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使用机器学习技术进行数据集预测的大数据分析
摘要：数据分析是科学和统计方法在原始数据中的系统应用，目的是将其转换为可行的信息，可用于获取知识。特征抽象中的一个当前发展涉及计算方法和大数据分析的整合。从可靠的数据源中获取信息，有效地处理它，并为此创建有关未来的精确预测。这项工作的主要目的是确定通过采用拟议模型来产生最佳精确预测的机器学习技术。MAPREDUCE方法已被用来在许多方面应用监督和无监督的策略。但是，所提出的模型采用Apache Spark框架比较当前方法。本研究重点是阐明数据集的属性，以便使用机器学习技术进行最精确的分析。为了分析数据集，使用了机器学习技术，例如线性回归，决策树，随机森林和梯度增强树算法。基于研究结果，可以推断，与MapReduce范式相比，在机器学习方法上实施火花框架可以提高70％的效率。
考虑与气候有关的风险和过渡影响中央银行数据，指标和实施问题的主权投资
主权投资组合不受气候和可持续性风险的影响。中央银行投资的一个有意义的部分是主权债券或准主管债务证券，例如子裁员或代理证券。主权债券通常在中央银行的资产负债表中发挥特殊作用。国内主权者对货币决策有用，而外国主权是储备管理的核心特征。从根本上讲，它们通常具有投资范围内独特的特征（流动性，风险）。这些考虑因素倾向于影响中央银行的投资决策。但是，气候和可持续性风险可能会影响任何形式的安全。由于这些风险的管理完全属于中央银行投资经理的授权和职责，因此该技术文件（TD）首先考虑了主权投资组合，以讨论气候风险。其次，它考虑了通过投资管理实现碳排放量减少影响的问题，这超出了风险管理的狭义定义，可以由那些授权与这一目标一致的中央银行考虑。该TD不考虑出于货币政策目的而持有的主权投资组合。
介导的NK细胞的靶向靶向肿瘤... 与IRF2BPL基因变异的新型人类神经发育和神经退行性疾病 - 机械和治疗途径 leimusertib在临床前患者中具有抗肿瘤活性 - MACC1调节LGR5以促进结直肠癌的癌症干细胞特性 干细胞研究 研究文章NCBench：提供开放，可重复的，透明的， 癌症中与心血管健康相关的生活质量 干细胞研究 利用大型语言模型进行数据分析自动化 杂种免疫患者的后盘后状况的可能性；来自德国国家队列（Nako）的数据 评估基于机器学习的分类... 5-羟色胺转运蛋白依赖性组蛋白的血2-胎盘中有助于神经发育转录组 新型的色氨酸羟化酶抑制剂TPT-001逆转PAH，血管重塑和增殖 - 炎性基因表达 心脏发展和再生 - 多器官的努力 PRDM16突变确定性别特异性的心脏代谢，并识别两个新型的心脏代谢调节剂 早期小脑发育的调节 单细胞线粒体DNA突变中的伪影分析错误的系统发育推断 新型多动睡眠的分子演变
抽象背景可以通过特异性靶向触发抗体依赖性细胞介导的细胞毒性（ADCC）或通过遗传工程来表达嵌合抗原受体（CARS）来增强自然杀伤（NK）细胞的抗肿瘤活性。尽管抗体或汽车靶向，但某些肿瘤仍然对NK细胞攻击具有抗性。已知ICAM-1/LFA-1相互作用对NK细胞的自然细胞毒性的重要性，但它对ERBB2（HER2）特异性抗体曲妥珠单抗和ERBB2-培养基介导的NK细胞细胞毒性抗乳腺癌细胞诱导的ADCC的影响。方法，我们使用了表达高亲和力FC受体FcγRIIIA的NK-92细胞与曲妥珠单抗或ERBB2- CAR工程NK-92细胞（NK-92/5.28.Z）以及与ERBB2-CAR-2-CAR-2-CAR-2-CARID-ICAMID CYAMIS CYMINIC CYMINID CYMINIC CYMINID-CAR-2-CAR-2-CAR-92细胞（NK-92/5.28.z）结合使用，并或替代阻断NK细胞上的LFA-1。此外，我们特别刺激了FC受体，CAR和/或LFA-1，以研究其在免疫突触时的串扰，及其对抗体靶向抗体或靶向的NK细胞中脱粒和细胞内信号的贡献。