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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。
全球审查集体进步的程序在实施Kunming-Montreal全球生物多样性框架
（a）包括国家目标在内的国家生物多样性战略和行动计划中信息的全球信息分析。全球对国家生物多样性战略中信息的分析和行动计划，以评估国家对实施该框架的贡献，当事方会议在其第十六次会议上以及随后的每一次会议上考虑（决定15/6，第15/6号，第15/6号）。1（c）和15）将是全球审查的关键要素。文件CBD/SBI/4/2提供了有关国家生物多样性战略和行动计划的初步报告。将为包括国家目标在内的国家生物多样性战略和行动计划中的信息进行全球分析，为子公司和当事方会议的未来会议做好准备；
不使用并查集的并查集量子解码
并查集解码器是一种领先的算法方法，用于纠正表面代码中的量子误差，实现的代码阈值与最小权重完美匹配 (MWPM) 相当，且摊销计算时间与物理量子比特数近乎线性相关。这种复杂性是通过不相交集数据结构提供的优化实现的。然而，我们证明，由于双重分析和算法原因，解码器在大规模上的行为未充分利用此数据结构，并且可以对架构设计进行改进和简化以减少实践中的资源开销。为了加强这一点，我们模拟了解码器形成的擦除簇的行为，并表明在任何操作模式下，数据结构内都不存在渗透阈值。这为解码器在大规模上产生了线性时间最坏情况复杂度，即使使用忽略流行优化的简单实现也是如此。
检查集群中的 SATHI 提议者列表 - ......
15 集群中的主办方/牵头方/合作机构/组织完全了解资助模式（75:25），即 DST 份额为 75%，政府/非政府受资助机构/研发中心的管理层需要承担项目总批准成本的 25%（通过网络和集群方法）。为了获得 25% 的资金份额，集群方法中的主办机构将不会以任何方式从印度政府的印度综合基金 (CFI) 获得/包括/转移/使用任何补助金。25% 的资金份额将由 HI 在组建集群时从其自己的收入来源中提供，而不是从他们从印度政府其他部门或印度政府 CFI 获得的补助金中转移可用的资金。（如有，请附上声明）
审查集中太阳能发电厂的热跃层存储效果
在本文中，已经进行了有关调节太阳能（CSP）植物存储系统的热级存储性能的文献综述。储存热量材料的效率取决于储存过程，例如感应热量存储，潜在热量存储和热化学化合物以及它们的性质。这项研究专注于明智的储存材料，尤其是使用生态材料的热级存储系统（DMT），该材料具有很高的潜力（35％），以降低CSP成本。有可能使用Natu的岩石，行业废物，并为使用一个水箱在一个称为包装床的床上开发材料。热储存量应具有一些最佳参数（粒子直径小于2 cm，并且良好的热物质特性），以实现更好的热储存性能（热循环效率，提取因子）。但是，由于存储系统孔隙率的差异以及储罐壁上的应力，由于较大的天然岩石是无法控制的（大直径）（大直径），并且可以驱动到热跃层降解，灾难性的热棘轮和较差的热分层。也可以在低速和HTF的良好热物质特性下实现更好的热储存效率。应优化储罐的高度，高度，孔隙率，形状和位置以提高存储效率。