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分析在连续时间收集的生物多样性观察数据：我们是否应该使用离散或连续的占用模型？
fi g u r e 1五个占用模型。with：휓占用概率； （a）bp p检测概率； y是在会话s期间在现场I中观察到的检测/未检测； （b）COP휆检测率；会议的持续时间； n是会议s期间网站I的检测数量； （c）pp휆检测率； n i网站I中的检测数量；在网站I中检测到k的时间； （d）2-mmpp和（e）IPP휆1状态1的检测率； 휆2状态2的检测率； 휇12从状态1到状态2的开关率； 휇21从状态2到状态1的开关率； n i网站I中的检测数量；在网站i中检测到k的时间i。
使用气溶胶质谱法对纳米级颗粒物物质的定量化学测定：从uncrewe
摘要。气溶胶生成技术扩展了气溶胶质谱法（AMS）的实用性，用于对机载颗粒和液滴的化学分析。但是，标准的雾化技术需要相对较大的液体量（例如，几毫升）和限制其效用的高样品质量。在这里，我们报告了需要低至10 µL样品的微型欺凌AMS（MN-AMS）技术的发展和表征，并且可以通过使用同位素标记的内部标准标准标记的Or- ganic和无机物质的纳米含量水平进行定量（34 sO 34 os 34 os）。使用标准SO，该技术的检测极限分别以0.19、0.75和2.2 ng的硫酸盐，硝酸盐和器官确定。这些物种的分析回收率分别为104％，87％和94％。该MN-AMS技术成功地应用了使用微小颗粒物（PM）采样器收集的过滤器和iM骨骼样品，可在未蛋白质的大气表调节平台上部署，例如未蛋式的空中系统（UASS）和绑扎气球系统（TBSS）。从能源部（DOE）南部大平原（SGP）天文台进行的UAS场运动收集的PM样品的化学组成。与通过共同固定的气溶胶化学物种物种（ACSM）测量的原位PM组成进行了很好的比较。此外，MN-AM和离子色谱（IC）很好地同意硫酸盐和硝酸盐的测量
在新西兰2006 - 2019年使用公共部门糖尿病眼服务：全国性收集数据集的分析
1验光和视觉科学学院，奥克兰大学医学与健康科学学院，新西兰奥克兰大学，新西兰2学院，2个人口健康学院，医学与健康科学学院，奥克兰奥克兰大学，奥克兰大学，奥克兰大学，新西兰大学，伊斯兰教部3号，格林纳兰临床中心，奥克兰地区健康委员会，奥克兰医学委员会，纽瓦兰临床中心，新Zealand and New Zealand，4科学，新西兰国家眼中中心，奥克兰大学，奥克兰大学，新西兰，新西兰5号，医学与健康科学系5号医学和初级保健系新西兰奥克兰的Manukau Health，奥克兰大学医学与健康科学系8，新西兰奥克兰大学，新西兰奥克兰大学，9号人口健康局，新西兰奥克兰县曼库兰县，曼库兰市10号，伦敦伦敦和热带医学学院10国际卫生中心
太平洋西北国家实验室，有关VSP增强的建议，以连续收集的调查数据完成31310021F0022的任务1A和31310023F0040
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AFH 关于加州协同跟踪受害者自报的数据 以下数据是通过湾区支持中心进行的调查收集的
AFH 关于加利福尼亚州自报协同跟踪受害者的数据 以下数据是通过湾区支持小组 (BASG) 进行的调查和监视骚扰幸存者联盟 (SHSA) 收集的全州统计数据收集的。收集这些信息的目的是提供加利福尼亚州协同跟踪犯罪的数据驱动图。与性侵犯一样，协同跟踪犯罪的报告严重不足。以下是自报受害者的一小部分样本。我们正在努力应用统计方法来估计该州受害者的真实人口规模。BASG、监视骚扰幸存者联盟 (SHASA) 和全国其他致力于解决这一问题的组织正在开展外联工作，为受害者提供支持，使他们能够站出来并被统计在内。
斯坦福医学和医师助理学生的免疫表格查看第12-16页的说明，以输入收集的信息和上传 b''
日期＃1日期＃2日期＃3或实验室免疫力证据包括报告（对模棱两可的滴度），如果乙型肝炎病史，HEP核心抗体，HEP表面抗体和HEP表面抗原滴度的报告必须包括在内。破伤风 - 白喉素（TDAP）TDAP疫苗必须发生在过去10年中
程序和清单 - 使用Nanobind套件从DNA Genotek Oragene设备中收集的唾液中提取纳米宾HMW DNA
