发表后,有人在 PubPeer 平台上对已发表图片的完整性表示担忧,特别是在图 2A 中发现了潜在的重复图片。随后,该稿件的作者联系了 POR 编辑部,要求更正有问题的图表。在作者提供原始数据后,主编认为文章的结论和断言没有得到所提供材料的结果的充分支持;因此,该文章已被撤回。此次撤回已得到 POR 主编的批准。作者收到了有关撤回的通知并有机会作出回应。出版商已记录此通信。
分析结果表为操作员提供了一个简单的表,启用了交通灯审核系统 - 确定化合物时使用绿色复选框,黄色的含义要进行审查,红色表示没有匹配。预测的元素公式和silico在化学数据库中预测的片段化也可以通过将任何实验数据与理论信息匹配来实现更高水平的置信度。Sciex OS软件的分析部分中生成的结果表链接到原始数据文件,因此可以使用原始数据快速审查库的每个标识(图8)。
设备说明摘要柔和软件是一种配件,可帮助评估Imminex®仪器的Inmucor GTI Diagnostics,Inc。Immucor GTI Diagnostics,Inc。lifecodes®抗体检测套件和LifeCodes®HLA-SSO键入套件。由于HLA测试的复杂性质,合格的实验室人员必须审查任何结果以确保正确性。该过程的原理柔和软件旨在分析与LifeCodes套件一起使用时来自Luminex Fluoroanalyaler的原始数据。原始数据以CSV文件格式为单位,由测定中每个珠的中位荧光强度(MFI)值组成。使用探针/珠在生命码测定中获得的相对信号(MFI)可用于将探针/珠分配为具有正反应性或负反应性。此反过来提供了确定抗体检测试剂盒或HLA SSO键入试剂盒的建议等位基因所需的信息。可以打开生成的CSV文件,并使用MatchX软件处理数据。使用MatchX软件执行的计算和后续分析在使用LifeCodes套件的指令中概述。MatchX软件旨在帮助合格的实验室人员。由于HLA测试的复杂性质,合格的实验室人员必须审查任何临床或诊断结果,以确保正确性。该软件是实验室辅助工具,并不是要成为确定结果的唯一来源。MATCX软件利用了生命模型产品插入物中规定的分析方法。
摘要:生成合成数据是一项复杂的任务,需要准确复制原始数据元素的统计和数学属性。在财务,利用和传播实际数据进行研究或模型开发等部门中,由于包含敏感信息,可能会带来很大的隐私风险。此外,真实的数据可能很少,尤其是在获得足够,多样和高质量数据的专业领域很困难或昂贵。这种稀缺性或有限的数据可用性可以限制机器学习模型的培训和测试。在本文中,我们解决了这一挑战。尤其是,我们的任务是合成具有与股票市场的输入数据集相似的数据集。输入数据集是匿名的,由很少的列和行组成,包含许多不一致之处,例如缺失的行和重复项,其值不标准化,缩放或平衡。我们探讨了一种深入学习技术的生成对抗网络的利用,以生成合成数据并评估其质量与输入库存数据集相比。我们的创新涉及生成模仿输入元素的统计属性的人工数据集,而无需透露完整的信息。例如,合成数据集可以捕获原始数据集中观察到的股票价格,交易量和市场趋势的分布。生成的数据集涵盖了更广泛的方案和变化,使研究人员和从业人员能够探索不同的市场状况和投资策略。这种多样性可以增强机器学习模型的鲁棒性和概括。我们根据平均值,相似性和相关性评估我们的综合数据。
评估以确定它们是否在设施的能力范围内。只有在评估了所需服务的样品和参数并商定了测试计划后,才会向客户发送申请表。确认申请表中提交的所有详细信息和进一步的说明将通过电子邮件通过程序记录传达。在提交申请表之前,必须将技术报告/分析报告请求传达给设施。这仅适用于您请求数据解释和分析并需要额外费用和处理时间的情况。享受折扣的学生客户只能获得原始数据和来自程序的服务完成证书(根据要求)。
答:虽然最初的研究确实没有招募孕妇和哺乳期妇女,但事实证明,许多参与这些研究的女性(至少几百名)实际上已经怀孕,只是当时不知道而已。因此,我们确实有这些女性的原始数据以及正在进行的专门针对怀孕的研究,并且我们有超过 14 万名在怀孕期间接种疫苗并报告了其结果信息的女性的登记册。我们拥有接种疫苗时处于怀孕和哺乳期的女性的所有数据,尽管最初的研究并不打算研究孕妇,但这些数据确实可以让人们做出更明智的选择。
作者对已发表文章的 ESI 中的一个小错误表示遗憾,发现图 S10 是图 4 的重复。在准备最终版本的手稿以供发表时,作者复制了图 4 并无意中将其粘贴为图 S10。更正后的图 S10 应如下所示。作者确认此错误不会影响本文的结论,并希望根据要求提供图 S10 的原始数据(请联系第一作者(Z. Li)和/或通讯作者(H. Liu))。作者感谢 Ziyang Guo 博士发现此错误。
从发送者到接收者的消息的安全通信是全球互联网用户的主要安全问题之一。这是因为常规攻击和威胁以及最重要的数据隐私。为了解决这些问题,我们使用加密算法,该算法在某些密码中加密数据并通过Internet传输,并再次解密了原始数据。因此,提出了轻巧的加密方法来克服许多常规加密问题。密码学是通过将信息转换为安全格式来保护信息的科学。此过程称为加密,已被使用了几个世纪,以防止手写消息被意外接收者读取。密码充当消息封装系统。混合算法将从
ASM 能够感知环境、处理原始数据并针对预配置的目标配置文件执行目标检测。在 SAPIENT 概念下,ASM 还能够自主决定自己的传感器参数(例如,被动 EO 传感器的视野、视角、焦点等,或主动传感器的发射功率、光束方向等),以提高检测/威胁识别能力。ASM 是独立的单元,只需要数据连接接口和电源即可运行。ASM 内部有传感器头、数据处理和自主决策等组件(见图 2)。传感器、数据处理和自主决策功能之间的所有内部通信对系统的其他部分都是不可见的。ASM