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病理学中的人工智能和深度学习
大约两年半前，《美国病理学杂志》（AJP）推出了一个新的出版主题类别，“机器学习、计算病理学和生物物理成像”。”1 从那时起，AJP 的这个主题类别已经发表了十几篇文章，并且这个主题类别的投稿数量一直在稳定增长。机器学习和最近的深度学习 [以人工智能 (AI) 的新面貌] 在生活的各个方面发挥着越来越大的作用，包括教育、金融、法律、工程、科学、人文学科，甚至圣经文本分析，这个价值数十亿美元的产业还在继续增长。在病理学中，人工智能有望带来范式转变，其影响至少与分子生物学的引入（以及之前的荧光抗体）一样重大。值得注意的是，AJP 是第一批欢迎分子基础文章的病理学期刊之一，独立的美国研究病理学会 (ASIP) 出版物《分子诊断学杂志》就是从这个起点发展而来的。正是这种类比促使 AJP 引入了新的机器学习导向部分。尽管 AJP 一直专注于病理生物学的机制研究，但研究事业的性质已经发生了变化。现在，我们不再需要还原论的、纯粹假设驱动的方法，而是可以在单个实验中生成大量多路复用数据，部署正在积极开发的各种基于组学的策略。此外，临床实践和数据归档的需求导致了庞大的数据库的产生，而这些数据库对于人类来说越来越难以探索；这些数据库几乎肯定包含相关性（有价值的和虚假的）、见解和预测。因此，与其让位于
自愿航空安全信息共享流程：根据行业要求声明对分布式 FOQA 和 ASAP 档案进行初步审核
15.补充说明 工作是在已批准的任务 AM-AHRR521 16 下完成的。摘要 自愿航空安全信息共享流程 (VASIP) 旨在为商业航空业和联邦航空管理局 (FAA) 提供一种手段来收集、共享安全相关信息，并利用这些信息主动识别、分析和纠正影响商业航空的安全问题。VASIP 的关键是开发一种技术流程，从任何参与的航空公司飞行运营质量保证 (FOQA) 或航空安全行动计划 (ASAP) 中提取去识别的安全数据，通过分布式数据库对其进行汇总，并使其可供适当的行业利益相关者进行分析。2004 年，ASAP 和 FOQA 航空规则制定委员会 (ARC) 认为美国国家航空航天局 (NASA) 具有开发此技术聚合框架的机构背景、资源和人员，以及支持该过程的分析工具。从 2004 年 6 月开始，NASA 领导参与的航空公司、员工组织和 FAA 代表建立合作伙伴关系，以定义 FOQA 和 ASAP 数据档案的关键组成部分。这定义了一组档案开发的功能要求，并得到了 FOQA 和 ASAP ARC 的批准。2004 年 10 月，应 FAA 的要求并在其部分资助下，NASA 在航空安全和安保计划下发起了一项信息共享计划，以提供资金和监督来开发分布式存档和分析。基本基础设施于 2006 年 1 月部署，参与的航空公司开始进行数据归档。当前文档根据 ARC 向 NASA 提供的原始功能规范审核硬件、软件和网络基础设施。
Microsoft 365移动性和安全性MS-101T00 | IT-iq
课程名称Microsoft 365移动性和安全课程代码MS-101T00课程持续时间5天课程结构结构教师LED课程概述本课程涵盖Microsoft 365 Enterprise Administration的三个中心元素 - Microsoft 365 Security Management，Microsoft 365 Complianciance Management，Microsoft Compliance Management和Microsoft 365设备管理。在Microsoft 365安全管理中，您将检查当今组织面临的所有常见威胁媒介和数据泄露的类型，您将了解Microsoft 365的安全解决方案如何应对这些安全威胁。您将被介绍给Microsoft Secure得分，以及Azure Active Directory Directory Identity Protection。然后，您将学习如何管理Microsoft 365安全服务，包括交换在线保护，高级威胁保护，安全附件和安全链接。