结果阻断了LFA-1或ICAM-1的不存在会在曲妥珠单抗介导的ADCC中显着降低细胞杀伤和细胞因子释放，以针对ERBB2-阳性乳腺癌细胞，但在靶向汽车的NK细胞中并非如此。用5-Aza-2'-脱氧胞苷进行预处理，诱导ICAM-1上调，并反转ADCC中的NK细胞耐药性。此外，刺激抑制性NK细胞检查点NKG2A曲妥珠单抗单独没有充分激活NK细胞，需要额外的LFA-1共同刺激，而在CAR-NK细胞中ERBB2型车的激活会诱导的有效脱粒化，而与LFA-1无关。总内反射荧光单分子成像表明，CAR-NK细胞与排除ICAM-1的肿瘤细胞形成了不规则的免疫学突触，而曲妥珠单抗形成了典型的外周上分子超分子激活簇（PSMAC）结构。从机理上讲，ICAM-1的缺失不会影响ADCC期间的细胞 - 细胞粘附，而是导致通过PYK2和ERK1/2的信号降低，这是由CAR介导的靶向本质上提供的。
基于两个不同的不对称算法加密量的银行数据安全系统
摘要保护银行基础设施内的私人财务数据在数字时代至关重要。为了为银行提供可靠有效的数据安全系统，本研究调查了RSA与ECC一起的组合。为了提高数据传输安全性，简化密钥管理并保证可信赖的身份验证，RSA，以其在数字身份验证和密钥交换方面的历史相关性而认可，而ECC及其对资源系统约束的有效性和适应性的ECC已集成。通过加强金融机构中的数据完整性，数据身份验证和机密性，这种集成的方法努力保护诸如客户帐户信息之类的资产。该策略通过融合RSA的弹性和ECC的有效性来解决现代银行业务所面临的困难，并提供了适应不断变化的安全要求所需的知识。随着更多的研究，这种合并策略将成为现代银行安全方法的支柱。关键字：RSA，ECC，数据传输，密钥管理，机密性1）在当今数字占用的情况下引入，以有担保的方式维护货币信息已成为银行基础架构内的小时。银行存储和保留了大量敏感数据，包括用户的帐户详细信息，财务记录和个人身份信息。但是，为了加强对各种网络黑客攻击者构成的脆弱性和威胁的防御，银行必须实施复杂而多层的隐私技术。一种这样的方法是两种大量使用的非对称加密算法的集成实现：RSA和ECC。这项研究研究了RSA和ECC的综合实施，以为银行建立强大而有效的数据安全系统。通过充分利用这两种不同的不对称技术的好处，银行可以强化自己的网络威胁金字塔。这种集成可以简化安全的数据通信，简化的密钥管理和可靠的身份验证技术，这都是现代银行安全基础架构的关键方面。由于RSA算法的可靠性和精通工作，它已在数字签名的范围内使用，并在相当长的一段时间内使用了密钥交换。，而有效且成本 -
使用人工神经网络进行数据增强和特征选择以预测锂离子电池的充电状态
摘要：锂离子电池是交通运输行业电气化和可再生能源转型的关键技术。始终确定锂离子电池的状况对于优化其运行至关重要。由于这些电池承受的各种负载条件以及电化学系统的结构复杂，因此无法直接测量其状况，包括其充电状态。相反，使用电池模型来模拟其行为。数据驱动模型越来越受到关注，因为它们具有较高的准确性和较短的开发时间；然而，它们高度依赖于数据库。为了解决这个问题，本文分析了使用数据增强方法来改进人工神经网络的训练。使用不同数量的人工数据训练线性回归模型、多层感知器和卷积神经网络，以估计电池单元的充电状态。所有模型都在真实数据上进行测试，以检验模型在实际应用中的适用性。卷积神经网络的测试误差最低，平均绝对误差为 0.27%。结果凸显了数据驱动模型的潜力以及使用人工数据改进这些模型训练的潜力。
推定二甲双胍靶标对表型年龄和白细胞端粒长度的影响：使用英国生物银行数据的孟德尔随机化研究
