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World File Search System常规数据
减少手动目标 LC-MS/...
背景：我们的实验室每年分析超过 100,000 个样本，分析多种分析物。使用靶向 MS/MS 分析正确注释和量化分析物对于大多数实验室来说至关重要。因此，质谱仪器制造商提供能够自动检测和积分色谱峰的软件，用于大多数常规应用。虽然这通常效果很好，但诸如意外选择附近的基质峰或绘制错误基线等错误相对常见。特别是当结果用于执行时，仍然需要耗时的手动审查每个积分峰才能获得可靠的结果。这项工作旨在提供一种工具，可以显著减少审查峰值积分的手动工作量，从而减少手动审查所用的时间，同时确保自动积分所犯的错误可以由人类专家纠正。结果：峰值评估和自动审查工具或 PEAR 审查是一种机器学习类型的工具，可以读取来自各种品牌 MS 设备的自动积分，并将它们与存储在与分析类型相关的分析师提供的正确峰值积分数据库中的一组示例进行比较。此外，自动审查过程会检查目标化合物的所有可用离子转换。有了这些要素，该工具可以自主决定如何量化峰值或是否应该由人工专家审查它。我们使用广泛使用的供应商特定软件处理的常规数据对开发的工具进行了测试，发现 85％ 的色谱图都由该工具自动处理。只有剩下的 15％ 需要“常规”人工审查。PEAR 工具的定性和定量性能与专家人工积分相当，强调了它的可靠性。意义：我们的研究结果表明，使用 PEAR 可以跳过 85％ 的手动积分检查。这减少了审查多个色谱图中的所有峰值的繁琐工作量，同时提供与完全人工干预相同的质量。
疫苗
一些国家已启动针对老年人口的第二剂 COVID-19 加强疫苗接种运动，但有关其有效性的证据仍然很少。本研究旨在评估在 Omicron BA.2 和 BA.5 亚型占主导地位期间，意大利 80 岁人群中第二剂 COVID-19 mRNA 疫苗加强剂的相对有效性。我们链接了国家疫苗接种登记处和 COVID-19 监测系统的常规数据。在 2022 年 4 月 11 日至 8 月 6 日期间的每一天，我们根据多项人口统计学和临床特征，将接种第二剂加强疫苗的个体与至少 120 天前接种第一剂加强疫苗的个体进行 1:1 匹配。我们使用 Kaplan-Meier 方法比较两组之间 SARS-CoV-2 感染和严重 COVID-19（住院或死亡）的风险，计算相对疫苗有效性 (RVE) 为 (1 – 风险比)X100。根据对 831,555 对匹配对的分析，我们发现，与至少提前 120 天接种第一剂加强剂相比，接种后 14-118 天接种第二剂 mRNA 疫苗在预防 SARS-CoV-2 感染方面具有中等效果 [14.3%，95% 置信区间 (CI)：2.2-20.2]。RVE 从 14-28 天时间间隔内的 28.5%（95% CI：24.7-32.1）下降到 56-118 天时间间隔内的 7.6%（95% CI：14.1 至 18.3）。然而，针对重症 COVID-19 的 RVE 较高（34.0%，95% CI：23.4–42.7），在同一时间段内从 43.2%（95% CI：30.6–54.9）降至 27.2%（95% CI：8.3–42.9）。尽管在第二次加强剂量后 2-4 个月针对 SARS-CoV-2 感染的 RVE 大大降低，但即使在 Omicron BA.5 亚型流行期间，针对重症 COVID-19 的 RVE 也约为 30%。对于至少提前四个月接种过第二次加强剂量的老年人，应仔细评估第三次加强剂量的成本效益。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）。
Sunny Central Storage-美国 2200 / 2475 / 2900
每极直流电缆数量 26 电网侧（交流） 最大交流功率（25°C 时 / 40°C 时 / 50°C 时）13) 2200 kVA / 2080 kVA / 2000 kVA 2475 kVA / 2340 kVA / 2250 kVA 最大交流电流（25°C / 40°C / 50°C 时）13) 3300 A / 3120 A / 3000 A 3292 A / 3113 A / 2993 A 标称交流电压 / 标称交流电压范围 385 V / 308 V 至 462 V 434 V / 347 V 至 520 V 交流电源频率 / 范围 50 Hz / 47 Hz 至 53 Hz 60 Hz / 57 Hz 至 63 Hz 额定有功功率时的 Cos φ / 额定视在功率时的 Cos φ / 位移时的 Cos φ 11) 1 / 0.8 过励磁至 0.8 欠励 / 0.0 过励磁至 0.0 欠励 最大总谐波失真 < 标称功率下的 3% 交流端子处的最小短路比 2 效率 最大效率 5) 98.6% 保护装置 输入侧断开点 直流负载断路开关 输出侧断开点 交流断路器 直流过压保护 浪涌保护器，I 型 交流过压保护 ○ 浪涌保护器，I 级 防雷（符合 IEC 62305-1） 防雷等级 III 接地故障监控 / 远程接地故障监控 ○ / ○ 绝缘监控 ● 防护等级：电子 / 风管 / 连接区域（符合 UL50E） UL 3R 型 / 1 型 / 1 型 常规数据 尺寸（宽 / 高 / 深） 2780 mm / 2318 mm / 1588 mm (109 in / 91 in / 63 in) 重量 < 3400 kg / <7496 lbs 自耗（最大 6）/ 部分负载 7) / 平均 8) ) < 8100 W / < 1800 W / < 2000 W 自身消耗（待机） < 300 W 辅助电源：集成 8.4 kVA 变压器 / 外部 ● / ○ 工作温度范围 −25°C 至 60°C 噪音排放 9) < 64.7 dB(A) 温度范围（待机） −40°C 至 60°C 温度范围（存储） −40°C 至 70°C 最大。相对湿度最大允许值（凝结 / 非凝结） 95% 至 100%（2 个月/年）/ 0% 至 95% 最大工作海拔高度（高于 MSL 10) 1000 m / 2000 m 12) / 3000 m 12) ● / ○ / ○ 新鲜空气消耗量 6500 m³/h 特性 直流连接 每个输入端都有端子接线片（无保险丝） 交流连接 带母线系统（三个母线，每根导线一个） 通信 以太网、Modbus 主站、Modbus 从站 外壳 / 顶部颜色 RAL 9016 / RAL 7004 显示屏 ● 指示灯 / ○ HMI 触摸屏（10.1”） 外部负载的供电变压器○（2.5 kVA） 符合标准和指令 UL 62109-1、UL 1741（第 31 章，CRD 6）、UL 1741-SA、UL 1998、MIL-STD-810G EMC 标准 FCC 第 15 部分 A 类
基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。