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World File Search System响应数据
mirt：多维项目反应理论
描述 使用项目反应理论范式下的单维和多维项目分析模型分析离散响应数据 (Chalmers (2012) < doi:10.18637/jss.v048.i06 >)。探索性和验证性项目因子分析模型使用求积 (EM) 或随机 (MHRM) 方法进行估计。验证性双因子和两层模型可用于使用降维 EM 算法对项目测试集进行建模，同时包括多组分析和混合效应设计，用于检测差异项目、捆绑和测试功能，以及对项目和个人协变量进行建模。最后，支持潜在类别模型，例如 DINA、DINO、多维潜在类别、混合 IRT 模型和零膨胀响应模型，以及广泛的概率展开模型系列。
Mohccn Gold COHORT标准策略_v1.2
希望的马拉松癌症中心网络（MOHCCN）旨在创建一个“金标准”的临床癌标本，并从15,000个病例（15K）案例中从加拿大收集到50,000例（15K）病例，并始终如一地宣布，均匀生成且始终如一地控制质量控制的数据集（临床和基因组）。MOHCCN不仅旨在建立一个泛加拿大的癌症网络，并通过通过分子分析来鉴定可行的目标来立即产生临床影响，而且还建议从癌症患者群体中产生深入的分子分析数据，以解决重要的科学问题。从标准化的临床信息，治疗响应数据以及全基因组和转录组轮廓（WGT）开始，这个临床上注释丰富的分子数据集将是癌症生物学发现的宝贵资源（图1）。
人工智能革命后的信息素养
随着人工智能 (AI) 系统的发展和使用日益广泛，这些系统以“模拟人类智能”的方式收集、处理和响应数据（参见 Elliot，2019），信息系统变得越来越自动化、适应性强、个性化和易于使用。现在，我们的许多日常信息相关任务都可以委托给人工智能搜索引擎、（社交）媒体平台、流媒体服务和数字助理，它们试图通过预测我们的需求、愿望和欲望，为我们提供无摩擦的体验。与此同时，由于生成式人工智能应用程序的存在，出现了新的信息搜索和创造机会，这些应用程序不仅允许以类似人类的交互方式搜索信息，还能够快速生成满足不同需求和要求的内容（参见 Hirvonen 等人的早期观点）。这些发展正在迅速塑造我们在日常生活、教育和工作任务中获取、评估、分享、创建和使用信息的方式，同时挑战我们对信息素养 (IL) 的理解。
代理AI用于预测和防止数据漂移
本文提出了一种以人为中心的代理AI的方法，作为使用现实世界中DCT预测和预防数据漂移的新颖解决方案，可耐磨设备和传感器的可用数据集。在这种方法中，对不断发展的数据模式进行连续监测以保护临床试验结果的完整性。，它会在纠正机制和切割机器学习方法的帮助下自动最大程度地减少人类干预措施，同时允许快速响应数据分布中可能出乎意料地发生的变化。我们概述了实施过程，描述我们的方法与经典数据质量管理技术之间的比较，并概述了一些挑战，包括监管问题和偏见 - 需要克服。这些结果表明，使用代理AI可以显着提高数据可靠性，从而提高了新的途径，以获得更准确有效的DCT。
TCCIA：探索癌症免疫疗法中circrna的综合资源 MSS/PMMR转移性结直肠癌的反应反应对组合免疫疗法的反应的多组分分子表征 基因表达亚型与结果的关联和... gamma delta t细胞中的急性髓样白血病 e001235.full.pdf CX-072（PACMILIMAB），Probody®PD
靶向免疫检查点的抽象背景免疫疗法在癌症治疗中越来越关注，强调了对预测性生物标志物的需求。圆形RNA（CIRCRNA）已成为肿瘤免疫的关键调节剂，尤其是在PD-1/ PD-L1途径中，并且在预测免疫疗法功效方面具有潜力。然而，尚未完全了解CIRCRNA在癌症免疫疗法中的详细作用。现有数据库专注于CIRCRNA概况或免疫疗法队列，但目前尚无平台可以探索Circrnas和抗肿瘤免疫疗法之间的复杂相互作用。结合了CircRNA概况，免疫疗法反应和临床结果的全面资源对于促进我们对Circrna介导的肿瘤免疫相互作用并发展有效的生物标志物至关重要。解决这些差距的方法，我们构建了癌症circrna免疫体图（TCCIA），这是第一个结合了circrna概况，免疫疗法反应数据以及跨多层类型的临床结果的数据库。TCCIA的构建涉及将标准化的预处理应用于原始测序FASTQ文件，以基于四种已建立的Circrna检测工具的合奏方法来表征Circrna概况，分析肿瘤免疫原型型，并通过免疫检查点构成的免疫疗法响应数据（ICBS）进行了免疫疗法响应数据（ICBS）。结果TCCIA包括从ICBS治疗的25个同类群体以及其他治疗方式中获得的4,000多个临床样本。数据库为研究人员和临床医生提供了一个基于云的平台，该平台可以在ICB的背景下对Circrna数据进行交互式探索。The platform offers a range of analytical tools, including browse of identified circRNAs, visualization of circRNA abundance and correlation, association analysis between circRNAs and clinical variables, assessment of the tumor immune microenvironment, exploration of tumor molecular signatures, evaluation of treatment response or prognosis, and identification of altered circRNAs in immunotherapy-sensitive and resistant tumors.为了说明TCCIA的效用，我们通过采用大规模黑色素瘤和膀胱癌同龄人的分析来展示两个例子，包括CIRCTMTC3和Circmga，这些例子在癌症免疫疗法中展现了不同Circrna表达的不同影响和临床意义。
讲习班
我们提供的动手在研讨会上，从插电编码（无计算机编码）到基于基于编码的编码。我们的设备包括LEGO 6砖，Lego EV3机器人和//code.nodes。乐高6 b ricks在我们的6个砖头讲习班中，我们介绍了简单的概念，例如模式，算法，并将其链接到计算思维概念，这些概念教学者教学者建立了编程和机器人领域的基础知识和技能。LEGO EV3 r obots Lego EV3可以用于建筑物和编程机器人。一旦学习者在Scratch（基于块的程序）中编写一个简单的程序，机器人才会“栩栩如生”。该程序将为机器人的“大脑”提供执行特定任务的必要命令。//代码.n ODE无线和易于使用，//code.node包括六个传感器输入，一个扬声器，RGB灯和一个LED阵列，使学生可以使用收集，显示和响应数据的基于块的基于块的程序来探索令人兴奋的现象。
飞机飞行控制系统识别方法...
系统识别方法通过对动态系统的输入和输出进行测量，组成一个数学模型或一系列模型。提取的模型可以表征整个飞机或组件子系统行为（如执行器和机载信号处理算法）的响应。本文讨论了频域系统识别方法在飞机飞行控制系统的开发和集成中的应用。使用频率响应综合识别 (CIFER ® ) 系统识别工具，说明了如何提取和分析从非参数频率响应到传递函数和高阶状态空间表示等不同复杂度的模型。文中展示了艾姆斯研究中心众多飞行和模拟程序的测试数据结果，包括旋翼机、固定翼飞机、先进短距起飞和垂直着陆 (ASTOVL)、垂直/短距起飞和着陆 (V/STOL)、倾转旋翼飞机和风洞中的旋翼实验。对于这一大类系统，实现了出色的系统特性和动态响应预测。示例说明了系统识别技术在提供飞机开发整个生命周期（从初始规格到模拟和台架测试，再到飞行测试优化）的动态响应数据集成流方面的作用。
