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MetalHawk：通过人工神经网络增强金属配位几何的分类
摘要：金属配合物的化学性质在很大程度上取决于与金属中心配位的配体的数量和几何排列。现有的确定配位数或几何形状的方法依赖于准确性和计算成本之间的权衡，这阻碍了它们在大型结构数据集研究中的应用。在此，我们提出了 MetalHawk ( https://github.com/vrettasm/MetalHawk )，这是一种基于机器学习的方法，通过人工神经网络 (ANN) 同时对金属位点的配位数和几何形状进行分类，这些网络使用剑桥结构数据库 (CSD) 和金属蛋白数据库 (MetalPDB) 进行训练。我们证明，CSD 训练的模型可用于对属于最常见配位数和几何形状类别的位点进行分类，对于 CSD 沉积的金属位点，平衡准确度等于 96.51%。我们还发现，CSD 训练模型能够对 MetalPDB 数据库中的生物无机金属位点进行分类，在整个 PDB 数据集上的平衡准确度为 84.29%，在 PDB 验证集中手动审核的位点上的平衡准确度为 91.66%。此外，我们报告的证据表明，CSD 训练模型的输出向量可以被视为金属位点扭曲的代理指标，表明这些可以解释为金属位点结构中存在的细微几何特征的低维表示。
冷冻粒子拾取机学习竞赛的开源工具
图4：超级金属和金属3D的疯狂分布跨各种概率截止。内核密度估计用于说明分布，突出显示中位数（白色圆圈），四分位数（黑匣子）和数据扩展（晶须量最高为1.5倍。
人工智能与基础材料和石油天然气公司的新兴互动：伊斯兰市场与传统市场的比较
作为人工智能 (AI) 行业的一部分，有许多公司致力于提供硬件以增强人工智能技术在大数据分析中的应用，此外还有从事数据分析、软件、系统软件和人工智能软件的公司。本文研究了人工智能企业与基础材料和石油天然气公司及其伊斯兰市场的分位数连通性和非线性分位数因果关系。正式地，我们考虑两个角度，包括 COVID-19 大流行之前和之后（2018 年 5 月 18 日至 2022 年 6 月 1 日期间）。观察到，在基于人工智能的投资和与基础材料和石油天然气行业相关的公司网络中，人工智能在 COVID-19 时代之前和期间是冲击的净接受者，在正常市场和 COVID-19 影响期间接受冲击的强度高于在上尾和下尾以及 COVID-19 之前。然而，人工智能可以作为伊斯兰市场中石油和天然气相关公司（在新冠肺炎之前和新冠肺炎期间）和传统石油和天然气公司（仅在新冠肺炎期间）的分位数因果。另一方面，伊斯兰和传统的基础材料和石油和天然气业务似乎都是新冠肺炎形势中间分位数中人工智能技术的非线性变异因果。除此之外，资源型市场对人工智能的唯一因果因素是伊斯兰和传统的基础材料公司，这仅在新冠肺炎期间观察到。根据我们的分析，新冠肺炎为提高基础材料和石油天然气公司对人工智能创新的参与度提供了绝佳的机会。因此，基础材料市场可能能够提供硬件和软件基础设施来支持人工智能技术。此外，由于使用人工智能而进入石油和天然气行业的发明可能会对其平均绩效产生重大影响。从这个角度来看，人工智能可以被视为基础材料和石油天然气公司供应链中的战略环节。这些新见解对于人工智能应用程序的开发者、资源政策制定者和管理者以及有兴趣投资新技术的投资者来说有很多启示。
有针对性的管理评估成功的关键
向 NHSN 报告的每个机构都是独一无二的，而且由于 SAAR 不是衡量抗菌药物使用是否恰当或是否合理的明确指标，CDC 无法为机构或团体定义 SAAR 目标。定义目标 SAAR 值时需要考虑许多因素，例如给定 SAAR 药剂类别的原始 SAAR 值、管理优先级和临床相关性。您可以将“按位置提供 SAAR”报告（https://www.cdc.gov/nhsn/pdfs/ps-analysis-resources/aur/AU-QRG-SAARTables-Location.pdf）中的位置级 SAAR 百分位数与 AU 选项报告数据表（https://www.cdc.gov/nhsn/datastat/aur-reports.html）中的全国百分位数分布或抗生素耐药性和患者安全门户住院抗生素使用网站（https://arpsp.cdc.gov/profile/inpatient-antibiotic-use/all）上按州提供的中位 SAAR 结合使用，以帮助定义您的 SAAR 目标。
环境DNA，用于监测海上风电场对鱼类和无脊椎动物社区结构的影响
fi g u r e 4在这三个区域中的每个区域中观察到了物种丰富度。根据形态测定（红色色调）和Edna metabarcoding（蓝色色调）检测到的鱼（右）和无脊椎动物（左）物种（蓝色色调），根据鱼（右）和无脊椎动物（左）物种计算了观察到的物种丰富度。包括所有鱼类和无脊椎动物物种时，较浅的颜色是指物种丰富度，而较深的颜色是指在仅考虑塞尔斯鱼类物种时观察到的物种丰富度。盒子是从第一个四分位数到第三四分位数的，黑线代表中位数。晶须代表大小和小于第三四分位数的1.5倍的值。黑点是超出晶须范围的异常值。
