说环境数据很复杂,其实并不为过——它包括来自近 5,000 颗环绕地球的卫星、快速增长的无人机操作、200 亿个实时捕获数据的分散传感器,以及热情公民创建的数百万条记录,记录的内容包括鸟类目击事件、当地社区的空气质量等。更不用说地下测井、土壤特性、水下探测器、点源空气排放、交通排放、野生动物生物监测、化学特征等等。虽然我们在捕获数据方面正在迅速进步,但我们在将其投入使用方面仍然举步维艰。这是可以理解的:使用环境数据会带来许多特殊的挑战。
DCJ 拥有大量丰富的研究和管理数据资产。通过研究战略,这些数据资产将在内部、协作和外部用于开展研究,以弥补证据差距。DCJ 拥有大量数据资产,包括再犯数据库、护理路径纵向研究、核心管理数据集和开发的分析数据集,如需求资金和服务供应模型以及人类服务数据集。人类服务数据集在新南威尔士州的规模空前,汇集了 11 个政府机构 60 多个一线数据集的 27 年数据,超过 700 万条记录。
•总收入为261.9瑞典克朗(2232)百万,增加了3870万瑞典克朗,对应于17.3%。•净销售额达到241.7(201.5)百万,增加了40010万瑞典克朗,相对应为19.9%。调整了SEK -110万的货币影响,净销售额增长了20.5%。•运营损失为28.9(131.9)百万。*•EBITDA总计为SEK 18.0(-76.1)百万。*•该期间的净损失为29.8(138.4)百万。*•稀释前后,每股损失,总计为0.85(3.95)。•运营活动的现金流量为SEK 25.0(-52.3)百万,对应于SEK 0.71(-1.49)每股。*主要差异与SEK 4200万条有关库存,应收帐款和项目相关项目的规定,第二季度第二季度。
目前,化合物和生物活性数据库(如 ChEMBL 3 和 PubChem 4 合计)中共有超过 9000 万条候选药物化合物记录,而整个“类药物”化学空间的大小估计约为 1060。5 另一方面,根据 DrugBank 的数据,目前的药物数量(FDA 批准或处于实验阶段)约为 10000 种。6 此外,在人类蛋白质组的 20000 种蛋白质中,已知药物的靶标不到 3000 种。7,8 统计数据表明,目前对药物-靶标空间的了解有限,需要新的方法来拓宽我们的知识。有关药物-靶标相互作用 (DTI) 自动预测的信息、基于机器学习 (ML) 的 DTI 预测中的描述符和特征工程,以及基于新型深度学习 (DL) 的
“自从我们在电话里等待时循环播放《禁忌游戏》或《四季》以来,我们已经取得了长足的进步。电话已成为一个小型媒体渠道,可以传达商业信息或就特定活动联系客户,”1985 年创立 ATS 的 Alain Coulas 说道。他成功的公司现在拥有 70 名员工,负责制作以非物质形式发送到所有地区的消息。工业规模的组织需要每年处理数十万条消息,并将错误降至最低。在交付之前检查所有内容是不可能的,因此必须在生产过程中实施最严格的控制和多重检查。该程序现已牢固确立,ATS 拥有五个小型录音室,用于录制、定时和混合消息,以及两个录音棚。
想要了解更多有关该领域的国际努力吗?在过去的二十年里,科学界做出了相当大的努力来扩充用于物种鉴定的 DNA 参考库。这项工作主要由国际生命条形码计划 ( https://ibol.org/ ) 推动,该计划最初侧重于 cox1 基因区域。生命条形码数据系统数据库 (BOLD) 包含该基因区域的 970 多万条公共记录 ( http://www.boldsystems.org/index. php/databases )。除了 cox1,其他常用作 DNA 条形码的基因区域包括 12S、16S、18S、23S、rbcL 和 tufA。最大的 DNA 条形码公共存储库是 GenBank 序列数据库,该数据库由美国国家生物技术信息中心作为国际核苷酸序列数据库合作组织 ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ genbank/ ) 的一部分维护。
在本次演讲中,我将介绍我们分析癌症患者(磷酸化)蛋白质组的方法,以及我们如何获得有关单个疾病可能的分子驱动因素的信息。我还将介绍 decryptT、decryptM 和 decryptE 技术,它们分别以完全剂量依赖的方式测量靶标反卷积、通路参与和细胞重编程。最后,我将展示我们如何将这两个方面结合起来,以便在分子肿瘤委员会中得出个性化治疗建议。除了药物和患者蛋白质组学的临床潜力之外,与科学界共享数据也很重要,这样就可以形成和测试比任何单个实验室都希望完成的更多的假设。我们采用的方法是 ProteomicsDB,它包含数百万条剂量反应曲线和 150 多种癌症药物以及数百种癌细胞系的(磷酸化)蛋白质组。
2024 年,针对学校和高等教育机构的网络攻击频率惊人,影响深远,州和联邦领导人加强了对教育部门网络安全政策的关注。2018 年至 2023 年期间,491 次勒索软件攻击影响了 8,054 所独立学校和学院,泄露了超过 670 万条个人记录(Comparitech,2024 年)。1 这些攻击的后果是毁灭性的,赎金要求从 5,000 美元到 4000 万美元不等,平均每起事件略低于 140 万美元(Comparitech,2024 年)。除了财务压力之外,中断的影响也非常严重,受影响的学校平均停机时间为 12.6 天,这是有记录以来最长的停机时间,在某些情况下需要数月才能恢复(Comparitech,2024 年)。这场日益严重的危机凸显了迫切需要采取强有力的网络安全措施来保护小学、中学和高等教育机构及其敏感数据。
背景自 1970 年以来,每晚使用标准化的光诱捕器网络,再加上业余和专业记录员收集的数百万条单独记录,可以分析飞蛾数量的长期趋势。这些研究表明,在过去的半个世纪里,英国超过 60% 的大型飞蛾物种数量有所减少(Conrad 等人,2006 年;Fox 等人,2019 年;Randle 等人,2019 年)。英国境内的地理分布情况更加复杂,大致相同数量的物种正在扩大其范围或面临范围缩小(Randle 等人,2019 年)。羽状哥特式 Tholera decimalis 是一种在这段时期命运多舛的飞蛾,可能是一个有用的研究案例。定量数据表明,自 1970 年以来,T. decimalis 的数量大幅下降,而其地理分布范围则大幅收缩,随后在 2000 年至 2016 年间有所扩大( Randle 等人,2019 年)。
当今职场上,最大的问题莫过于人工智能会创造还是摧毁就业机会,以及这种颠覆会以何种形式出现。9 月,Indeed Hiring Lab 3 的经济学家发布了第一轮研究报告,研究哪些行业最有可能受到 ChatGPT 等生成式人工智能技术的影响。他们分析了来自 5500 多万条 Indeed 招聘信息的 2600 项技能,以评估 ChatGPT 执行每项任务的能力。研究发现,近 20% 的工作具有“高曝光率”,生成式人工智能在执行该工作所需技能的 80% 或更多时被评为“良好”或“优秀”。另外 45% 的工作具有“中等曝光率”,人工智能可以有效执行 50% 到 80% 的必要技能。总而言之,近三分之二的工作所需技能中有一半以上都可以由生成式人工智能完成,至少可以相当好地完成。