卫星中有关AI驱动图像处理的调查
近年来，卫星发射到太空的数量大大增加了。截至2024年11月，卫星跟踪网站“立即轨道” [1]列出了各种地球轨道中的10,500多个活跃卫星。大多数（80％）与通信1052相关的是地球观察（EO）卫星，每天产生数千吨数据。通过传统的射频（RF）通信渠道将这些数据传递到地球是不可行的，因此已经研究了其他解决方案，包括处理生成数据的卫星上的数据。该解决方案类似于引入边缘计算的引入，该计算是一种分布计算的模型，该模型更接近数据源，该模型是为了管理连接到通常称为Internet Internet（IoT）的Internet的设备的扩散。机器学习（ML）一直是Edge Computing成功的关键推动力。Furano等人于2020年底发表的一篇文章。[2]探讨了需要部署ML板上卫星以进行图像处理的一些令人信服的原因。这包括通过响应数据下载能力增加的传感器所产生的数据量的增长，限制了较小卫星中的功率，以下载大图像和地面电台可用性的问题。还指出了挑战，包括资源不足，板载存储或工作内存不足以及模型培训所需的数据集的有限可用性
脑功能连接的协变量辅助主回归的贝叶斯估计
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人（2021b）的协变量辅助主（CAP）回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言，该方法估计一组多元响应信号的线性投影，其方差与外部协变量相关。在神经科学中，人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣，我们将其称为功能连接（FC）（Lindquist 2008；Fornito 和 Bullmore 2012；Fornito 等人 2013；Monti 等人 2014；Fox 和 Dunson 2015）。功能连接背后的大脑信号是多变量的，在分析功能连接时，每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系（Varoquaux 等人，2010），因为这种统计依赖性与行为特征（协变量）相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维，以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常，分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域（ROI）的节点，其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后，根据每个节点时间过程之间的统计依赖性（van der Heuvel 和 Hulshoff Pol，2010；Friston，2011），估计网络连接（或节点之间的“边缘”结构）。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数（ Hutchison 等人，2013 年）以及部分
德州仪器注册和识别系统...
1.简介................................................................................................................................ 5 2.应答器包装................................................................................................................. 6 3.参考资料...................................................................................................................... 7 4.产品代码...................................................................................................................... 7 5.系统描述和操作方法....................................................................................................... 8 5.1 概述....................................................................................................................... 8 5.2 询问器....................................................................................................................... 8 5.3 操作方法................................................................................................................. 8 5.3.1 初始化................................................................................................................. 9 5.3.2 加密模式............................................................................................................. 10 5.3.3 密码保护............................................................................................................. 11 5.4 应答器..................................................................................................................... 11 5.4.1内存................................................................................................................11 5.4.1.1 密码 EEPROM（第 1 页）..............................................................11 5.4.1.2 标识 EEPROM（第 2 页）................................................................12 5.4.1.3 序列号（第 3 页）.............................................................................13 5.4.1.4 加密密钥 EEPROM（第 4 页）.............................................................13 5.4.2 循环冗余校验发生器.............................................................................13 5.4.3 加密算法.............................................................................................15 6.