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ngia：一种新型的基于基因序列聚类的基于贪婪的增量对准算法✩
基因序列聚类在计算生物学和生物信息学中非常重要且重要，用于研究系统发育关系和基因功能预测等。随着生物学数据量的快速生长（基因/蛋白质序列），基因序列聚类算法在低精度和效率方面面临着更多挑战。 基因序列数据库中增长的冗余序列通常有助于大多数聚类方法的记忆和计算需求的增加。 例如，原始的基于贪婪的增量比对（GIA）聚类算法获得了很高的精度聚类结果，但效率非常低。 已经开发了有效的贪婪增量聚类算法，其精确成本降低了，通常可以关闭速度的贸易聚类精确度以提高速度。 需要在精度和速度之间取得更好平衡的算法。 本文提出了一种新型的基于贪婪的增量比对算法，称为NGIA，用于具有高效率和精度的基因聚类。 ngia由一个预滤波器，修改后的短词过滤器，一种新的数据包装策略，一种修改的贪婪增量方法组成，并通过GPU并行化。 四个独立数据集上的实验评估表明，所提出的工具可以以99.99％的高精度聚类。 与CD-HIT，VSEARCH和UCLUST的结果相比，NGIA平均快13.6倍，6.2倍和1.7倍。 此外，我们开发了一个多节点版本来处理大型数据集。 该软件可从https://github.com/siat-hpcc/gene-sequence-clustering获得。随着生物学数据量的快速生长（基因/蛋白质序列），基因序列聚类算法在低精度和效率方面面临着更多挑战。基因序列数据库中增长的冗余序列通常有助于大多数聚类方法的记忆和计算需求的增加。例如，原始的基于贪婪的增量比对（GIA）聚类算法获得了很高的精度聚类结果，但效率非常低。已经开发了有效的贪婪增量聚类算法，其精确成本降低了，通常可以关闭速度的贸易聚类精确度以提高速度。需要在精度和速度之间取得更好平衡的算法。 本文提出了一种新型的基于贪婪的增量比对算法，称为NGIA，用于具有高效率和精度的基因聚类。 ngia由一个预滤波器，修改后的短词过滤器，一种新的数据包装策略，一种修改的贪婪增量方法组成，并通过GPU并行化。 四个独立数据集上的实验评估表明，所提出的工具可以以99.99％的高精度聚类。 与CD-HIT，VSEARCH和UCLUST的结果相比，NGIA平均快13.6倍，6.2倍和1.7倍。 此外，我们开发了一个多节点版本来处理大型数据集。 该软件可从https://github.com/siat-hpcc/gene-sequence-clustering获得。算法。本文提出了一种新型的基于贪婪的增量比对算法，称为NGIA，用于具有高效率和精度的基因聚类。ngia由一个预滤波器，修改后的短词过滤器，一种新的数据包装策略，一种修改的贪婪增量方法组成，并通过GPU并行化。四个独立数据集上的实验评估表明，所提出的工具可以以99.99％的高精度聚类。与CD-HIT，VSEARCH和UCLUST的结果相比，NGIA平均快13.6倍，6.2倍和1.7倍。此外，我们开发了一个多节点版本来处理大型数据集。该软件可从https://github.com/siat-hpcc/gene-sequence-clustering获得。强可伸缩性测试表明，NGIA的多节点版本可以以31％的并行效率扩展32个线程。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
明尼苏达州的天然气端使用
ngia为天然气和双燃料公用事业公司建立了一个监管框架，以实施和收回其减少或避免客户使用天然气的温室气体排放的计划的费用。“创新资源”有资格包含在天然气公用事业“创新计划”中，包括沼气；碳捕获；地面源区能源；超出州保护计划（CIP）的能源效率措施；使用无碳电力产生的氢或氨；可再生天然气；和战略电气化，包括冷气源热泵。ngia定义了将向明尼苏达州公用事业委员会（委员会）提出的创新计划的内容和委员会的标准，供委员会考虑在批准，修改或拒绝创新计划建议时考虑。提交创新计划时，需要一个公用事业，还需要提交“公用事业系统报告和预测”，详细介绍了基础设施特征，预计资本和燃料投资，碳排放以及有关化石天然气的激励计划。该数据将使委员会在其其他计划的投资和化石天然气活动的背景下评估公用事业的创新计划。
SOF 战士概述 - USSOCOM
收购方法 • NGIA 使用其他交易机构形成技术卓越领域以进行快速原型设计 • 全面公开的广告 • 根据参与者基本协议建立协议 • 根据以下标准对参与者进行审查： - 技术优点 - 运营相关性 技术重点领域： • 生物识别 • 通信 • 传感器使用 • 数据分析/融合目标 • 快速原型设计和初始部署的创新解决方案 • 具有竞争力但又灵活 • 利用先进的商业技术 • 自我组织关系以发展能力/创新
2022 – 2024 年工作计划 - 联合国全球管理信息系统
i. 开展活动，促进国家和国际层面统计和地理空间界的合作，包括确定和解决与统计和地理空间信息整合有关的共同问题，特别是 GSGF 的实施； ii. 支持制定、推广和共享与 GSGF 有关的指导材料和良好实践文件，并支持通过发展 GSGF（尤其是在地理编码、通用地理和互操作性等领域）来加强 GSGF； iii. 确定国家统计局（NSO）、国家地理空间信息机构（NGIA）、国家测绘机构（NMA）和其他地理空间组织中可以利用的现有能力发展计划；包括推广和标准化地理编码流程、方法和框架的能力（例如：动态链接技术）； iv.促进、培养和鼓励国家统计局、国家级综合机构、国家管理机构和其他相关机构之间的密切合作，以实现统计和地理空间信息的整合，同时根据现行的准则和做法确保其隐私和保密性；v. 鼓励使用现有数据、数据和元数据标准以及其他标准，并支持开发新形式的数据、数据和元数据标准以及其他标准，以增强来自多个来源的基于位置的数据集的接口，确保数据的可互操作和可用；vi. 通过能力建设和推广良好做法，鼓励国家统计局、国家级综合机构和国家管理机构内部统计和地理空间能力的发展和现代化；