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Attomics：基于注意的诊断和预后的架构
不同的生物过程（BPS）的破坏会对生物体产生负面影响并导致疾病状态。早期疾病在精确医学中起着重要作用，以改善临床决策。高通量方法的开发通过为每个患者（称为OMICS概况）轻松获取大量生物学信息，从而影响了精度医学。omics曲线是许多分子实体的相互作用引起的高维复杂特征。精密医学中使用的大多数机器学习方法中的第一个共同步骤是一个特征选择程序，可降低数据的大小以从单词构建分类器（Kourou等人。2015）。由于选择过程与前字典任务分离，因此仅将选定的功能用于下游预测（Liu等人。2019）。仅使用选定的功能限制了模型从省略的功能中提取隐藏信息的能力。深度学习可以从所有功能及其相互作用中提取和利用完整的信息。此特征可能对实现更好的预测性能很有用。在计算机视觉或自然语言处理中深度学习的最新成功之后（Lecun等人2015），不同的深度学习体系结构成功地应用于OMICS数据。它允许具有非线性建模的特征的高度抽象，并且可以处理复杂
与法律冲突的儿童和年轻人
逆境（n）困难或不愉快的情况，逆境的字典定义提醒我们这是一个广泛的术语，该术语封装了广泛的事件，环境或经验，可能会对个人的身体，心理，社交或情感健康产生影响。示例包括：贫困；虐待;丧亲欺凌；严重伤害或事故；残疾；暴力和父母分离。暴露于逆境可能会造成短期困扰以及对日常运作的长期伤害。但是，正如本节所示，逆境是广泛的，既不实用，也不可能保护儿童免受生活中所有潜在的不利事件的侵害。此外，经历逆境并不一定总是导致负面结果，在某些情况下，短暂暴露于低水平的压力源可能会增强韧性，促进增长并为个人做好整个生活过程中的压力经历的准备（Cicchetti＆Rogosch，2009年）。但是，为了从压力和逆境中恢复并成长，需要获得稳定，关怀和支持的环境和人际关系（Bellis等，2017； Meyerson，Grant，Carter，＆Kilmer，2011）。因此，作为苏格兰的从业人员，我们必须采取两种统治的方法，在该方法中，采取了措施来预防和减少儿童在可能的情况下面临的逆境和不平等，同时确保我们的社会，系统和服务设置以促进面对逆境的最佳恢复和弹性。
网格空间中的凸包计算
摘要 当输入点来自结构化配置（例如二维 (2D) 或三维 (3D) 网格）时，许多实际应用都要求计算凸包 (CH)。网格空间中的凸包已应用于地理信息系统、医学数据分析、机器人/自动驾驶汽车的路径规划等。用于 CH 计算的传统和现有的 GPU 加速算法不能直接在以矩阵格式表示的 2D 或 3D 网格上运行，并且不能利用这种光栅化表示中固有的顺序。这项工作引入了新颖的过滤算法，最初为 2D 网格空间开发，随后扩展到 3D 以加速外壳计算。它们进一步扩展为 GPU-CPU 混合算法，并在商用 NVIDIA GPU 上实现和评估。对于 2D 网格，对于 ( n × n ) 网格，贡献像素的数量始终限制为 ≤ 2 n。此外，它们是按字典顺序提取的，从而确保了 CH 的高效 O(n) 计算。同样，在 3D 中，对于 (n×n×n) 体素矩阵，贡献体素的数量始终限制为 ≤ 2n2。此外，2D CH 滤波在 3D 网格的所有切片上并行启用，从而进一步减少了要输入到 3D CH 计算过程的贡献体素的数量。与最先进的方法相比，我们的方法更胜一筹，尤其是对于大型和稀疏的点云。
阈值pake with Aserical抗议所有服务器的折衷方案⋆
