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World File Search System编码数据
基于编码数据
目标。本研究旨在根据HF编码数据来评估俄罗斯联邦受试者的医疗保健系统的心力衰竭的发生率（HF）和相关的死亡率。材料和方法。，我们针对HF患者数量和2019年提供医疗服务的病例的结构化请求。HF was understood to mean the presence of at least one of the codes I09.9, I11.0, I13.0, I13.2, I25.5, I42.0, I42.5, I42.6, I42.7, I42.8, I42.9, I43.0, I43.1, I43.2, I43.8, I50.х (expanded encoding) according to International Classification of Diseases 10 th 修订。代码i50.х被单独考虑（标准的HF包含）。结果。从15名受试者中获得了有关HF发病率的信息，对医疗保健系统的负担和负担的负担（根据要求提供数据的受试者为53.6％；成年人口为俄罗斯联邦成年人总人口的18.9％）。我们注意到该地区之间的显着异质性。根据标准的HF编码，根据扩展的Enco ding的数据，HF和相关死亡率的发生率和相关死亡率的中位数为2,6和3,2％，为0,21和11,3％。在所有HF病例中，有9,4％在9,4％的HF病例中观察到代码I50.X的存在，并定义了经常使用紧急医疗服务并经常住院的患者（60（18、96）和48（20、137）病例，每100例患者对9（5、24）和17（5、24）和17（10、70）病例，在扩展的构造构造中）。结论。统一的开发和引入根据编码，在区域之间，HF发生率和相关死亡率的发生率差异很大，标准方法的中位数为2,6和3,2％，0,21％和11,3％的标准方法为2,6和3,2％。在标准编码中，紧急医疗服务的使用量更高，降低了访问的数量。
从DNA存储中从MDS编码数据中获取信息的可靠性
摘要 - 这项工作对在DNA存储系统中成功检索使用MDS代码（例如Reed-Solomon代码）的数据的概率进行了理论分析。我们在独立和相同分布（I.I.D.）替换错误，重点是结合内部和外部MDS代码的常见代码设计策略。我们的分析表明，这种概率如何取决于诸如测序读数的总数，它们之间的分布，内部代码和外部代码的速率以及替换误差概率。这些结果提供了可行的见解，可在可靠性约束下优化DNA存储系统，包括确定可靠数据检索所需的测序读取数量的最小数量，并确定内部和外部MDS代码速率之间的最佳平衡。
从跨编码数据中预测生物地球化学周期的粗粒表示
抽象动机：由于DNA测序的进步，现在常规地进行了环境微生物群落的分类学分析。确定这些群落在全球生物地球化学周期中的作用需要鉴定其代谢功能，例如氢氧化，还原和碳固定。这些功能可以直接从宏基因组学数据中推断出来，但是在许多环境应用中，MetabarCoding仍然是选择的方法。从元法编码数据及其整合到地球化学循环的粗粒表示中，代谢功能的重建仍然是当今有效的生物信息学问题。结果：我们开发了一条称为Tabigecy的管道，该管道利用分类学官员来预测构成生物地球化学周期的代谢功能。在第一个步骤中，Tabigecy使用该工具Esmecata从输入液位中预测共识蛋白质组。为了优化此过程，我们生成了一个预先计算的数据库，其中包含来自Uniprot的2,404个分类单元的信息。使用BigeCyhmm搜索了共有的蛋白质组织，BigeCyhmm是一个新开发的Python软件包，依靠隐藏的Markov模型来识别参与生物地球化学周期代谢功能的关键酶。然后将代谢功能投射到周期的粗粒表示上。我们将塔博基（Tabigecy）应用于两个盐洞数据集，并通过对样品进行的微生物活性和水力化学测量结果验证了其预测。结果突出了研究微生物群落对地理化学过程的影响的方法。关键字：微生物群落，生物地球化学周期，代谢功能，分类学官员
ECE 611：高级数字通信 滑铁卢大学 创新更新2025：全球期货 愿景，需求，关键技术和测试床 Tao Chen 2025加拿大滑铁卢视图 WEAO SDC 2025指南 量子力学的两个黄金规则 模拟硅量子点中的相干电子穿梭 包容性研究实施策略
•线性块代码 - 发电机矩阵和奇偶校验检查矩阵 - 一些特定的线性块代码 - 循环代码 - 最佳的软性决策线性块代码 - 硬性决策解码 - 硬性决策 - 硬性决策与软决策之间的性能比较 - 在线性块的最小范围内 - 与插入式范围的范围内的范围 - 与编码的范围内的最小范围 - 乱式编码 - 乱码的编码数据 - 乱式的编码数据 - 乱式的编码数据 - 乱式编码数据 - 乱码数据 - 低密度平价检查代码 - 极性代码•卷积代码 - 卷积代码的传输功能
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
使用网络药理学系统地推断出选择性核酸隔室抑制剂ML246
研究人员通过分析一组访谈数据探索了混合方法研究设计。Saldana的模型用于完成开放编码数据和主题编码数据。三个主题被认为支持合作学习模型。其中包括：a）通过经过事件和环境的了解，b）实施和行动，以及c）由合作学习模型（CLM）组成的观点和看法。术语和短语的频率由证据变量组成。广义线性模型（GELM）用于检查三个主题与合作学习模型之间的关系。GELM分析报告了CLM与三个主题之间的关系。这是一种将Saldana的定性数据分析和凝胶整合到一种混合方法设计中的新实践。
北卡罗来纳州的阿片类药物和药物使用行动计划 | ...
*数据为初步数据，可能会发生变化；^预期值基于 2016-2020 年第二季度趋势数据来源：北卡罗来纳州卫生统计中心，人口统计数据-死亡，ICD10 编码数据-所有意图用药/药物过量，包括北卡罗来纳州居民在州外发生的死亡，2010-2020 年第二季度；有关所有指标的详细技术说明，可从北卡罗来纳州卫生与公众服务部获取
北卡罗来纳州的阿片类药物行动计划
*数据为初步数据，可能会发生变化；^预期值基于 2016-2020 年第二季度趋势数据来源：北卡罗来纳州卫生统计中心，人口统计数据-死亡，ICD10 编码数据-所有意图用药/药物过量，包括北卡罗来纳州居民在州外发生的死亡，2010-2020 年第二季度；有关所有指标的详细技术说明，可从北卡罗来纳州卫生与公众服务部获取
IBM Maximo Asset Configuration Manager
Maximo Asset Configuration Manager 确保资产的实际物理构建满足允许配置的要求。其构建数据解释器 (BDI) 为飞机和其他配置管理资产提供全面的状态推导。例如，构建数据解释器逐个位置检查实际飞机，以确保其配置规则符合其指定配置。构建数据解释器报告 Assets (CM) 应用程序中不合规资产的状态。它还通过各种应用程序中的颜色编码数据向您发出问题资产的警报。
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