读取数据格式....................................................................................................19 7.测量设置....................................................................................................................25 9.1 测量设置：共振频率、带宽、质量。功能................................................................................................................16 6.1 充电...................................................................................................................16 6.2 写入...................................................................................................................16 6.2.1 写入数据格式................................................................................................18 6.3 读取/响应数据................................................................................................18 6.3.1.TIRIS FM 系统的特性................................................................................................21 7.1 基本系统数据...............................................................................................................21 7.2 读取器和系统设计影响..............................................................................................21 7.3 系统性能和功能可靠性影响......................................................................................21 7.4 TIRIS FM 系统的其他质量因素....................................................................................22 8.EMI/EMC 性能....................................................................................................22 8.1 概述....................................................................................................................22 8.2 汽车环境和因素....................................................................................................22 8.3 TIRIS FM 转发器和系统性能....................................................................................23 9.trp 因子....................................................................................25 9.2 测量设置：供电场强.............................................................................................26 9.3 测量设置：转发器信号强度.............................................................................28 10.规格................................................................................................................29 10.1 绝对最大额定值...............................................................................................29 10.2 建议工作条件.............................................................................................29 10.3 特性................................................................................................................30 10.4 环境数据和可靠性................................................................................................31 10.5 存储器.............................................................................................................31 10.6 封装.........................................................................................................................31