XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System查询数据库
COVID-19，用于患者查询的疫苗脚本
CPT编辑面板接受以下代码。代码0001A，0002A和91300是生效的2020年12月11日。代码0011A，0012A和91301于2020年12月18日生效。代码0031A和91303是生效的，2021年2月27日。修订的代码0031A于2021年10月20日生效。代码0003A和0013A于2021年8月12日生效。代码0004A于2021年9月22日生效。代码0034A，0064A和91306于2021年10月20日生效。代码0051A，0052A，0053A，0054A，0071A，0072A，91305和91307于10月29日生效，2021年10月29日。代码0073A于2022年1月3日生效。代码0094A和91309于2022年3月29日生效。代码0074A是生效的2022年5月17日。代码0081A，0082A，0083A，0091A，0092A，0093A，0093A，0111A，0112A，0112A，0113A，91308和91311于6月17日生效，2022年6月17日生效。修订的代码0094A于2022年7月6日生效。代码0041A，0042A和91304于2022年7月13日生效。代码0124A和91312是生效的，2022年8月31日。代码0134a和91313于2022年8月31日生效，年龄在18岁及以上。代码0134A（12年至17年），0144A，0154A，91313（12年至17年），91314和91315是生效的，2022年10月12日生效。代码0044A于2022年10月19日生效。代码0164a，0173a，91316和91317是生效的，2022年12月8日。修订的代码0173A和新代码0174A是生效的，2023年3月14日。修订的代码0124A，0134A，0144A，0154A，0164A，0173A，0173A，0174A和新代码0121A，0141A，0141A，0142A，0151A，0151A，0171A，0171A，0172A，0172A是4月18日，2023年4月18日，2023年4月18日。Codes 0001A, 0002A, 0003A, 0004A, 0011A, 0012A, 0013A, 0051A, 0052A, 0053A, 0054A, 0064A, 0071A, 0072A, 0073A, 0074A, 0081A, 0082A, 0083A, 0091A，0092A，0093A，0094A，0111A，0112A，0112A，0113A，91300，91301，91301，91305，91306，91307，91307，91308，91308，91309和91311不再在4月18日的Unitedal授权使用，以在4月18日，2023年4月18日。代码0031A，0034A和91303不再在2023年6月1日在美国使用。代码0021A，0022A，0104A，91302和91310在获得食品和药物管理局的紧急使用授权或批准后将有效。
生物医学数据科学的年度审查集中和联合模型，用于分析临床数据
使用生物医学大数据的核心是一个数据库，用于存储和管理生物和人类的生物学和物理测量。数据库有各种形状和大小，可以结构化（例如MySQL和Oracle），半结构（例如Neo4J和MongoDB）或未经验证（例如，Amazon S3和Google Cloud Storage）。这些数据库选项中的每一个都有优点和缺点。例如，可以使用诸如结构化查询语言（SQL）之类的工具轻松查询结构化的关系数据库，但可以为新数据元素进行设置和修改。半结构化和非结构化数据库更加灵活，但很难查询。在生物医学DO-MAIN中确定数据库解决方案可能会具有挑战性，因为数据具有许多不同的方式可能非常复杂。可以结构或非结构化的不同方式，这可能会为数据处理，数据输入，数据集成，数据库设计以及当然构建强大的查询构成挑战。
ESA ANZBMS临床与研究奖学金数据库ESA临床与研究奖学金数据库ESA临床与研究奖学金数据库
- Endocrinology Research Fellow, Western Health - PhD Candidate, The Alfred / Monash University - Endocrinology registrar, Geelong Endocrinology and Diabetes - Diabetes and Women's Health Fellow, Monash Health - Diabetes and Clinical Nutrition Registrar, Monash Health - Casey Diabetes and Endocrinology Registrar, Casey Hospital and Monash Health - Victorian Heart Hospital (VHH) Diabetes维多利亚心脏医院 - 吉朗大学医院的内分泌学研究员和内分泌学注册官 - 哈德逊医学研究所和莫纳什健康研究所雄科学临床研究员 - 博士学位 - 候选人 - 莫纳什健康 /莫纳什·哈德森（Monash Health） /哈德森医学研究所内分泌高血压 - 哈德森医学研究所 - 东部临床研究院 /梅尔布尔·迪亚比特（Melb hillo Health） - 梅尔布尔·伊普尔（Melb）伊斯特恩·伊斯特（Estern）ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTER -ESTIRN- ESTIRN- ESTIRN- ESTER -ESTER -ENDIRN- ESTIRN- ESTIRN- ESTIRN- ESERTIR-博士候选人 - 跨性别健康，奥斯汀健康 /墨尔本大学QLD < / div < / div>