公共卫生学院（S Luo Phd，C S L Chui Phd，C M Schooling Phd，S L Au Yeung教授），药理学与药学系（I C K Wong Phd教授）和护理学院（C S L CHUI），Li Ka Shing Shing Inderialt of Hong Kong Kong Kong Kong Kong Proseptial Andifarity Andial in n of Hong Kong Kong Special corame corame corame;英国伦敦伦敦大学学院药学学院实践与政策研究系（I C K Wong教授）；香港科学技术园，香港特殊行政区，中国的卫生数据发现实验室（C S L CHUI）；上海内分泌与代谢疾病研究所内分泌和代谢疾病系，中国上海上海大学医学院，中国上海医学院（J Zheng Phd教授）；上海国家代谢疾病临床研究中心，公关中国国家卫生卫生委员会的主要内分泌和代谢疾病实验室，上海内分泌肿瘤主要实验室，州医学基因组医学医学医院的重要实验室，上海jia Jiao jiao jiao tong tong in jiao tong tong jiao jiao tong英国布里斯托尔布里斯托尔大学布里斯托尔医学院的医学研究委员会综合流行病学部（J Zheng教授）；香港量子AI实验室，香港大学，香港特殊行政区，中国（Y Huang MPH）；美国纽约市纽约市公共卫生与健康政策学院（美国纽约州纽约教授）
基于大型模型的大型模型的10年风险预测心血管疾病：英国生物银行数据的见解
此预印本版的版权持有人于2023年5月24日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.05.22.23289842 doi：medrxiv preprint
报告日期：2023 年 1 月 13 日 101-92A-1003 执行数据...
安全：在训练环境中，领导者必须根据现行风险管理原则进行风险评估。领导者将根据 TRADOC 安全官的要求，在规划和完成每项任务和子任务期间，通过评估任务、敌人、地形和天气、可用部队和支援时间以及民事考虑因素 (METT-TC)，完成当前的深思熟虑风险评估工作表。注意：在 MOPP 训练期间，领导者必须确保监控人员，防止出现潜在的热损伤。在高温等级增加时，必须遵守当地政策和程序，以避免与高温相关的伤害。考虑 MOPP 工作/休息周期和水更换指南 IAW 现行 CBRN 原则。所有操作都将执行，以保护和维护陆军人员和财产，防止意外损失。程序将为陆军行动和活动附带的公共安全以及安全和健康的工作场所、程序和设备提供保障。遵守有关电力、电缆和线路的所有安全和/或环境预防措施。设备运行期间应通风以排出废气，并在需要时根据《武器装备条例 385-10》、《清洁空气法案》 (CAA) 及其修正案和《职业安全与健康管理局》危害通报标准使用听力保护装置。事故是对陆军任务、战备、士气和资源的不可接受的阻碍。各级决策者将采用风险管理方法，有效地排除与此任务相关的人员和财产安全不可接受的风险。 (a) 承担个人责任。 (b) 实行安全操作。 (c) 识别不安全行为和条件。 (d) 采取行动防止事故发生。 (e) 报告不安全行为和条件。由于可能触电或损坏设备，因此禁止在电气设备（CPU、文件服务器、打印机、投影仪等）附近或周围饮食。在这些区域内或穿过这些区域时要小心谨慎。避开所有电线和相关线路。如果发生雷暴天气，您将被指示关闭设备电源。
第五届利用人工智能技术进行数据管理的国际研讨会论文集：LSI：一种学习型二级索引结构
与传统的 B 树相比，学习索引结构已被证明具有良好的查找性能和空间消耗。但是，大多数学习索引研究都集中在主索引设置上，其中基础数据是排序的。在这项工作中，我们研究学习索引是否在二级索引设置中保持其优势。我们引入了学习二级索引 (LSI)，这是首次尝试使用学习索引来索引未排序的数据。LSI 的工作原理是在排列向量上构建学习索引，这允许使用随机访问对未排序的基础数据执行二分搜索。我们还用指纹向量增强了 LSI，以加速相等查找。我们表明 LSI 实现了与最先进的二级索引相当的查找性能，同时空间效率提高了 6 倍。