XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System共线性
HI-C工具的基准测试，用于脚手架DE NOVO基因组组件
fiffoff_combine.py是我们开发的python脚本，用于输出有关目标组件和参考基因组之间基因截然性的指标。与参考基因组相比，我们将基因共线性定义为靶组件中基因定位之间的对应关系。脚本将输出.gff从升降机和引用.gff文件作为输入。它仅分析基因共线性，因此外显子和成绩单被排除在.GFF文件中。此外，该脚本允许设置一个阈值，以评估目标和参考组件之间相邻基因对之间基因间长度的差异：如果差异低于阈值，则比较的基因组注释是相干的（默认值：500 bp）。
Oracle 现代供应链管理最佳实践
通过按细分评估基线、趋势、季节性和因果预测成分来提高预测准确性。利用机器学习来评估间歇性、共线性、异常、水平变化、价格变化、假期和事件的影响。监控和诊断需求预测误差的根本原因并按细分跟踪改进情况。
在非胶线磁相中，金属化$ {\ rm nis} _2 $的电子结构
我们通过密度函数理论计算研究了原型Mott绝缘子NIS 2的电子结构，在这些计算中，我们明确地说明了非共线性抗铁磁序，如最近在IsoelectRonic Analog Ni（S，SE，SE）2中建立的。对于金属NIS 2在高压下，我们的计算预测了Fermi表面拓扑和体积，这与最近的量子振荡研究非常吻合。但是，我们发现，即使在环境压力下，密度功能理论也错误地预测了金属基态，类似于以前的非磁性或共线性抗抗铁磁模型。通过包括Hubbard相互作用U和现场交换J，金属相被抑制，但即使是这样的扩展模型也无法描述金属到构造的相位转变的性质，并错误地描述了绝缘阶段本身。这些结果突出了更复杂的计算方法的重要性，甚至在绝缘阶段深处，远离莫特绝缘相变。
土地使用和气候变化的变化是否重叠？世界银行数据的分析
缩写：方差分析，方差分析； GDP，国内生产总值； LUC，土地使用变化； VIF，方差通胀因子。a由于农业Luc和灌溉农业Luc的变量具有共线性，以避免高估，因此仅在回归模型中包括农业LUC的变量。b预测因素：（常数），林卢克，耕种卢克，农业卢克，GDP变更。c因变量：CO 2排放变化。d显着性值小于0.05。 E标准化系数。来源：研究结果。
讲座 4 基因是什么以及它们如何发挥作用
1. 基因和 DNA 是如何组成染色体的？2. 开关如何在空间和时间中调节基因？3. 限制图谱使开关能够被隔离。4. DNA 复制是如何发生的？5. 什么是聚合酶链式反应 (PCR)？PCR 在社会中是如何应用的？6. 突变是如何发生的？7. 如何使用谱系来追踪具有表型和 RFLP 的突变基因的遗传？8. 突变如何改变表型？9. 基因和蛋白质之间的共线性是什么（即 DNA 序列如何指定蛋白质序列）？10. 什么是遗传密码？11. 哟！-它在 DNA 序列中 - 什么是
![arxiv：2407.00028v1 [q-bio.nc] 2024年5月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3511ccf4b2a5339f70699ceb0844b9aa12d77600.webp)
arxiv：2407.00028v1 [q-bio.nc] 2024年5月14日
这项研究评估了各种监督机器学习模型的性能，以分析青少年脑认知发展（ABCD）研究高度相关的神经信号传导数据，重点是预测强迫症的量表。我们模拟了一个数据集，以模仿成像数据中常见的相关结构，并评估了逻辑回归，弹性网络，随机森林和XG-增强其处理多共线性并准确识别预测特征的能力。我们的研究旨在指导选择合适的机器学习方法来处理神经影像数据，突出显示最佳捕获高特征相关性信号的模型，并确定与强迫症（OCD）相关的临床相关特征（OCD）。
阿拉伯联合酋长国的糖尿病患者在脚踝关节上具有较高的脚溃疡临床含义的风险开发临床风险评分以分层为严重原因的风险分层：一项前瞻性队列研究
单变量和多元逻辑回归分析用于评估预测因子与结果之间的关联。开发了多元逻辑回归模型。初始变量选择是基于与结果（p <0.20）和临床意义的未经调整的显着关联。临床意义基于以前的系统评价和专家意见。使用计算的共线性诊断（即条件指数，方差通胀因子）。我们的最终多元逻辑回归模型包括最重要和最重要的变量。，我们通过将预测变量的beta系数除以最小的beta系数，并将小数符号将小数舍入数字的标准，并将小数列成最接近的数字。这是为了简化计算并提高可用性。我们计算了每个患者的总分数。对模型的内部验证是通过引导程序进行的，其中我们使用了1000
小型皮质下缺血性梗死和其他 DWI 病变建立 MES 预测模型
使用 SPSS（版本 22.0；美国伊利诺伊州芝加哥）和 Free Statistics（版本 1.7.1）软件进行数据分析。定量数据以平均值±标准差表示，定性数据以频率和百分比表示。在进行正态性检验后，使用 t 检验对定量数据进行组间比较，使用 χ2 或 Fisher 精确文本比较定性或分类数据。在进行回归分析之前，对统计学上显著的因素（p < 0.05）进行共线性分析。将单变量分析中具有统计学意义的因素纳入逐步前向逻辑回归分析，以确定 MES 的独立因素。优势比 (OR) 及其 95% 可信区间用于评估显著因素的独立贡献。采用 Hosmer-Lemeshow 检验来评估模型的适用性。
利用机器学习来加强网络安全并改善医疗保健系统区块链的威胁检测
本研究研究了区块链技术和机器学习的整合，以增强网络安全并改善医疗保健系统中的威胁检测。随着医疗保健系统越来越容易受到网络攻击的影响，该研究探讨了区块链的分散性质如何获得电子健康记录（EHR）并改善医疗保健系统之间的互操作性。此外，它研究了机器学习算法如何实时识别异常并预测潜在的安全漏洞。这些发现突出了关键因素，例如区块链熟悉度和机器学习有效性，这些因素影响了这些技术的成功采用。模型的评估指标，包括0.97的AUC-ROC和80％的精度，表明整合区块链和机器学习为增强安全性提供了有效的解决方案。但是，确定了多共线性，数据失衡和集成复杂性等挑战。该研究以解决这些挑战的建议结束，强调需要持续改进机器学习模型，区块链集成以及员工培训，以有效地保护医疗保健系统。