更多信息:Poikela,TimePix等。“ timePix3:一个65K频道混合像素读数芯片,带有TOA/TOT和稀疏读数。”仪器杂志9.05(2014):C05013。
基于人工智能的多维数据库技术是一项新技术。该技术可以实现多模态数据(非结构化数据、半结构化数据、结构化数据)的分布式存储,同时还可以将数据以超立方体的形式存储,并对数据进行实时的多维分析和查询。传统的多维数据库直接从二维表中提取维度信息,没有考虑维度信息之间的关联性。因此,结合人工智能技术,可以实现多模态数据的关联分析,自动生成维度信息。具体而言,针对商业智能(BI)领域对多维数据高效分析、存储和处理的需求,开展基于人工智能的多维数据库技术应用研究,实现多领域异构数据的统一采集,高效、实时、自动标注、聚类,数据信息智能提取及语义关联,超立方体存储和在线分析OLAP、在线分析处理等。设计基于人工智能的多维数据库原型系统,满足海量数据智能分析处理需求。系统学习用户的查询行为模式和数据特征。通过内置机器学习算法构建立方体数据模型。持续进行模型优化,针对特定用户精准生成查询结果。通过分布式算法引擎、混合在线分析处理、分布式存储引擎等人工智能功能模块,整合多源异构数据资源,实现数据关联、智能学习、推理和预测,为管理决策端和业务运营端提供更加完善、可靠的预测决策服务。
最终任务:最终任务是专门设计的,旨在封装整个课程中获得的知识和技能。工作的通用是开发交互式应用程序(仪表板),该应用程序允许实时的信息传输和基本的在线分析处理(OLAP)实时执行。学生被要求对历史数据进行描述性和预测性分析,并参与撰写简短但全面的业务报告,总结和解释他们的发现,并将其介绍给感兴趣的各方(例如C级套件)。
整合整个课程中获得的知识和技能。这项工作的通用目的是深入了解区块链和加密货币在实践中的操作,以实时有效地传输信息以及实时执行基本的在线分析处理(OLAP)功能。学生被要求创建或出现,并分析虚拟或真实区块链网络(与加密货币结合使用),并写一份简短的业务报告,概述并解释了区块链在与传统网络有关的方面的工作及其优势/缺点,以及将其呈现给感兴趣的政党。
用于中风后运动康复的脑机接口 (BCI) 系统已证明其通过加强与运动相关的大脑活动来促进上肢运动恢复的有效性。混合 BCI (h-BCI) 利用中枢和外周激活,常用于辅助 BCI 以提高分类性能。然而,在康复环境中,应提取大脑和肌肉特征以促进良好的运动结果,不仅加强中枢运动系统中的意志控制,而且还加强将运动命令有效投射到目标肌肉,即中枢到外周的通信。出于这个原因,我们考虑将皮质肌肉耦合 (CMC) 作为专用于中风后上肢运动康复的 h-BCI 的一个功能。在本研究中,我们对 13 名健康参与者 (CTRL) 和 12 名中风患者 (EXP) 在执行(CTRL,EXP 未受影响的手臂)和尝试(EXP 受影响的手臂)手抓握和伸展时进行了伪在线分析,以优化 CMC 计算和基于 CMC 的运动检测从离线到在线的转换。结果表明,每 125 毫秒更新一次 CMC 计算(滑动窗口的移位)并在最终分类决策之前积累两个预测是运动分类准确性和速度之间的最佳平衡,与运动类型无关。对中风参与者的伪在线分析表明,尝试和执行的抓握/伸展都可以通过基于 CMC 的运动检测进行分类,并且在分类速度方面具有很高的性能(运动检测到 EMG 开始之间的平均延迟约为 580 毫秒)
方法:网络药理学和蛋白质 - 蛋白质相互作用网络可视化和富裕分析技术用于找到肥胖基因与其相互作用小的RNA和疾病之间的关联。disgenet,Genecards,TTD和OMIM数据库用于搜索与肥胖,糖尿病和乳腺癌相关的基因靶标,然后与UNIPROT数据库结合使用,用于基因去除和映射,肥胖和各种疾病的关键基因数据。使用Venny在线数据处理平台来获得肥胖和各种疾病之间的关联基因。相关基因是通过使用字符串在线分析平台构建目标蛋白质相互作用网络图和topoolosogogogogogopogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogogical构建基因,并通过Cytoscape软件进一步筛选了结果,以获得各种疾病与肥胖症之间具有牢固关联的核心目标基因。使用David在线数据库和微生物症的在线分析平台,通过GO和KEGG富含所获得的核心靶基因。结果:有460个肥胖胸癌交叉基因,607个肥胖糖果交叉基因,23个肥胖乳腺癌核心基因和24个肥胖糖核心核心基因。在此基础上,总共获得了与肥胖和乳腺癌有关的138个核心基因或miRNA。有144个与肥胖和糖尿病有关的核心基因或miRNA。本研究使用生物信息学方法来研究肥胖与糖尿病和乳腺癌的关系和潜在机制,然后为我们提供了一种新的观点,可以通过对miRNA的研究来了解与肥胖相关并发症的机制,并为我们提供了新的想法,以探索和改善治疗方法。
LKCMed MD7102 生物创业 3 LKCMedicine 的团队学习生物创业课程让研究生了解整个药物发现和开发过程,从基础研究和转化研究到与生物制药公司建立可行的合作伙伴关系或建立衍生产品。该课程面向来自医学、生命科学和工程学、人文和社会科学等不同背景的学生。为了了解生物技术投资,每位学生将被分配 500,000 美元的虚拟资金。每位学生将使用在线分析工具(例如 Morningstar)从我们提供的列表中评估生物制药公司,然后使用 500,000 美元创建投资组合。学生将在课程期间跟踪他们的投资组合,每周买卖股票。
根据《联合国儿童权利公约》和《欧盟基本权利宪章》,儿童有权受到保护和参与。然而,互联网和算法的使用使儿童的福祉面临风险:过度使用在线服务和接触对儿童特别有害的内容引发了许多关于维护儿童权利的问题。由于在线服务由算法驱动,因此需要采取措施防止算法在线分析儿童。欧盟次级立法包括多项支持维护儿童基本权利的条款,包括 GDPR、DSA 和拟议的 AI 法案,最值得注意的是禁止对儿童进行分析,例如用于营销目的。但是,这些法律要求足够吗?我们如何确保这些规则得到有效实施——尤其是在快速变化的数字环境中?我们甚至可以使用算法来支持儿童保护和参与网络世界吗?