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从定性到制造公司的定量数据评估
摘要。由于数据在工业环境中变得越来越重要，因此在制造公司如何一致，全面地衡量数据驱动的附加值方面出现了一个问题。目前，对数据估值的尝试主要是在公司内部层面和定性规模上进行。这导致了不确定的结果和数据获利的未使用机会。从理论上讲，现有的方法以确定定量数据值很少使用且不太复杂。尽管定量估值框架可以使实体能够将数据估值从内部到外部级别传输到外部级别，以考虑到数字转换的进度到外部报告。本文通过提出一个四部分估值框架，该框架指定如何转移内部（定性，定量数据评估），从而有助于数据价值评估。所提出的框架建立在以实践为导向的行动研究中获得的见解。最终使用单个案例研究方法对机床制造商进行了测试。将价值放在数据上将有助于管理层管理数据的能力以及实现数据驱动的收益和收入。
AH受体从毒性到治疗剂：2022年6月在美国宾夕法尼亚州立大学举行的第五届AHR会议的报告
16802，US 50，40225 P.0211，P.O。Box 9101，6500，Badajoz大学大学。巴黎，75006巴黎。电话。： +1-814-865-0400
生物多样性到生物经济
2 https://dbtindia.gov.in/scientific-directorates/advanced-biofuels-sustainability-ner/ner# 3 东北地区生物技术支持（2010-2021）pdf https://dbtindia.gov.in/publications
森林流：预测Lyman-α森林聚类从线性到非线性尺度
在大范围内，Lyman-α森林提供了对宇宙膨胀历史的见解，而在小尺度上，它对生长历史，暗物质的性质和中微子质量的总和施加了严格的限制。这项工作引入了ForestFlow，这是一个新颖的框架，它弥合了大型和小规模分析之间的差距，这些分析传统上依赖于不同的建模方法。使用条件归一化的流量，ForestFlow预测了两种lyman-α线性偏见（Bδ和Bη）和六个参数，描述了三维频谱功率谱（P 3D）的小规模偏差（p 3D），从线性理论作为体体和核学中培养基的功能。随后将它们与Boltzmann求解器相结合，以对P 3D和从其衍生的任何其他统计数据进行一致的预测，从任意大的尺度到非线性制度。在30个固定和分配的宇宙流体动力学模拟的套件中训练，跨越z = 2至4.5的红移，森林流在描述P 3D和一维闪光功率谱（p 1d）中获得了3和1.5％的精度，从线性量表到k = 5 mpc- = 5 mpc- = 5 mpc-k. = 5 mpc-k. = 4 mpc- = 4 mpc = 4 Mpc = 4 mpc = 4 mpc。由于其条件参数化，森林流对电离历史和两个λCDM模型扩展（大量中微子和曲率）显示出相似的性能，尽管训练集中都不包含这些扩展。该框架将对DESI调查的Lyman-α森林测量结果进行全面宇宙学分析。
从网络弹性到量子后密码学
2025年3月18日事件描述：网络安全是一个越来越重要的话题，这是由于增强欧洲战略自治的需求以及阻止越来越复杂且频繁的网络攻击的需求。这些挑战是由于技术的快速发展和当前地缘政治格局的复杂性的推动。一种新兴解决方案是量词后密码学，这是一种旨在保护数据抵抗量子计算机的巨大计算能力的技术。与传统的加密方法（量子计算机很容易违反）不同，Quantum加密术提供了高级安全措施，以准备以这些超强的机器为主导的未来。此事件将重点关注网络安全的未来，并额外强调量子后加密术。该活动旨在将研究人员和创新者汇集在一起，以讨论网络安全和量词后技术领域的可能协作。参与者将有机会提出他们的项目想法。这是与网络安全研究和创新的最前沿，塑造安全数字环境的未来，并参与欧盟努力保持领先于量子革命的努力的独特机会。临时议程：10：00 - 10：05简介和欢迎10：05-10：20关于民事安全的REA见解：网络和量子：由REA的代表在民事安全领域的代表，重点是网络安全性和Quantum后加密术。该会议将概述这些领域的新兴趋势和关键主题。11:50关闭备注的见解和最佳实践，用于准备提案和技巧，以使研究与Horizon Europe的战略目标保持一致。10:20 - 11:50推销课程：将展示与Quantum加密和网络安全有关的创新思想和项目建议，并有机会建立潜在的合作伙伴关系。
o r i g i n a l r e s a a r c h研究了从急性到慢性颈部疼痛过渡的大脑结构和功能改变：静止
目的：这项研究的目的是深入研究从急性转变为慢性疼痛的转化涉及的中心病理机制。患者和方法：这项研究招募了86名急性颈部疼痛的人，89例患有慢性颈部疼痛。利用3.0T MR Scanner，我们获得了三维T1加权成像（3D-T1WI）图像，并分析了具有自由曲弗软件的两组之间的结构差异，以评估皮质厚度的改变。此外，采集了血氧水平依赖性功能磁共振成像（BOLD-FMRI）图像，以评估使用DPARSF软件的低频幅度差异差异。结果：与患有急性颈部疼痛的慢性颈部疼痛患者的皮质厚度增加，左侧额叶额叶，左侧地峡扣带，左侧额叶和右前神经区域。低频振幅测量表明，左侧外侧上额回和左侧后回的活性下降，以及其他区域，右侧额叶和右下额额回的活性增加。结论：我们的发现表明，边缘系统和前额叶皮层的功能障碍和结构变化可能在从急性到慢性颈部疼痛的发展中起关键作用。这些见解为理解疼痛慢性的主要机制提供了一个重要的新方向。关键字：功能性磁共振成像，低频波动的幅度，皮质厚度，颈部疼痛，急性疼痛，慢性疼痛