经皮冠状动脉干预后缺血性心力衰竭患者甘油三酸酯 - 葡萄糖指数的预后意义
结果：TYG指数较高的参与者的MACE发病率显着高。在Kaplan - Meier生存分析中也确定了TYG指数与MACE之间的正相关。Multivariate cox proportional hazards analysis indicated that the TyG index was independently associated with the increased risk of MACE, regardless of whether TyG was a continuous [TyG, per 1 − unit increase, HR (hazard ratio) 1.41, 95% CI (con fi dence interval) 1.22-1.62, P < 0.001] or categorical variable [quartile of TyG, the HR （95％CI）四分位数4为1.92（1.48-2.49），而四分位数为1作为参考]。此外，通过RCS模型显示了TYG指数与MACE的非线性关联，并且MACE的风险随着TYG指数一般的增加而增加（非线性P = 0.0215）。此外，TYG与DM（糖尿病）组和NO-DM组之间的MACE的关联中没有明显的相互作用。
ZJU索引作为糖尿病发病率的预测工具
背景：在先前的研究中，据报道，与脂肪肝指数相比，ZJU指数是中国人口中非酒精性脂肪肝病的卓越预测指标。但是，尚未确定ZJU指数是否与亚洲人群之间的糖尿病显着相关。方法：纳加拉研究于1994年在穆拉卡米纪念医院（日本GIFU）进行。本研究包括接受2004年至2015年健康检查的受试者的数据。ZJU指数包括体重指数（BMI），禁食血浆葡萄糖，甘油三酸酯和丙氨酸氨基转移酶至天冬氨酸氨基转移酶（ALT）水平以及女性的调整点。我们进行了COX比例危害回归，以评估ZJU指数四分位数与入射糖尿病风险之间的关联。参与者：本研究中包括接受健康检查的15,464个人。结果：在93,350人的随访期间，总共记录了373例入射糖尿病病例。随着ZJU指数的增加，糖尿病的发生率逐渐增加（p <0.001）。根据针对代谢协变量调整的多变量模型，与第一四分位数相比，ZJU指数的第四个四分位数与糖尿病风险呈正相关（HR = 2.519，95％CI = 1.297 -4.891）。亚组分析表明，ZJU指数与糖尿病风险之间的关联在年龄少于40岁的受试者中很显着（HR = 3.327，95％CI = 1.544-7.171）在女性中，HR = 4.480，95％CI = 1.302-15.419）
先前的SARS-COV-2感染和covid- ...
结果：在有2、3或4个先前免疫事件（疫苗接种或先前感染）的参与者中，我们发现与疫苗诱导的免疫力相比，在第4-10周的law片后4-10周，Omicron感染的相对降低了71-85％。感染风险的差异部分是由抗尖刺RBD（S）抗体浓度的差异解释的，后者显示出相似的模式，但疫苗诱导的和杂交免疫之间的差异较小。与最低的四分位数相比，随后的S抗体浓度四分位数的参与者分别降低了19％，35％和71％的感染风险。在杂交免疫力的参与者中，先前的摩sicron前感染，没有相关的疫苗接种和感染序列的Omicron感染风险差异。不管先前的免疫事件的类型如何，其他事件都会增加对感染的保护，但并不高于上一个事件后的第一周的水平。
严重的输入中断 - 将道路映射到欧盟弹性
注释：该图表报告了增加的增值（百分比），这是由于中国对准国家的FCI供应下降了50％。百分位数是使用公司的增值来计算的（百分比计算仅包括暴露于FCIS访问更改的公司）。仅包括制造公司。
关于日本经济和公共金融2023年的年度报告
（来源）图1：根据就业状况调查编译，麦克风。图2至4：根据日本小组的就业动态研究，招聘工作研究所编译。数据在2016年至2022年之间。图4使用趋势分数匹配方法来比较改变工作机会的年收入变化和其他具有相似工人属性的员工，例如年龄或教育背景。在图1中，换班者在每个年收入五分位数中的份额估计，假设每个五分之一的工人的分布都相似。第一个五分之一的年收入高达126万日元，第二个五分之一五分之一的年收入为127万至246万日元，第三五分之一的年收入为247万至370万日元，第三五分之一的五分之一至371亿日元，第四数数数市场五分位数为371万至56亿日元，第四五分之一的五分之一或561万日元和561亿日元和561万日元或更多。