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World File Search System数据分析
纵向转录组数据分析流程
1 奥斯陆大学临床医学研究所，邮政信箱 1171，Blindern 0318，挪威，2 奥斯陆大学微生物学系，Rikshospitalet，奥斯陆 0424，挪威，3 Cytura Therapeutics BV，Kloosterstraat 9，Oss 5349AB，荷兰，4 挪威科技大学临床和分子医学系，Erling Skjalgsons gate 1，特隆赫姆 7491，挪威，5 奥斯陆大学医院传染病系，奥斯陆 0424，挪威，6 阿克什胡斯大学医院临床分子生物学系，Lørenskog 1478，挪威，7 Microsynth AG，Sch¨utzenstrasse 15，Balgach CH-9436，瑞士，8 阿克什胡斯大学传染病系Hotspital，Lørenskog 1478，挪威，9 挪威科技大学计算机与信息科学系，Sem Sælandsvei 9 Gløshaugen，特隆赫姆 7491，挪威，10 生物信息学核心设施-BioCore，挪威科技大学，Erling Skjalgsons Gate 1，特隆赫姆 7491，挪威，11 KG 捷成遗传中心流行病学，挪威科技大学，H˚akon Jarls Gate 11，Trondheim 7491，挪威和 12 病理学系，奥斯陆大学医院 Rikshospitalet，Sognsvannsveien 20，奥斯陆 0372，挪威
英国可再生能源领域的数据分析传播
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
数据分析 - 使用 - 最高方案 - 结构...
摘要在当代研究中，部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）已成为一种关键的统计工具，特别对于分析涉及多个构造和指标的复杂结构模型特别有效。本文旨在阐明PLS-SEM在定量研究中的应用，并强调其在扩展理论和同时估算测量和结构模型方面的优势。方法论方法分为三个主要阶段：数据筛选和诊断测试，测量模型评估以及结构模型评估。数据筛选通过解决丢失的数据和异常值来确保数据集的适用性，而诊断测试满足正态性，线性性和多重共线性假设。测量模型评估通过复合可靠性和提取的平均方差（AVE）指标来验证结构。结构模型评估评估构建体之间关系的重要性和相关性，确定确定系数（R²和调整后的R²），评估中介效应并分析适度变量。通过详细说明这些方法论步骤，本文为旨在在其研究中使用PLS-SEM的研究人员提供了一份综合指南，强调其严格和实用性在处理复杂的理论模型中。关键字：部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM），数据筛选，测量模型，结构模型。介绍当代研究，数据分析技术对于从复杂数据集获得有意义的见解至关重要。在这些技术中，部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）已获得突出，特别是在涉及多个构造和指标的复杂结构模型中。本文旨在阐明PLS-SEM在研究中的应用，强调其在扩展现有理论并同时估算测量和结构模型方面的相关性和优势。
基于脉冲神经网络的医疗数据分析综述
近年来，利用机器学习进行生物医学图像和电信号分析的研究较多[1,2]。然而，传统的人工神经网络虽然受到生物神经元的启发，但不具备生物可解释性，且需要大量的计算和能耗，不利于医疗数据的实时快速分析。随着神经网络的发展，第三代神经网络——脉冲神经网络（SNN）应运而生。虽然其准确率相对较低、训练存在困难，但由于SNN的网络结构和训练规则更具生物可解释性，具有能耗更低、速度更快、对时空数据更适用等优势。因此，利用脉冲神经网络进行医疗数据研究具有重要意义。
农业数据分析和经济学助理教授
农业和生物学学院萨斯卡通大学农业经济学系正在寻求一个动态和创新的人，以担任农业数据分析和经济学领域的终身任职助理教授职位。成功的候选人将加入一个充满活力的协作学术界，致力于推进农业经济学和商业和相关领域的研究和教育。成功的候选人将加入在可持续和数字农业战略领域雇用的几位新教授的队列，这是一个优先研究领域，富含合作，伙伴关系，创新和影响力的潜力。有关此集群雇用的信息，请访问agbio.usask.ca/agbio-cluster.php。农业和资源经济学系将其研究和教学重点围绕应用经济学，农业企业和农业食品政策以及农业和资源部门的经济分析。我们拥有世界知名的毕业生和本科课程，我们的教职员工获得了许多教学和研究奖。在15个国家 /地区的学生中，我们拥有强大的国际业务。最近和正在进行的研究包括创新（生物技术，植物育种者的权利，生物产品，通用汽车监管和政策），农村社区，自然资源和环境（气候变化，水资源，林业，发展），Agri Food营销和供应链，国际贸易，国际贸易，国际贸易，国际贸易，国际贸易，国际贸易，更多。