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梳理干草堆：使用1组合并的临床和研究开发的测试策略寻找高度致病的禽流感病毒2 3
梳理干草堆：使用1个组合的临床和研究开发的测试策略寻找高度致病的禽流感病毒2 3 Gordon C. Adams 1,2 1,2，†，，Jamie E. Devlin 3，†，Erik Klontz，Erik Klontz，MD，Phd 3,4，Phd 3,4，Rachel A. Lachel A. Lach a.Laing 1，John A.4 Branda, MD 3,4 , Navid Chowdhury 3 , SunYoung Kwon 1 , Pardis C. Sabeti, MD, DPhil 2 , Elyse 5 Stachler, PhD 2 , Vamsi Thiriveedhi 3 , Erica S. Shenoy, MD, PhD 1,4,5 , Jacob E, Lemieux, MD, 6 PhD 1,2,4, ‡ , Sarah E Turbett，MD 1,3,4，‡7 8†联合第一位作者对论文也同样贡献。9‡共同培训对论文的贡献也同样贡献。10 11分支机构：12 1传染病司，美国马萨诸塞州波士顿13号马萨诸塞州综合医院医学系。14 2美国马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所。15 3美国马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州综合医院病理学系。16 4美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。17 5感染控制单元，美国马萨诸塞州波士顿的弥撒一般性杨百翰。18 19关键字：流感，H5，鸟类流感，监视测试20
将针头转变为干草堆：直接从其天然环境中直接对复杂微生物基因组的培养物放大
au：PleaseconfirnheadinglevelsarerePresentedCorrecty：高通量测序（HTS）彻底改变了微生物学，但是在自然环境中，许多微生物在其自然环境中存在较低的丰度，并且在实验室中很难（如果不是不可能）进行文化。这使得使用HTS研究许多重要的微生物和病原体的基因组具有挑战性。在这篇综述中，我们讨论了选择性整个基因组扩增（SWGA）的开发和应用，以使整个或部分基因组直接从复杂的生物学样本中对低丰度微生物进行测序。我们重点介绍了SWGA生成的基因组数据已被用来阐明重要人类病原体的种群动态并监测抗菌素耐药性的发展以及潜在暴发的出现。我们还描述了这种方法的局限性，并提出了一些潜在的创新，这些创新可用于提高SWGA的质量，并降低在更广泛的传染病范围内使用该方法的障碍。
在干草堆中找到针头：用于支付系统中异常检测的机器学习框架
，我们提出了一个高价值支付系统（HVP）实时交易监视的灵活机器学习（ML）框架，该框架是一个国家财务基础设施的中心部分。系统运营商和监督者可以使用此框架来检测异常交易，如果该交易是由网络攻击或操作中断引起的，并且未被发现 - 可能会对HVP，其参与者和财务系统产生严重影响。鉴于每天的大量付款和HVP中实际异常交易的稀缺性，发现异常类似于试图在干草堆中找到针头的尝试。因此，我们的框架使用了分层方法。在第一层中，有监督的ML算法用于识别和将“典型”付款与“异常”付款中分开。在第二层中，仅通过无监督的ML算法进行异常检测而运行“不寻常的”付款。我们使用加拿大HVP的人工操纵交易和付款数据来测试此框架。第一层中使用的ML算法达到93％的检测率，标志着对常用计量经济学模型的显着改善。此外，第二层中使用的ML算法标记了人工操纵的交易几乎是原始交易的两倍，证明了其效果。
西门子项目干草堆白皮书
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