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World File Search System数据形成
特拉福德 2023-28 赛季的文化战略
____________________________________________________________ 4 大曼彻斯特文化和创意产业就业数据形成了更加鲜明的对比：曼彻斯特 - 1.7%；斯托克波特 1.4%；索尔福德 1.6%；维根 2.4%；博尔顿 1.4%；伯里 1.8%；奥尔德姆 1.5%；罗奇代尔 2%；泰姆赛德 2.1%。总体而言，对于 GM 而言，创意产业占 2% 或就业/28k 个工作岗位（不包括自由职业和个体经营数据，这是一个公认的重要类别）。 5 NOMIS 开放获取数据，如 Bruce Tether 教授在《创意集群和稀疏空间：曼彻斯特创意产业和贫困与繁荣地理》中所述，2022 年。
数据经济：测量的概念和挑战
乌班图哲学认为，只有与自我所处的社区相关才能理解自我。同样，数据只有被提取出来，与其他数据形成对比和比较后，才被视为毫无意义。道格拉斯·亚当斯在其小说《银河系漫游指南》中幽默地阐述了这一点。书中，当计算机被问及“生命、宇宙和万物的意义”时，它回答“42”，由于缺乏背景信息，其答案毫无用处。通过收集越来越多的数据来形成数据，可以丰富连接的数量和种类，从中可以获得有价值的见解（Morrell，2021 年）。因此，根据定义，数据在本质上被认为是关系型的，当可以洞察数据所代表的整个社区时，数据的价值最大。
聚焦：与审核员使用相关的检查观察...
根据 AS 2305《实质性分析程序》第 16 段的规定，在使用实质性分析程序获得的结果之前，注册会计师应当测试实质性分析程序中使用的财务信息控制的设计和运行有效性，或者执行其他程序以支持基础信息的完整性和准确性。注册会计师根据记录的金额与从其他来源获得的数据形成的预期之间的一致性，从分析程序中获得保证。用于形成预期的数据的可靠性应当与分析程序所期望的保证水平相适应。注册会计师应当通过考虑数据的来源和收集数据的条件，以及注册会计师可能掌握的有关数据的其他知识，来评估数据的可靠性。以下因素会影响注册会计师为实现审计目标而对数据可靠性的考虑：
实话实说：生成式人工智能如何缩小加拿大的生产力差距并重塑职场——创新经济的经验教训
加拿大西部大学 (Western University) 的首席人工智能官 Mark Daley 表示，生成式人工智能将从根本上重塑工人与计算机的互动方式。这是加拿大首个此类职位。“最被低估、最可怕的机会可能是创造力，”他说。“五年前，没有人会说计算机具有创造力。”但生成式人工智能可以分析数据，根据数据形成想法，并充当人类用户的倾听者，而这个角色曾经由人类同事担任。“看待大型语言模型的最佳方式”——GPT 等聊天机器人的基础技术——“是他们真的是充满热情但天真的实习生，”他说。“任何你能想象到让实习生做的事情，现在你都有一台机器可以做到——除了煮咖啡。”（事实上，Daley 说他计划在新办公室里“主要使用机器人而不是人类员工”。）
开发一种用于筛选中西药组合中肝毒性化合物的人工智能方法
摘要背景：中西药联用增加了所摄入化合物的复杂性。目的：利用人工智能方法开发一种基于化学结构的中西药肝毒性化合物筛选方法。方法：从公开数据库和发表的文献中收集药物性肝损伤（DILI）数据。将DILI数据形成的整个数据集以大约3：1的比例随机分为训练集和测试集。采用SGD（随机梯度下降）、kNN（k最近邻）、SVM（支持向量机）、NB（朴素贝叶斯）、DT（决策树）、RF（随机森林）、ANN（人工神经网络）、AdaBoost、LR（逻辑回归）和一种深度学习模型（深度信念网络，DBN）构建肝毒性化合物筛选模型。结果：本研究共收集了2035个肝毒性化合物数据集，其中1505个化合物作为训练集，530个化合物作为测试集。结果表明，RF在训练集上的分类准确率（CA）为0.838，F1-score为0.827，Precision为0.832，Recall为0.838，曲线下面积（AUC）为0.814；在测试集上的分类准确率（CA）为0.767，F1为0.731，Precision为0.739，Recall为0.767，AUC为0.739，优于其他8种机器学习方法。DBN在测试集上的分类准确率为82.2%，高于其他任何机器学习模型。
使用机载激光预测森林资源清查属性...
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源清查属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置（XY H ）和计算改进的采伐机头位置（XY HH ）。研究材料包括位于芬兰南部的 158 个以挪威云杉为主的成熟林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源清查属性是为林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地汇编而成的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10-11% 和 6-8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。对于 XY HH 位置，G 和 V 的预测几乎与 sa 无关
通过流式细胞术和分选测量和纯化人类染色体
分离染色体的流式细胞术是细胞遗传学的一种新方法，可快速测量单个中期染色体。在这种方法中，用适当的荧光染料染色的水悬浮液中的染色体被限制在激发染料的窄激光束中高速流动。发射的荧光通过光度法测量，累积的数据形成染色体荧光的频率分布。该频率分布的峰值归因于单个染色体或具有相似荧光的染色体组；峰值平均值与染色体荧光成正比，峰值面积与染色体出现频率成正比。因此，频率分布可作为核型（1、2）。此外，流式分选可根据染色体的染色特性分离染色体（3、4），这与传统的中期染色体纯化方法不同，后者依赖于速度或等密度沉降、区域离心或选择性过滤（5）。纯化单个中期染色体很重要，原因如下。富集或纯染色体部分已进行生化分析，以提供有关 DNA 或蛋白质结构的信息（6），将遗传信息转移到整个细胞（7-9），或通过体外杂交绘制基因图谱（10）。但一般来说，传统技术无法提供足够纯度的染色体，无法进行高分辨率生物或生化研究。通过基于溴化乙锭荧光的流式分选，我们以 90% 的纯度将雄性鹿 Muntiocus muntjak (2n = 7) (4) 的每个染色体和中国仓鼠 M3-1 细胞系的 14 种染色体类型分离成 8 个染色体组 (1, 3)。在我们之前对溴化乙锭染色的人类染色体的研究中，我们仅从雄性 (2n = 46) 的 24 种染色体类型中分辨出 8 个染色体组 (2, 3)。在本研究中，使用 DNA 荧光染料 33258 Hoechst 和改进的仪器，
使用机载... 预测森林库存属性 - CORE
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置 (XY H ) 和计算改进的采伐机头位置 (XY HH )。研究材料包括 158 个位于芬兰南部的成熟挪威云杉为主的林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源属性是针对林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地编制的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10–11% 和 6–8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。在 XY HH 位置下，G 和 V 的预测几乎与 254–761 平方米内的样地大小无关。因此，基于采伐机的数据可用作遥感森林清查方法的地面实况。在预测森林清查属性时，建议利用采伐机头位置 (XY HH ) 和最小地块面积 254 平方米。相反，如果只有采伐机位置 (XY H ) 可用，将样地面积扩大到 761 平方米可达到与使用 XY HH 位置获得的精度相似的精度，因为较大的样地可缓和确定单个树木位置时的不确定性。