该学院在教学，研究和宣传方面享有长达一个世纪的声誉，并且对大学来说是一贯的力量。，我们作为加拿大最好的部门之一，拥有一个学生友好的学习环境，其特征是小班级规模和与专门的教师的良好互动，他们在其领域被公认的研究领袖。我们提供博士学位和硕士学位和四个本科学位，包括农业经济学，农业综合企业，资源经济学和政策，以及食品和生物生物学科学系，食品行业管理学士学位。农业和生物学学院是应用研究和奖学金的国际领导者，具有四个主要主题的专业知识和整合：植物和动物；食物，饲料和生物产品；环境与生态学；和业务和应用经济学。该学院在萨斯喀彻温省的农业和食品行业的发展中发挥了关键作用，并继续以公众参与和合作伙伴关系的遗产为基础。我们的教职员工致力于提供出色的学习经验，并为毕业生在生物经济中的领导力做准备。
探索出勤系统中的数据分析
摘要。目的：该研究旨在通过应用奖励和惩罚系统作为改善员工出勤率和福祉的创新解决方案来确定出勤管理的模式和趋势。方法：本研究利用了一种描述性分析方法，并应用了机器学习（ML）技术来增强出勤模式预测的准确性和新兴趋势和模式分类的ML模型。通过公司的出勤系统获得了研究数据，并分为两个部分（培训80％，测试20％），同时保持平衡的班级比例，然后使用SCIKIT-LEARN图书馆使用SPSS和Python软件进行处理。结果：研究结果表明，当将奖励和惩罚方法应用于员工出勤系统时，员工出勤率从86.52％增加到90.44％。适当的奖励分配可以增加员工遵守工作时间表并持续参加的动力，而惩罚往往会导致出勤率较低。新颖性：这项研究强调了通过数据分析方法和在出勤系统中实施出勤管理的优化，并应用了ML技术在全面分析出勤数据并检测重要模式。关键字：出勤管理，奖励和惩罚，数据分析，2024年4月的出勤系统中的技术实施 / 2024年4月修订 / 2024年5月接受这项工作，这项工作已在创意共享归因4.0国际许可下获得许可。
程序指南 - 科学硕士，数据分析
他们的数据分析技术为在数据分析动态领域中繁荣的职业准备了各种各样的专业人员。通过武装毕业生具有通过数据挖掘，预测分析，分析部署和引人注目的数据讲故事技术来应对业务挑战所需的能力，MSDA确保了他们为成功做好准备。强调理论和实践应用，课程促进了推动跨越各个行业和领域的组织中有影响力变化所必需的技能的发展。TheDataScienceCompulationEnhances精通统计和编程方法，延续到高级主题专业人员中，例如高级分析专业人员，例如机器学习，神经网络和数字优化。该计划包括一个特定于集中的顶峰，为学生提供了以全面的方式展示自己的技能的机会。
俄亥俄州数据分析学习中心的状态
作为州雇用EE，您每天在家中或工作中使用并连接到数据。随着我们周围的世界越来越鼓励使用数据，员工需要支持和知识来了解什么是数据以及如何改善所有俄亥俄州人的生活。
在改善医院质量的数据分析用法...
摘要本研究探讨了数据分析如何增强医院的医疗保健管理。本研究中评估的数据来自医院内部的各种来源，包括电子健康记录，行政数据库和患者调查。此外，这项研究还进入了数据分析工具和技术，这些工具和技术可用于挖掘有价值的见解的大规模数据集。这项定性研究包括焦点小组和半结构化访谈。结果证明了数据分析在协助几种医疗保健增强方面的重要性。参与者讨论了数据分析如何通过允许更多个性化的治疗计划来改善护理质量。有关患者输入和情绪分析工具的数据收集可能有助于确定患者的需求以及如何使他们开心。关键字：数据分析，医院质量，医疗保健管理，公立医院。引言有效的医疗保健管理对于维持患者安全和最大化医院资源至关重要。鉴于对高质量医疗的需求不断增长，增强和完善医疗保健提供是最重要的。对于医疗保健提供者，数据分析已成为改善决策，定位发展前景并提高他们为患者提供的治疗质量的有效工具。数据分析是检查大规模数据集的可行模式和见解的过程。医院有机会充分利用这些知识的机会是一生中一次（Yu等，2020）。电子健康记录，管理数据库和患者反馈系统都为医疗保健专业人员和研究人员访问的大量数据做出了贡献。使用医疗保健行业中的数据分析可以提高医院运营的有效性。医院可以通过分析现实世界数据（包括患者流，人员配备和资源消耗）来更好地发现问题。这为他们做出由数据支持的决策铺平了道路，这些方法简化了流程，减少患者的等待时间，并更好地利用医院的资源。选择医师时应考虑数据挖掘（Benzidia等，2021）。医生可能会学习重要信息
有效的机器学习预测方法：数据分析框架
摘要 - 运输的可用性被认为是发达社会的重要标志。自人类的发展以来，从一个位置迁移到另一个位置的必要性是基本要求。目前，印度尼西亚有很多运输选择。但是，由于其轻松和便利性，大多数人都喜欢公路运输。人口的增加导致道路上的车辆数量相应增加。因此，它给安全部门和政府机构带来了一个挑战，即有效地监督所有汽车的流动性有效。本研究提出了一种使用基于视频的技术检测和跟踪车辆的方法。该过程的初始阶段涉及预处理，包括帧转换和背景减法。接下来，检测车辆的过程涉及使用变化检测和体形模型。随后，下一个阶段需要特征提取过程，重点是提取能量特征和方向余弦。随后，在包含过度提取特征的向量上采用了一种优化数据的技术。