摘要。知识图(kgs)已成为突出的数据表示和管理范式。通常受到架构(例如,本体论)的基础,KGS不仅捕获了事实信息,而且捕获了上下文知识。在某些任务中,一些公斤将自己确立为标准基准。但是,最近的工作概述依靠有限的数据集集合不足以评估方法的概括能力。在一些数据敏感领域(例如教育或医学)中,对公共数据集的访问更加有限。为了纠正上述问题,我们释放了Pygraft,这是一种基于Python的工具,生成了高度定制的域 - 不可能的模式和KGS。合成的模式包含各种RDF和OWL构建体,而合成的KG则模仿了真实世界KGS的字符和规模。最终通过运行描述逻辑(dl)追求来确保生成资源的逻辑一致性。通过提供单个管道中同时产生模式和kg的方式,Pygraft的目的是赋予在基于图形的机器学习(ML)或更一般的KG处理等领域的基准新颖方法中生成更多样化的kgs。在基于图的ML中,这应该促进对模型性能和概括能力的更全面评估,从而超越了可用基准的有限收集。Pygraft可在以下网址提供:https://github.com/nicolas-hbt/pygraft。
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摘要:人神经母细胞瘤细胞系SH-SY5Y和IMR-32可以通过用全反替酸(ATRA)处理分化为神经元样的表型。分化后,这些细胞系被广泛用作体外模型来研究神经元细胞生物学的各个方面。然而,在ATRA诱导的分化中,SH-SY5Y和IMR-32细胞的蛋白质组和磷酸蛋白质组的时间和定量分析受到限制。在这里,我们在ATRA诱导的分化过程中,在多个时间点对SH-SY5Y和IMR-32细胞的蛋白质组和磷酸蛋白质组进行了相对定量。与随后的基因本体分析的蛋白质和磷酸肽的相对定量表明,包括细胞骨架组织,细胞分裂,伴侣伴侣功能和蛋白质折叠以及单碳代谢在内的几种生物学过程与两种细胞系中ATRA诱导的分化都相关。此外,激酶 - 基底富集分析预测了分化过程中几种激酶的活性改变。其中,CDK5表现出增加的活性,而CDK2的活性降低。提供的数据是研究在ATRA诱导的分化过程中SH-SY5Y和IMR-32细胞中时间蛋白和磷蛋白丰度变化的宝贵资源。
ODYSSEY 重量轻(8.8 磅)且结构紧凑,其标志性的精致设计使其脱颖而出。它得益于 UNISTELLAR 应用程序的帮助,该应用程序将智能手机或平板电脑变成真正的智能天体副驾驶,引导望远镜进行探索,展示在家中观察的最佳太空物体,同时提供有关它们的清晰信息,并让您与朋友和家人分享您的观察结果。
机器学习(ML)是人工智能(AI)的一个分支,致力于开发算法以学习和提高其在复制人类学习过程的特定任务的绩效。深度学习(DL)是ML的子场。ML和DL之间的主要区别是ML需要手动提取的特性或功能,而DL自动确定并提取与手头任务相关的功能。从这个意义上讲,DL是对ML的改进,因为它降低了人类的依赖性。该动手课程的模块-I主要关注数据:特征,统计和视觉分析,特征分析和减少以及机器学习模型:分类,回归,聚类和加强与实际动物使用现实世界中的实际动物相关的应用程序与理论概念相关联。此外,该模块还应处理卷积神经网络(CNN)。但是,模块II应专注于动手应用。
我们继续投资以提高产能,在葡萄牙和新泽西增加了新的高速生产线,阿尔及利亚和摩洛哥的新注射剂工厂也正在建设中。我们拥有新的研发领导结构,专注于为我们的产品组合添加更复杂的产品。我们正在美国建立新的无菌复合业务,虽然目前还处于起步阶段,但随着我们成为该市场领先的复合剂制造商,这项业务将成为未来 Hikma 的重要贡献者。我们继续在中东和北非注射剂业务方面取得良好的战略进展。2022 年,我们与 Celltrion Healthcare 和君实生物签署了新的生物仿制药和生物制品许可协议。最后,我们继续在欧洲扩张,进入法国和加拿大。我们预计这些市场将成为未来几年的重要增长动力。
虽然全国自杀预防和宣传月的重点是九月,但该部门致力于全年预防自杀、宣传自杀并鼓励寻求帮助。每天我们都可以花时间提醒自己珍惜生命,同时采取行动来支持我们每天遇到的人。我们肩并肩地一起服务,无论我们的角色或具体组织如何,我们都可以而且必须继续“连接以保护”,因为支持总是触手可及。该部门的自杀预防运动主题“连接以保护:支持触手可及”,强调了与家人、朋友、社区和资源的联系在帮助预防自杀方面发挥的关键作用。研究表明,联系是可以降低某人考虑或企图自杀的可能性的一个因素。与朋友和亲人联系并与他们建立联系可以帮助您和您关心的人在困难时期找到力量和鼓励。有关“连接以保护:支持触手可及”的更多信息,请访问:https://www.dspo.mil/spm/。
对于 IT 和业务领导者来说,企业中 AI 的兴起不仅仅是一种渐进式的变化。这是一个巨大的变化,需要开发端到端的 AI 战略和底层 IT 基础设施中的新支持功能。这是 IDC 新白皮书《端到端 AI 触手可及》中的一个重要要点,该白皮书概述了企业转向人工智能驱动的流程和服务时需要考虑的关键因素。