摘要。我们重新审视了阈值密码实批键交换（TPAKE）的概念，并将其扩展到增强的TPAKE（ATPAKE），即使在所有服务器都遭到妥协，除了允许（不可避免的）离线词典攻击外，它也保护密码信息。与tpake的先前概念相比，这类似于更换对称的pake，在该pake中，服务器以增强（或不对称）的pake存储用户的密码，例如不透明的[44]，服务器存储密码哈希，仅在离线字典搜索密码中仅作为目标用作目标。ATPAKE方案也严格改善了APAKE的安全性，通过在一组服务器中秘密共享密码哈希。的确，我们的ATPAKE协议是阈值不透明的自然实现。我们在通用合并（UC）的框架中正式化了ATPAKE，并展示了实现它的实用方法。我们所有的方案都是通用构图，与用作子协议的任何APAKE接口，使其更易于采用。我们的主要方案依赖于阈值遗漏的伪辅助功能（TOPRF），而我们的独立贡献则可以解决[41]的UC TOPRF概念中的缺陷，并升级其中的TOPRF方案以实现固定定义，同时保留其最小成本和圆形的复杂性。我们使用在阈值计算内对任意上下文信息的隐性协议的技术，这是一般利益的。
从superString到索引：使用蒙版洞穴 - 轮毂转换（MBWT）
DNA测序数据的指数增长需要有效的解决方案，以存储和查询大规模𝑘 -MER集。虽然最近的索引方法使用频谱的弦乐集（SPS），全文索引或哈希，但它们通常会施加结构性约束或需求广泛的参数调整，从而限制了其在不同数据集和数据类型上的可用性。在这里，我们提出了FMSI，这是一种最小的参数，高度空间效率的成员索引和压缩字典，用于任意𝑘 -MER集。fmsi将近似最短的超级弦与蒙面的洞穴 - 轮毂变换（MBWT）结合在一起。与传统方法不同，FMSI在没有预定义的假设上进行操作，而对𝑘 -mer重叠模式则可以利用它们。我们证明，与第二好的竞争对手相比，FMSI比SSHASH，SBWT和CBL等已建立的索引提供了卓越的存储效率，其空间节省最高为2-3倍，具体取决于数据集，𝑘 -MER大小，采样，采样和基因组复杂性，同时支持快速成员和词典成员和义务质量。总体而言，这项工作将基于超弦的索引作为基因组数据的高度通用，灵活且可扩展的方法，并在Pangenomics，宏基因组学和大规模基因组数据库中进行了直接应用。
重症监护室中的人工智能 - Thieme Connect
摘要 电子健康记录收集了重症监护病房 (ICU) 产生的大量临床、监测和实验室数据，其传播是人工智能 (AI) 的应用自然领域。AI 的定义很广泛，涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器学习，后者在 ICU 中更常用。机器学习可分为监督学习模型（即支持向量机 [SVM] 和随机森林）、无监督模型（即神经网络 [NN]）和强化学习。监督模型需要标记数据，即通过人工判断映射到预定义类别的数据。相反，无监督模型即使没有标记数据也可用于获得可靠的预测。机器学习模型已在 ICU 中用于预测急性肾损伤等病理、检测包括谵妄在内的症状并提出治疗措施（脓毒症中的血管加压药和液体）。未来，由于可用数据的质量和数量不断增加，人工智能将越来越多地应用于 ICU。因此，ICU 团队将受益于高精度模型，这些模型将用于研究目的和临床实践。这些模型也将成为未来决策支持系统 (DSS) 的基础，这将帮助 ICU 团队可视化和分析大量信息。我们呼吁在不同的电子健康记录系统之间建立一组核心数据的标准化，使用通用字典进行数据标记，这可以大大简化来自不同中心的数据共享和合并。
CAGM-8601-维护-组织-批准-CAAM-第...