初始版本2024年10月1日仅研究使用。不适用于诊断程序。©2024加利福尼亚州的太平洋生物科学（“ PACBIO”）。保留所有权利。本文档中的信息如有更改，恕不另行通知。PACBIO对本文档中的任何错误或遗漏不承担任何责任。某些通知，条款，条件和/或使用限制可能与您使用PACBIO产品和/或第三方产品有关。请参阅适用的PACBIO销售条款和条件以及PACB.com/license的适用许可条款。太平洋生物科学，PACBIO徽标，PACBIO，Circulomics，Omniome，Smrt，Smrt，Smrtbell，Iso-Seq，Sequel，sequel，Nanobind，sbb，sbb，sbb，revio，onso，apton，apton，kinnex，peretarget和sprq是Pacbio的商标。
数据来自 69 家大型雇主，并对其中 25 家进行了访谈，目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括：(1) 72% 的雇主预测部分人力需求，(2) 36% 的雇主预测外部人力供应，(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测，(4) 60% 的雇主考虑销售额，45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测，(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。包括十九个案例研究，重点介绍报告单位、其预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包括数据收集工具和方法讨论。（EM）
数据收集自 69 家大型雇主，并对其中 25 家进行了访谈，目的是向研究人员介绍人力规划和预测问题的研究。这项雇主启发式调查的结果包括：(1) 72% 的雇主预测了部分人力需求，(2) 36% 的雇主预测了外部人力供应，(3) 59% 的雇主在过去 5 年内开始进行此类预测，(4) 60% 的雇主考虑销售额，45% 的雇主考虑劳动力供应进行预测，(5) 34% 的雇主预测所有员工群体的需求。其中包括 19 个案例研究，重点介绍了报告单位的描述、预测技术的有趣特征以及技术描述。附录中包含了数据收集工具和方法讨论。(EM)
推荐引用 推荐引用 Ellerbruch，Julia，“会计师事务所对美国证券交易委员会报告范围 3 温室气体排放的提议的担忧
这份荣誉论文/项目由 Carroll Collected 的荣誉计划免费提供给您，供您开放访问。它已被 Carroll Collected 的授权管理员接受并纳入高级荣誉项目。有关更多信息，请联系 mchercourt@jcu.edu。
深层跨模式学习应用于使用家庭收集的心电图和经胸生物阻抗
背景：深度学习已成功地应用于ECG数据，以帮助对心力衰竭（ADHF）的准确，更快地诊断。先前的应用主要集中在良好控制的临床环境中对已知的ECG模式进行分类。但是，这种方法并不能完全利用深度学习的潜力，深度学习的潜力直接学习重要特征而不依靠先验知识。此外，对从可穿戴设备获得的ECG数据的深度学习应用尚未得到很好的研究，尤其是在ADHF预测领域。方法：我们使用了Sentinel-HF研究中的ECG和经胸生物阻抗数据，该研究招募了患有心力衰竭或患有ADHF症状的主要诊断患者的PA（≥21岁）。为了构建一个基于ECG的ADHF预测模型，我们开发了一种被称为ECGX-NET的深层模式学习管道，它利用了可穿戴设备的RAW ECG时间序列和经胸腔生物阻抗数据。为了从ECG时间序列数据中提取丰富的特征，我们首先采用了一种转移学习方法，其中ECG时间序列被转换为2D图像，然后使用Imagenet-Pretained Den Senet121/VGG19模型进行了特征提取。数据过滤后，我们应用了跨模式特征学习，其中回归者接受了ECG和经胸生物阻抗的训练。然后，我们将Densenet121/VGG19功能与回归特征相连，并使用它们用于训练支持向量机（SVM），而无需生物阻抗信息。结果：使用ECGX-NET的高精度分类器预测ADHF，精度为94％，召回79％，F1得分为0.85。仅具有Densenet121的高回报分类器的精度为80％，召回98％，F1分数为0.88。我们发现ECGX-NET对高精度分类有效，而Densenet121对于高回报分类有效。结论：我们显示了从门诊病人获得的单渠道ECG记录中预测ADHF的潜力，从而及时警告心力衰竭的迹象。我们的跨模式特征学习管道有望通过处理医疗场景和资源限制的独特要求来改善基于ECG的心力衰竭预测。