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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
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）。
基本健康服务的覆盖范围 - 可持续发展目标指标元数据
从14个示踪剂指标中收集数据的机制各不相同，但是在许多情况下，联合国机构或机构间小组已经组装和分析了相关的国家数据源，然后与国家政府进行了正式的国家咨询，以审查或产生可比的国家估计。对于通用健康覆盖范围（UHC）服务覆盖指数，一旦对14个示踪剂指标进行了现有信息，他将与国家政府提名的焦点进行国家咨询，以审查投入和计算指数。谁不进行新的估计活动以产生服务覆盖范围指数的示踪指标值；相反，该索引旨在利用现有和建立的指标数据系列来减轻报告负担。3.C.数据收集日历（freq_coll）
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 /
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
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
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。
CORE 查看元数据、引文和...
出版信息：《中美法律评论》每月由大卫出版公司以纸质版（ISSN 1548-6605）和电子版（ISSN 1930-2061）形式出版，出版地址为美国纽约州 Valley Cottage 616 Corporate Way, Suite 2-4876, 10989 目标和范围：《中美法律评论》是一份专业学术月刊，致力于促进中国和其他国家法律的学术交流，内容涵盖来自世界各地专家学者对法律历史、法律规则、法律文化、法律理论、法律制度的各类研究，以及关于法律的问题、辩论和讨论。欢迎来稿。您可以通过网络投稿或发送电子邮件至 law@davidpublishing.com 提交论文。投稿指南和网络投稿系统可在 http://www.davidpublisher.com/ 或 http://www.davidpublishing.com 上找到。编辑部：616 Corporate Way, Suite 2-4876, Valley Cottage, NY 10989, USA 电话：1-323-984-7526 1-323-410-1082 传真：1-323-984-7374 1-323-908-0457 电子邮件：law@davidpublishing.com；jurist@davidpublishing.com。版权所有©2017，David Publishing Company 和个人投稿人。保留所有权利。David Publishing Company 拥有本期刊所有内容的独家版权。根据国际公约，未经版权所有者书面许可，任何媒体或出版机构（包括各种网站）不得复制或传播本期刊的任何部分。Ot