIF2 α 和 HIF1 β 结合。使用了在 1%、0.2% 和 0.1% 氧气下培养 24 小时的四种 MIBC 细胞系 (T24、J82、UMUC3 和 HT1376) 的微阵列数据。使用两组膀胱癌队列 (BCON 和 TCGA) 的计算机模拟分析研究了高氧和低氧肿瘤之间的免疫环境差异，并过滤以仅包括 MIBC 病例。将 GO 和 GSEA 与 R 包“limma”和“fgsea”一起使用。使用 ImSig 和 TIMER 算法进行免疫反卷积。所有分析均使用 RStudio。在缺氧条件下，HIF1 α 和 HIF2 α 分别与 ~11.5–13.5% 和 ~4.5–7.5% 的免疫相关基因结合（1–0.1% O 2 ）。 HIF1 α 和 HIF2 α 均与与 T 细胞活化和分化信号通路相关的基因结合。HIF1 α 和 HIF2 α 在免疫相关信号传导中具有不同的作用。HIF1 与干扰素产生有关，而 HIF2 与一般细胞因子信号传导以及体液和 Toll 样受体免疫反应有关。中性粒细胞和髓系细胞信号传导在缺氧条件下丰富，同时与 Tregs 和巨噬细胞相关的标志性通路也丰富。高缺氧 MIBC 肿瘤抑制和抗肿瘤免疫基因特征的表达增加，并与免疫浸润增加有关。总体而言，缺氧与抑制和抗肿瘤相关免疫信号传导和免疫浸润的炎症增加有关，如在体外和原位使用 MIBC 患者肿瘤所见。