最后，将向您介绍监控您安全健康的各种报告。然后，您将从安全服务过渡到威胁情报；具体而言，使用安全仪表板和高级威胁分析来保持潜在的安全漏洞。使用您的Microsoft 365安全组件现在牢固地安装到位，您将检查Microsoft 365合规性管理的关键组件。这首先概述了数据治理的所有关键方面，包括数据归档和保留，信息权利管理，安全多功能Internet邮件扩展（S/MIME），Office 365消息加密和数据丢失预防（DLP）。然后，您将专注于Microsoft 365中的数据治理，包括在电子邮件中管理保留，故障排除保留策略和然后，您将更深入地研究归档和保留，特别关注SharePoint，交换中的归档和保留以及在安全与合规中心的保留政策。现在您了解了数据治理的关键方面，您将研究如何实施它们，包括在线交换中建立道德墙，从内置模板中创建DLP策略，创建自定义DLP策略，创建DLP策略来保护文档，以保护文档以及创建策略提示。
风湿病学中高通量核苷酸测序使用的当前状态
摘要目的在这里，我们评估了风湿性研究中高通量测序（HTS）的用法以及风湿样本的公共HTS数据的可用性。方法，我们在PubMed上进行了半大约的文献综述，包括R-Script和手动策展以及对序列的手动搜索，以读取公共可用的HTS数据归档。在据报道的HTS评估中最多有报道的疾病中，有699种鉴定出的文章，类风湿关节炎（n = 182个出版物，26％），全身性红斑狼疮（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 152，22％）。 最有代表性的测定是RNA-Seq（n = 457，65％）用于鉴定血液或滑膜组织中的生物标志物。 我们还发现，测序患者随附的临床表征的质量差异很大，我们提出了一组最小的临床数据集，以伴随流变学相关的HTS数据。 结论HTS允许在许多样品中分析广泛的分子特征。 它为风湿性疾病患者提供了新型的个性化诊断和治疗策略的巨大潜力。 在癌症研究和孟德尔疾病领域建立，风湿病将成为HTS的第三个疾病域，尤其是RNA-SEQ分析。 但是，我们需要开始讨论有关临床表征的报告，与流变学相关的HTS数据伴随着临床表征，以使临床有意义地使用该数据。在据报道的HTS评估中最多有报道的疾病中，有699种鉴定出的文章，类风湿关节炎（n = 182个出版物，26％），全身性红斑狼疮（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 152，22％）。 最有代表性的测定是RNA-Seq（n = 457，65％）用于鉴定血液或滑膜组织中的生物标志物。 我们还发现，测序患者随附的临床表征的质量差异很大，我们提出了一组最小的临床数据集，以伴随流变学相关的HTS数据。 结论HTS允许在许多样品中分析广泛的分子特征。 它为风湿性疾病患者提供了新型的个性化诊断和治疗策略的巨大潜力。 在癌症研究和孟德尔疾病领域建立，风湿病将成为HTS的第三个疾病域，尤其是RNA-SEQ分析。 但是，我们需要开始讨论有关临床表征的报告，与流变学相关的HTS数据伴随着临床表征，以使临床有意义地使用该数据。在据报道的HTS评估中最多有报道的疾病中，有699种鉴定出的文章，类风湿关节炎（n = 182个出版物，26％），全身性红斑狼疮（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 152，22％）。最有代表性的测定是RNA-Seq（n = 457，65％）用于鉴定血液或滑膜组织中的生物标志物。我们还发现，测序患者随附的临床表征的质量差异很大，我们提出了一组最小的临床数据集，以伴随流变学相关的HTS数据。结论HTS允许在许多样品中分析广泛的分子特征。它为风湿性疾病患者提供了新型的个性化诊断和治疗策略的巨大潜力。在癌症研究和孟德尔疾病领域建立，风湿病将成为HTS的第三个疾病域，尤其是RNA-SEQ分析。但是，我们需要开始讨论有关临床表征的报告，与流变学相关的HTS数据伴随着临床表征，以使临床有意义地使用该数据。