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World File Search System呼叫者
标题：肠道菌群脑瘤诱导的肠道菌群失调调节1
体细胞变体检测是癌症基因组学分析的组成部分。尽管大多数方法都集中在短阅读测序上，但长阅读技术现在在重复映射和变体相位方面具有潜在的优势。我们提出了一种深度学习方法，一种深度学习方法，用于从短读和长阅读数据中检测体细胞SNV，插入和缺失（indels），具有用于全基因组和外显子组测序的模式，并且能够以肿瘤正常，唯一的肿瘤正常，ffpe pppe的样本进行运行。为了帮助解决公共可用培训的缺乏和基准测试数据以进行体细胞变体检测，我们生成并公开提供了一个与Illumina，Pacbio Hifi和Oxford Nanopore Technologies的五个匹配的肿瘤正常细胞线对的数据集，以及基准的变体。在样本和技术（短读和长阅读）中，深度态度始终优于现有呼叫者，特别是对于Indels而言。
纽约市延期薪酬计划年终...
•有56起主要事件直接影响了OTI在2025财年的前四个月提供的服务，比2024财年同期的65个降低了近14％。由于主要事件反映了代理商客户失去服务的损失，因此这种减少很大，反映了更健康的信息技术基础设施环境。负责管理关键的9-1-1基础设施的OTI的公共安全和应急管理（PSEM）部门，经历了一个七个小时的事件，影响了这一报告期间的9-1-1呼叫。这是自2019财年以来的第一次中断，是电信供应商管理系统中配置错误的结果，并影响了31个呼叫者。确定状况后，进行了健康检查，以确保处理所有紧急服务的电话，幸运的是，没有一个呼吁危及生命的紧急情况。此外，OTI PSEM要求并验证了负责的供应商此后已实施新的和特定的政策和程序，以确保防止人为错误的质量保证，以防止类似的配置更改向前发展。
参数化层次制品 -
神经程序是高度准确且结构化的策略，可以通过控制计算机制的行为来执行算法 - MIC任务。尽管有可能增加人工剂的行为的解释性和组成性，但仍很难从代表计算机程序的演示神经网络中学习。与其他模仿学习域不同的设定算法的主要挑战是需要高精度，数据的特定结构的参与以及极为有限的观察力。为了应对这些挑战，我们建议将程序建模为参数化的层次结构程序（PHP）。php是一系列条件操作，使用程序计数器以及观察结果，在采取基本操作，将另一个PHP作为子处理和返回呼叫者之间进行选择。我们开发了一种从一组主管演示中培训PHP的算法，其中只有一些用内部呼叫结构注释，并将其应用于对多级PHP的有效水平培训。我们以两个基准（纳米司法机构和长局添加）的形式显示，PHP可以从较小量的注释和未经通知的示范中更准确地学习神经程序。
pangenome图从基因组比对的构造
Pangenome参考文献通过存储一组代表性的单倍型及其对齐方式来解决参考基因组的偏见，通常是作为图形。由变体呼叫者确定的备用等位基因可用于构造pangenome图，但是长阅读测序的进步导致广泛可用的高质量的分阶段组件。直接从组件中构造pangenome图，而不是变体调用，它利用该图在不同尺度上表示变化的能力。在这里，我们介绍了直接从全基因组比对创建pangenomes的Mimigraph-Cactus pangenome管道，并证明了其从人类Pangenome参考联盟中扩展到90个人类单倍型的能力。该方法构建包含所有形式的遗传变异的图形，同时允许使用当前的映射和基因分型工具。我们衡量用于分析的参考基因组的质量和完整性的效果，并表明，使用端粒到三聚体联盟的CHM13参考可以提高我们方法的准确性。我们还展示了果蝇的构造Melanogaster Pangenome。
通过聊天机器人对公民进行数字化风险筛查
背景 随着 2019 年新型冠状病毒病 (COVID-19) 疫情在全球蔓延，许多政府都设立了电话热线，以预先筛查潜在的 COVID-19 病例。这些热线面临的呼叫者数量远远超出了其能力，因此导致等待时间长达数小时，或者在许多情况下完全无法联系卫生当局。 方法 Symptoma 是一个症状到疾病的数字健康助手，可以区分 20,000 多种不同的疾病，准确率超过 90%。我们针对各种临床病例和与 COVID-19 表现相似的疾病测试了 Symptoma 识别 COVID-19 的准确率。 结果 我们表明，在 96.32% 的临床病例中，Symptoma 可以准确区分 COVID-19 与具有相似症状的疾病。当仅考虑 COVID-19 症状和风险因素时，Symptoma 在仅出现三种症状的情况下可以 100% 识别出感染者。最后，我们表明，Symptoma 的准确性超过了网上广泛使用的简单“是-否”问卷。解释 Symptoma 在系统识别 COVID-19 病例方面提供了无与伦比的准确性，同时考虑了超过
Dow Europe GmbH现代奴隶制行为透明度...