CRISPR屏幕在IPSC衍生的神经元中揭示了tau proteostasis 的原理 人类诱导的多能干细胞的扰动细胞图集 多态串联重复在免疫景观上形状的单细胞基因表达 蛋白质生成进化扩散 注释冷冻卷：机器学习挑战 胎盘猪中的胎盘HIGF1纳米颗粒基因治疗在肝脂质和葡萄糖代谢相关的信号通路中以胎儿性别特异性方式改善胎儿生长限制相关的变化 西尼罗河病毒在欧洲传播的生物气候建模，特别关注乌克兰 单元格中的信号：用于治疗的多模式和上下文化的机器学习基础 SPAMTP：空间代谢组学和转录组学数据的综合统计分析和可视化 使用捕获的离子迁移率和DDAP 通过成对的细胞表面和病毒1 增强了慢病毒基因递送到哺乳动物细胞 坏死性到凋亡信号轴是炎症性肠病的基础 Devider：多种单倍型的长阅读重建 pyr1生物传感器驱动的全基因组CRISPR筛选，用于改善Kluyveromyces Marxianus的单甲苯样产生 果糖-2,6-双磷酸盐恢复TDP-43病理 - bean（psophocarpus tetragonolobus）
蛋白质tau的抽象聚集定义了tauopathies，其中包括阿尔茨海默氏病和额颞痴呆。特定的神经元亚型有选择地容易受到tau聚集的影响，随后的功能障碍和死亡，但潜在的机制尚不清楚。系统地揭示了控制人类神经元中Tau聚集体积累的细胞因子，我们在IPSC衍生的神经元中进行了基于基因组CRISPRI的修饰筛网。屏幕发现了预期的途径，包括自噬，以及意外的途径，包括ufmylation和GPI锚构成。我们发现E3泛素连接酶CUL5 SOCS4是人类神经元中tau水平的有效修饰符，泛素化tau，与小鼠和人类中的auopanty的脆弱性相关。线粒体功能的破坏会促进tau的蛋白酶体错误处理，从而产生tau蛋白水解片段
坏死性到凋亡信号轴是炎症性肠病的基础
摘要。在测序相似序列的混合物时，重建单倍型很重要。长阅读测序可以将遥远的等位基因连接到分解类似的单倍型，但是处理误差需要专门的技术。我们提出了Devider，这是一种用于单倍序列（例如病毒或基因）的算法。Devider使用在信息性等位基因的字母表上使用序列到图形对准的位置de bruijn图，以提供与各种长阅读测序技术兼容的快速组装启发的方法。在包含七个HIV菌株的合成纳米孔数据集上，Devider恢复了97％的单倍型内容的97％，即下一个最佳方法的86％，同时服用<4分钟和1 GB的存储器，以> 8000×覆盖范围。基准对抗微生物耐药性（AMR）基因的合成混合物的基准测试表明，分离器恢复了83％的单倍型，比下一个最佳方法高23个百分点。在实际PACBIO和NANOPORE数据集上，Devider在几秒钟内概括了先前已知的结果，从而消除了具有> 10个菌株的细菌群落和HIV-1共感染数据集。我们使用Devider来研究富含AMR基因的长读牛肠元素的宿主内多样性，发现TET（Q）Tetracycline抗性基因具有13种不同的单倍型，具有> 18，000倍覆盖量和6个单倍型的cfxa2 beta-beta-beta-lacta-lacta-lacta-lacta抗体基因。我们发现了这些AMR基因单倍型的清晰重组块，展示了Devider揭示异质混合物生态信号的能力。
隐藏的真相从真菌病真实性真实性到NK T细胞淋巴瘤：病例报告
原发性皮肤淋巴瘤被世界卫生组织（WHO）和欧洲癌症研究与治疗组织（EORTC）分为两种主要类型：皮肤B细胞淋巴瘤（CBCL）和皮肤T细胞淋巴瘤（CTCL）[1]。CTCL占主导地位，因为它们的AC计数为所有原发性皮肤淋巴瘤的70％至82％。真菌病真菌（MF）是最常见的CTCL类型，大约是所有原发性皮肤淋巴瘤的一半[2]。尽管MF的确切原因仍然未知，但遗传学，环境和传染性药物等因素（例如人类T细胞白血病病毒的感染1）与淋巴细胞的激活或转化有关[3]。预后和治疗取决于阶段和特定特征，疗法范围从皮肤定向到全身治疗，包括具有创新方法，例如同种异体骨髓移植和体外光遗相[4]。
从事后解释性到自我解释模型
[1]辛西娅·鲁丁（Cynthia Rudin）。停止解释用于高赌注决策的黑匣子机器学习模型，然后使用可解释的模型。自然机器智能，1（5）：206–215，2019 [2]MarcoTúlioRibeiro，Sameer Singh和Carlos Guestrin。“我为什么要信任您？”：解释任何分类器的预测。Corr，ABS/1602.04938，2016。[3] Sebastian Bach，Alexander Binder，GrégoireMontavon，Frederick Klauschen，Klaus-RobertMüller和Wojciech Samek。通过层次相关性传播对非线性分类器决策的像素智慧解释。plos One，10（7）：1-46，07 2015。[4] Alina Barnett，Jonathan SU，Cynthia Rudin，Chaofan Chen，Oscar Li。这看起来像：深入学习可解释的图像识别。在神经信息处理系统会议论文集（Neurips），2019年。