开发综合数据库... - WES
摘要。对于海上风力涡轮机的设计和优化，了解现实环境条件和利用有充分依据的模拟约束非常重要，因为两者都会影响数值模拟中的结构行为和功率输出。然而，真正的高质量数据，特别是用于研究目的的数据，很少可用。这就是为什么在这项工作中，使用 FINO 研究平台的数据得出北海和波罗的海风力涡轮机位置的 13 个环境条件的综合数据库。对于模拟约束，如模拟长度和初始模拟瞬态时间，文献中也有充分依据的建议。然而，众所周知，模拟长度和初始瞬态时间的选择从根本上影响模拟的质量和计算时间。因此，对两个参数的收敛性进行了研究，以根据子结构类型、风速和考虑的载荷（疲劳或极限）确定适当的值。由于数据库和模拟约束的主要目的是为概率设计方法提供现实数据，并作为进一步研究的指导，以实现更现实和准确的模拟，因此所有结果都是免费提供的并且易于应用。
基于人工智能的多维数据库技术
基于人工智能的多维数据库技术是一项新技术。该技术可以实现多模态数据（非结构化数据、半结构化数据、结构化数据）的分布式存储，同时还可以将数据以超立方体的形式存储，并对数据进行实时的多维分析和查询。传统的多维数据库直接从二维表中提取维度信息，没有考虑维度信息之间的关联性。因此，结合人工智能技术，可以实现多模态数据的关联分析，自动生成维度信息。具体而言，针对商业智能（BI）领域对多维数据高效分析、存储和处理的需求，开展基于人工智能的多维数据库技术应用研究，实现多领域异构数据的统一采集，高效、实时、自动标注、聚类，数据信息智能提取及语义关联，超立方体存储和在线分析OLAP、在线分析处理等。设计基于人工智能的多维数据库原型系统，满足海量数据智能分析处理需求。系统学习用户的查询行为模式和数据特征。通过内置机器学习算法构建立方体数据模型。持续进行模型优化，针对特定用户精准生成查询结果。通过分布式算法引擎、混合在线分析处理、分布式存储引擎等人工智能功能模块，整合多源异构数据资源，实现数据关联、智能学习、推理和预测，为管理决策端和业务运营端提供更加完善、可靠的预测决策服务。
全州注册选民数据库：
美国计算机协会 (ACM) 是一个教育和科学协会，它联合了全世界的计算机教育工作者、研究人员和专业人士，以激发对话、共享资源和应对该领域的挑战。ACM 通过强有力的领导、推广最高标准和认可技术卓越性来加强该行业的集体声音。因此，ACM 非常关心计算技术的可靠性和可靠性。选民登记系统不仅包括保存选民信息的数据库，还包括必须由选举官员精心管理的整个信息技术基础设施。ACM 的美国公共政策委员会 (USACM) 委托进行这项研究，以向州和地方选举官员、政策制定者和公众提供有关这些系统的客观技术信息和专家建议。USACM 是 ACM 与美国政府组织、计算界和美国公众在所有与信息技术有关的美国公共政策事务上互动的焦点。在 ACM 华盛顿特区公共政策办公室的支持下，USACM 负责响应美国政府机构和部门的信息和技术专长请求，代表计算界和公众努力影响美国政府的相关政策，并向 ACM 提供有关美国政府相关活动的信息。USACM 还负责确定潜在的重大技术和公共政策问题，并提请 ACM 和公众注意。有关 ACM 的更多信息，请访问万维网 http://www.acm.org ，有关 USACM 的信息，请访问 http://www.acm.org/usacm 。
材料数据库的计算机化和网络化
大力支持本次会议，从本卷中的国际论文比例之高以及研讨会本身 30% 的国际出席率同样可以清楚看出。在此领域，A. D. Kozlov 教授应获得特别认可，他将苏联利益直接带入支持该活动，而瑞典材料信息服务处的 Magnus Areskoug 则为该活动增添了新的、非常强大的斯堪的纳维亚影响力。A. J. 博士(Tony) Barrett 还保持了 CODATA 利益与 ASTM 委员会 E49 利益之间的良好合作，从而充分利用了两个团体的努力。
指纹识别 - 国家 DNA 数据库
法院签发的 DNA 命令/授权书副本（表格 5.03、5.04、5.06 或 5.09） NDDB 指纹识别（表格 3801）（所有必填字段均已填写） DNA 命令背书表格 6014 或同等表格（例如 SQ-009，BC DNA 命令的背书部分） NDDB 提交收据表格 5751（可选）
药物再利用：数据库和管道
坚持一种药物用于一种蛋白质作为治疗的概念未能为由多种不同因素引起的多种疾病提供有效的解决方案。目前，制药公司正致力于将已批准的药物重新定位为各种疾病的治疗方法，因为从头药物设计不仅缓慢，而且繁琐。药物再利用的概念侧重于对已经经过安全试验的大量药物分子进行合理的重新定位，从而避免大量投资。药物再利用被评价为一种低风险、高效的策略，因为投资额为 16 亿美元，这几乎是药物从头设计所需资金投入的十分之一，1 抗生素耐药性、2 罕见疾病、3 肿瘤学研究、4 炎症性疾病 5 和神经系统疾病 6 凸显了其重要性。自 COVID-19 大流行以来，药物再利用的范围大大扩大，大多数用于治疗中度至重度 COVID-19 感染的药物最初都是使用再利用管道进行筛选的。7
AMECO年度宏观经济数据库
AMECO 数据库中可用的最近两年（春季预测）或三年（秋季预测）是预测值。历史数据通常基于根据最新国民账户和国际收支标准提供的官方统计数据，即欧洲账户体系（ESA 2010）和欧洲经济区国家的 BPM6 以及美国和大多数其他 OECD 国家的 SNA 2008。超出根据最新会计准则可从官方来源获得的时间范围的长 AMECO 时间序列是通过机械规则生成的（通常通过将以前会计准则（ESA95 和 ESA 79）下数据年份的年增长率应用于当前会计准则下相应变量的最早可用水平数据点）。