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World File Search System干草堆
西门子项目干草堆白皮书
标记启用数据可见性Haystack有助于使用标签将数据归一化。标签告诉您数据是什么，并允许它可以轻松地识别分析，发现问题和问题。div> with，每个建筑项目都是独特配置的，这使得很难交换和分析数据。拉出所需的数据，请记住它与之相关的名称并将该点分配给设备。该过程花费了大量时间和资源来完成此操作。使用Haystack标记通过使数据更易于获取数据，从而改变了情况。数据现在与更面向系统的细节共享，并且可以更彻底地通过分析应用程序进行抽象和处理。
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。
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。
türk所以地震恢复和重建
▪该项目将优先考虑灾难和气候弹性，节能农村房屋的建设。在必要时，还将建造谷仓和干草堆，社会设施（社区中心，游乐场，公共/绿色地区）。▪将在Terrp下进行康复或建设邻里基础设施（水，卫生，乡村道路，街道照明）。▪该环境和社会管理计划（ESMP）旨在评估和最大程度地降低该地区总共95个农村房屋的重建的潜在负面环境和社会风险以及影响。将在新的定居点重建所选社区中被摧毁或严重损坏的房屋和基本基础设施。该ESMP包括避免，最大程度地减少和减轻潜在的不利环境和社会影响的措施。这些措施还包括要进行的利益相关者参与活动，以及建立申诉补救机制（GRM）。最后，ESMP概述了子项目范围内相关方的责任。
量子计算：大数据分析中的工具
抽象的大量数据（称为“大数据”）可以做惊人的事情。由于它具有巨大的潜力，在过去的二十年中，这是一个热门问题。公共和商业部门组织正在使用大数据分析来更好地提供他们提供的服务。数据管理和分析是必要的，以从少量数据中提取相关信息。而不是在大量数据中搜索答案，就像在干草堆中寻找针头一样。由于其对信息处理系统的众多承诺，量子计算进行了营救，尤其是在大数据分析领域。量子计算的功率建立在量子物理原理上。由于这些事件缺乏经典的对应物，因此传统计算机无法提供相同的结果。在这里，我们使用量子计算来查看大数据分析的情况。作为一个全新的主题，Quantum Computing提出了许多开放问题。大数据分析中的量子计算也因其问题，潜力和未来的方向和方法而强调。
的机会和预测方法的挑战来利用遗传资源的潜力
识别有希望的种质库加入，这可能会带来具有重大影响或有益的定量变化的单个等位基因，通常类似于在干草堆中寻找针头。实际上，由于高成本，适应性，受限的设施资源和时间压力，几乎永远不可能表现出很大一部分可用的种质。需要对可用配件进行明智的预筛选。此外，当确定具有假定等位基因的特性性状的加入时，尚未完成任务，因为必须将有益的变化整合到精英种质中。在简单的遗传结构（例如鉴定出的主要效应基因）的情况下，可以通过标记辅助反向交叉（MABC）渗入新颖的等位基因，也可以通过基因编辑来接近。然而，需要进行先前的发现研究来识别与表型变异相关的遗传变异。特别是基因编辑需要有关因果变异的非常精确的信息。与MABC中应用可能相关的性状相关标记的可用性可能是基因编辑方法不足的。这项研究是资源和耗时的，并且在与精英材料的遗传背景结合使用时，由于等位基因的影响改变了，因此具有固有的验证实验的固有风险。处理定量变化时，不需要专用的映射实验。但是，将定量变化带入精英背景并使育种者可以接受的产品更加困难。陆地带有许多有害和下等位基因，这些等位基因可以迅速破坏数十年来繁殖者艰苦地建立的积极联系。降低的农艺表现使育种社区不愿在其精英育种计划中包括这种种质。
装备：生成增强检索
在043 A高维空间中启用其语义相似性。044但是，此相似性计算过程045面临几个挑战。首先，查询与文档047之间的复杂SE-046摩西关系映射到标量相似性，该标量相似性无法重新触及足够的信息，并且很难在049架上持平（Brito and Iser，2023）。第二，当与长期文档进行交易时，例如具有256、051 512或更多令牌的文件，确定了与查询最相关的第052节，并且对相似性最大的053贡献最高的053是非常可取的，但挑战是挑战 - 054（Luo等人），2024; Günther等。，055 2024）。此外，许多NLP任务，例如SEN- 056 TENCE选择，搜索结果突出显示，针头057在干草堆中（Liu等人。，2024b; An等。，2024; 058 Wang等。，2024）和细粒度引用（Gao 059等人，2023;张等。，2024），需要对文本的深度和060细粒度的理解。061鉴于需要对细粒度的理解的需求，062只是将整个文档与查询保持一致的双重编码器似乎不足，因为它的召开对比损失主要强调全局065语义（Khattab和Zaharia，2020年）。com-066 pllement re-067 Triever的核心定位能力，我们提出了一个新颖而充满挑战的乐趣 - 068 damental问题：我们可以增强和整合069现有070检索器的信息本地化能力而无需牺牲其固有检索能力吗？首先，083072为了应对这些挑战，我们提出了一个073新颖的方法齿轮（ge neration-a u摘要074 r etrieval）。具体来说，我们将数据构建为075（查询文档信息）的三元组，但仍使用076对比度学习来优化相似度为-077 deween the查询和文档。在相同的078时间，我们设计了一个文本解码器，以在文档080中生成Rel-079 Evant Evant Evant-evant Ever-Graining信息，以增强RE-081 recy-081 threval和本地化功能。尽管082概念很简单，但仍有许多挑战。