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揭示人类基因组-IJRPR
人类基因组的解码是21世纪最杰出的科学成就之一。跨越数十亿个核苷酸的人类基因组编码人类发展和功能所需的遗传指示。但是，了解其完整范围不仅需要排序。它需要能够管理和解释数据的复杂工具和数据库。生物信息学是结合生物学，计算机科学和信息技术的跨学科领域，对于管理基因组研究产生的大量数据至关重要。借助生物信息学工具和数据库，科学家可以分析遗传序列，识别突变，探索基因功能，并更好地了解基因与疾病之间的关系。本文探讨了生物信息学数据库，工具和软件在人类基因组分析中的作用，以及这些技术如何促进基因组学和个性化医学中的开创性发现。
揭示大数据的力量
摘要：在本文中，我们研究了银行行业中大数据的转换，这些数据已成为主要资产。大数据分析的出现正在带来银行运营，与客户互动并做出战略决策的重大转变。本文首先研究了大数据，重点介绍其关键特征：数量，速度和多样性，然后对银行业务的影响，然后对其行业银行业中大数据的起源进行全面分析，包括营销历史，客户和通信，社交媒体参与等。除了为银行业的庞大数据库做出贡献外，该论文概述了银行使用大数据的许多方式，从改善风险管理到改善客户服务到通过识别活动和提高运营效率来改善客户服务到欺诈。最后，本文解决了银行业务的大数据挑战，例如数据隐私和安全问题，并提供了案例研究，以说明银行通过拥抱大数据分析来承认其价值来说明银行获得的切实收益。关键字 - 大数据，大数据分析，银行业，金融行业，战略决策
揭示神经计算的原理
深度学习算法的根源在于简化的脑回路模型。随着强大计算资源的出现，人工神经网络的设计脱离了其生物学灵感，专注于设计能够以与人类表现相当甚至超过人类表现的准确度解决复杂任务的强大机器。然而，在过去十年中，神经科学和人工智能再次找到了它们最初的共生关系。神经机制被用作开发深度网络架构和训练算法的灵感来源，以找到具有更好的抗噪性、泛化能力和持续学习能力的计算模型。另一方面，受生物启发的网络为理解大脑如何学习和处理信息提供了新的视角，有可能带来创新的治疗应用。此外，标准的深度学习模型已成功应用于神经数据的分析和理解。一个显著的例子是，可以使用人工网络作为大脑某些区域的模型，来预测甚至驱动感官刺激的神经活动。在这篇论文中，我深入研究了深度学习和神经科学之间的相互作用。首先，我从生物学角度介绍了人工神经网络的基本概念，并概述了关于生物学上可行的学习和皮层计算模型的现有文献。其次，我介绍了我对大脑启发学习领域的贡献，包括受突触整合启发的优化器、解决反向传播生物学上不现实方面的学习规则，以及自监督脉冲网络在盲源分离任务中的应用。第三，我介绍了皮层神经元和人工神经网络对对抗性噪声的鲁棒性的比较分析，展示了如何使用深度学习来操纵神经活动以实现规定的模式。第四，我提出了一个框架来量化人类和最先进的人工模型之间的差距，重点关注语言领域。最后，我反思了人工智能的未来发展，更具体地说，反思了神经科学是否是推动深度学习突破性进展的必要条件的争论。
EMC＆EMI-揭示电源的重要性...
前提是已正确测试了AC-DC电源对免疫力支架ARDS的测试，则系统将使系统失败的风险很小。制造商应在其网站上发布其测试结果或应要求提供。许多与电源相关的“故障”是由于系统布线练习不佳，这导致电磁耦合。为避免这种情况，工程师必须确保AC输入接线尽可能短，远离电源并与输出和任何内部信号电缆分开。系统围栏中的多个地球接地点也会产生问题。建议只有一个地面点，并且再次将电缆长度保持在最低限度。
揭示：维多利亚的分裂状态
制造业也在墨尔本倒塌。SGS经济学的计算显示，它在1996年占墨尔本经济的16％，到2016年仅占7％。但是金融服务和专业服务已经填补了许多差距，占2016年经济的13％（从10％）和9％（高达6％）。
端到端揭示的行为簇
使用头部安装的微型显微镜在体内钙像中实现了几周来自由表现动物的神经种群的跟踪活动。先前的研究着重于从神经元种群中推断行为，但是在内窥镜数据中提取过量荧光的神经元信号具有挑战性。存在分析管道包括利益区域（ROI）识别区域，可能会因假否定性而失去相关信息或从假阳性引入意外偏见。这些方法通常需要进行参数调整的先验知识，并且需要耗时以进行实施。在这里，我们开发了一个端到端解码器，以直接从原始的微观镜面图像预测行为变量。我们的框架几乎不需要用户输入，并且胜过需要ROI提取的现有解码器。我们表明，神经/背景残差带有与行为相关的附加信息。视频分析进一步揭示了残留物与细胞之间的最佳解码窗口和动力学。至关重要的是，显着性图揭示了我们解码器中视频分解的出现，并确定代表不同行为方面的不同集群。一起，我们提出了一个框架，该框架对微观镜面成像的解码行为有效，并可能有助于发现各种成像研究的功能聚类。
揭示……的功能和进化景观
RNA 编辑是一种重要的转录后修饰，它通过选择性修饰 RNA 序列来增加转录组的多样性和灵活性 (Schaub & Keller, 2002)。这些序列变化有效地改变了转录本的编码潜力、可变剪接、RNA 折叠和 RNA 稳定性 (Pullirsch & Jantsch, 2010)。此外，RNA 编辑水平 (EL) 在发育过程中动态变化，并且在组织之间变化很大 (Tan et al., 2017; Wahlstedt et al., 2009; Ye et al., 2017)，范围从 0% 到 100%。相比之下，对于二倍体生物，等位基因改变会影响 100% 的等位基因产物和 50% 的总基因产物 (Gommans et al., 2009; Wang et al., 2019)。因此，与基因组突变的普遍全有或全无性质相比，RNA 编辑的进化成本要低得多，并促进了转录组可塑性，从而导致表型变异——这是对选择压力的适应性反应。腺苷到肌苷 (A-to-I) 是最常见的 RNA 编辑类型，通过作用于 RNA (ADAR) 酶的腺苷脱氨酶将双链 RNA 中的腺苷转化为肌苷。这种类型的编辑的进化和动态景观在哺乳动物、头足类动物和果蝇中得到了很好的描述 (Duan et al., 2017; Graveley et al., 2011; Hung et al., 2017; Liscovitch-Brauer et al., 2017; Tan et al., 2017; Ye et al., 2017)。此外，A 到 I 的 RNA 编辑被认为是适应性进化的重要驱动力，尤其是在大脑发育和功能方面（Duan et al., 2017; Gommans et al., 2009; Graveley et al., 2011; Wahlstedt et al., 2009）。