本民航指导材料由以下部分组成，定义如下：标准：通常以“必须”或“必须”等字眼开头，是指对物理特性、配置、性能、人员或程序的任何规范，对于空中航行的安全或规律性，统一应用是必要的，运营商必须遵守这些规范。如果无法遵守，则必须通知民航局。建议措施：通常以“应该”或“可以”等字眼开头，是指对物理特性、配置、性能、人员或程序的任何规范，对于空中航行的安全、规律性或效率，统一应用是可取的，运营商将尽力遵守这些规范。附录：为方便起见，材料单独分组，但构成民航局规定的标准和建议措施的一部分。定义：标准和建议做法中使用的术语，它们不具有公认的字典含义，因此并非自明之意。定义不具有独立地位，但对于使用该术语的每个标准和建议做法而言都是不可或缺的部分，因为术语含义的改变会影响规范。表格和图片：这些内容补充或说明了标准或建议做法，并在其中引用，构成相关标准或建议做法的一部分，并具有相同的地位。注释：在适当的情况下，注释包含在正文中，提供与相关标准或建议做法有关的事实信息或参考资料，但不构成标准或建议做法的一部分；附件：标准和建议做法的补充材料或作为其应用指南的材料。
tflop：带有布局指针机制的表结构识别框架
表结构识别（TSR）是旨在将表图像转换为机器可读格式的任务（例如，html），促进其他应用程序，例如信息检索。最近的作品通过识别HTML标签和文本区域来解决此问题，后者用于从表文档中进行文本推断。这些作用 - 曾经，将文本映射到确定的文本区域时遭受了未对准问题的困扰。在本文中，我们介绍了一个新的TSR框架，称为Tflop（带有L ay o ut p ointer机制的T sr f ramework），该框架将传统的文本区域预测重新定义，并将其匹配为直接文本区域指向问题。具体来说，TFLOP同时使用文本区域信息来同时识别表的结构标签及其对齐文本区域。不需要区域前字典和对齐，TFLOP绕过了拟定的文本区域匹配阶段，这需要精心校准的后处理。tflop还掌握了跨度意识的对比监督，以使指向机制在具有综合结构的表中。因此，TFLOP在诸如PubTabnet，fintabnet和synthtabnet等多个基准座上实现了最先进的性能。在我们广泛的实验中，TFLOP不仅表现出竞争性能，而且还显示出在工业文档TSR方案（例如带有水印或非英语领域的文档）的有希望的结果。我们工作的源代码可公开可用：https：//github.com/pupstageai/tflop。
范围管理计划 - 房屋建设项目-VETS2PM
介绍范围管理计划为该项目提供了范围框架。本计划记录了范围管理方法；与项目范围有关的角色和职责；范围定义；验证和控制措施；范围更改控制；以及项目的工作故障结构。与项目范围有关的任何项目通信都应遵守范围管理计划。这个项目用于设计和建造单户住宅。预计该项目将提供一些外部资源和外包。cope m Anagement是该项目的责任，范围管理将成为项目经理的责任。该项目的范围由范围语句，工作崩溃结构（WBS）和WBS字典定义。项目经理以及中小型企业的核心团队将建立和批准用于衡量项目范围的文档，其中包括可交付质量清单和工作绩效测量。建议的范围更改可以由项目经理，利益相关者或项目团队的任何成员启动。所有更改请求将提交给项目经理，然后将评估所需的范围更改。接受范围更改请求后，项目经理将向变更控制委员会提交范围更改请求以接受。在批准范围更改的变更委员会批准后，项目经理将更新所有项目文档，并将范围更改传达给所有利益相关者。基于项目经理和核心团队成员的反馈和输入，客户是接受最终项目可交付成果和完整最终产品的主要代理。
基于深度学习方法预测抗癌药物敏感性
抗癌药物敏感性的预测是个性化医学的主要挑战。在本文中，CCLE被用作抗癌药物易感性研究的数据集，并选择了基因的数据数据和不同细胞系上的药物敏感性数据。同时，我们签署了一种称为PCA变压器（PCAT）的混合深度学习和机器学习方法，以预测抗癌药物的敏感性。首先，构建了PCA模型以在不同细胞系上提取基因表达数据中的重要变量，因此将约50,000的基因维度降低到500。然后，基于降低性降低基因表达值建立了神经网络变压器模型，以预测药物敏感性，通过均方根误差（RMSE）评估我们的模型的功能，并使用最佳的潜在变量来评估模型估计值。为了验证PCA变压器的性能，本文将变压器模型与前字典模型随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）进行了比较。特定组合Include：PCA变压器，PCA + SVR，PCA + RF。最后，将结果与先前的研究方法（ISIR）的结果进行了比较和优化。最终预测结果表明，对于CCLE中的24种药物，该方法预测的平均RMSE为0.7564、6种药物的RMSE小于0.5（L-685458，PF2341066等）。）和18种药物小于1。预测方法的平均RMSE为0.8284（PCA + SVR），0.8757（PCA + RF）和ISIRS（0.9258），表明所提出的方法具有更强的概括能力。