我们的供应商行为守则（SCC）和“供应商的期望”声明专门解决这一方面。SCC已传达给所有当前和新的直接供应商，我们的大多数采购订单和合同模板已更新，以将合规性作为合同要求。道琼斯指数希望供应商实施系统和控制，以促进遵守适用法律以及SCC中规定的原则，包括政策，培训，监视和审计机制。供应商还应将这些或类似原则应用于与他们一起为道琼斯工具提供商品和服务的分包商和供应商。DOW保留评估和监视供应商遵守SCC的权利。不符合SCC的供应商有望采取纠正措施，或者可能不会考虑未来的业务。我们根据我们的业务要求审核重要的直接供应商。我们已经开始评估是否需要合规认证，自我评估和/或合规性审核我们有一个热线服务（以多种语言使用电话和基于电话），可用于员工和第三方，可用于在特定情况下寻求指导，报告违反代码的指导，包括我们的人权政策以及其他不良业务惯例。可以在大多数国家 /地区匿名进行呼叫，并保护呼叫者免于报复。通常通过我们的年度可持续性报告来传达我们计划的结果。
通过聊天机器人对公民进行数字化风险筛查
为了抗击冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，许多政府都设立了电话热线来预先筛查潜在病例。这些热线因呼叫者数量过多而苦不堪言，导致等待时间长达数小时，甚至无法联系到卫生当局。Symptoma 是一个根据症状和疾病进行分类的数字健康助手，可以区分 20,000 多种疾病，准确率超过 90%。我们使用一组不同的临床病例结合 COVID-19 的病例报告测试了 Symptoma 识别 COVID-19 的准确率。结果表明，Symptoma 可以在 96.32% 的临床病例中准确区分 COVID-19。当仅考虑 COVID-19 症状和风险因素时，Symptoma 在仅出现三种体征的情况下就能 100% 地识别出感染者。最后，我们表明，Symptoma 的准确性远远超过网上广泛提供的简单“是-否”问卷。总之，Symptoma 在系统识别 COVID-19 病例方面提供了无与伦比的准确性，同时还考虑了 20,000 多种其他疾病。此外，Symptoma 允许以 36 种语言自由输入文本，并附带针对特定疾病的后续问题。综合起来，这些结果和可访问性使 Symptoma 有可能成为全球抗击 COVID-19 的关键工具。Symptoma 预测器可在 https://www.symptoma.com 上免费在线获取。
通过聊天机器人对公民进行数字化风险筛查
为了抗击冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，许多政府都设立了电话热线来预先筛查潜在病例。这些热线因呼叫者数量过多而苦不堪言，导致等待时间长达数小时，甚至无法联系到卫生当局。Symptoma 是一个根据症状和疾病进行分类的数字健康助手，可以区分 20,000 多种疾病，准确率超过 90%。我们使用一组不同的临床病例结合 COVID-19 的病例报告测试了 Symptoma 识别 COVID-19 的准确率。结果表明，Symptoma 可以在 96.32% 的临床病例中准确区分 COVID-19。当仅考虑 COVID-19 症状和风险因素时，Symptoma 在仅出现三种体征的情况下就能 100% 地识别出感染者。最后，我们表明，Symptoma 的准确性远远超过网上广泛提供的简单“是-否”问卷。总之，Symptoma 在系统识别 COVID-19 病例方面提供了无与伦比的准确性，同时还考虑了 20,000 多种其他疾病。此外，Symptoma 允许以 36 种语言自由输入文本，并附带针对特定疾病的后续问题。综合起来，这些结果和可访问性使 Symptoma 有可能成为全球抗击 COVID-19 的关键工具。Symptoma 预测器可在 https://www.symptoma.com 上免费在线获取。
netcstaffinst 1720.1b - 海军教育和训练司令部
NETCSTAFFINST 1720.1B N04 2024 年 1 月 18 日 NETC 工作人员指令 1720.1B 来自：海军教育和训练司令部指挥官 主题：海军教育和训练司令部自杀预防计划 参考：(a) OPNAVINST 1720.4B (b) 海军自杀预防手册，2020 年 附件：(1) 自杀风险因素、警告信号、保护因素和资源 (2) 危机应对计划 (3) 遇险呼叫者的应对计划 (4) 当地自杀预防资源 参考 1. 目的。根据参考 (a) 和 (b)，制定在海军教育和训练司令部 (NETC) 总部 (HQ) 内实施自杀预防计划 (SPP) 的政策和程序。 2. 取消。NETCSTAFFINST 1720.1A。 3. 范围和适用性。本指令的规定适用于海军部 (DON) 内的所有现役和预备役海军部队。4. 背景。自杀是一种可预防的悲剧，需要各级指挥部门的关注。海军领导层应确保每个人都了解预防策略和可用资源。a. 应实施 SPP 以降低自杀风险，妥善管理危险情况，尽量减少自杀行为对指挥准备和士气的不利影响，并保持任务效力和作战能力。b. NETC 支持海军的 SPP 并满足参考 (a) 的要求。自杀预防是连续进行的
基于机器学习的院外心脏骤停（...
心脏骤停是关键的医疗紧急情况，即立即反应对于患者生存至关重要。对于院外心脏骤停（OHCA）尤其如此，在此阶段，紧急医疗服务的行动显着影响结果。然而，在韩国，由于处理大量紧急电话的调度员缺乏调度员而引起的挑战。在这种情况下，基于机器学习的OHCA检测计划的实施可以帮助响应者并提高患者的生存率。在这项研究中，我们通过制定基于机器学习的OHCA检测计划来应对这一挑战。该计划分析了响应者和呼叫者之间对话的成绩单，以确定心脏骤停的实例。提出的模型包括用于这些对话的自动转录模块，基于文本的心脏骤停检测模型以及必要的服务器和客户端组件以进行程序部署。重要的是，实验结果证明了模型的有效性，根据F1度量，达到79.49％的性能得分，并将心脏骤停检测所需的时间减少了15秒钟。尽管使用了有限的数据集，但这项研究强调了心脏骤停检测计划的潜力，作为响应者的宝贵工具，最终提高了心脏骤停的生存率。