Data Generated
생성된 데이터

우리의 이전 작업에서 슬로바키아 임산부의 총 혈장 DNA에 대한 낮은 범위의 대규모 병렬 전체 게놈 시퀀싱을 기반으로 하는 비침습적 산전 검사(NIPT)를 통해 생성된 게놈 데이터는 인구 특정 데이터의 귀중한 소스로 설명되었습니다.

방법 이 연구에서 우리는 카타르 인구에서 G6PDD 변이를 식별하기 위해 6045명의 Qatar Biobank 참가자를 위해 Qatar Genome Program에서 생성된 전체 게놈 시퀀싱 데이터를 분석했습니다.

배경 아티팩트 키메라 읽기는 FFPE(formalin-fixed paraffin-embedded) 샘플에서 생성된 차세대 시퀀싱 데이터가 풍부합니다.

SNP 어레이와 비교하여 차세대 시퀀싱 기술(NGS)에 의해 생성된 전체 게놈 서열 데이터의 사용은 가축 개체군에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

본 논문에서는 시뮬레이션된 공장 시나리오에서 생성된 시계열 처리량 데이터를 사용하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 처리량 예측에 대해 연구합니다.

5개의 다른 CNN(Convolutional Neural Network) 아키텍처와 1개의 ResNet(Residual Neural Network)은 부드러운 진흙에서 단단한 모래 퇴적물에 이르는 세계 여러 지역의 문헌에서 발견된 34개의 해저 유형을 사용하여 생성된 합성 데이터에 대해 훈련되었습니다.

이러한 구조의 변형을 모니터링하기 위해 GNSS 데이터 위치에서 생성된 위치 데이터가 많기 때문에 인공 신경망(ANN)과 적응형 신경 퍼지 추론 시스템(ANFIS)을 선택해야 합니다.

이 연구의 목적은 인공 신경망이 생물학적 샘플의 냄새를 맡을 때 의료 탐지견이 생성한 압력 센서 데이터를 분류하는 데 사용할 수 있는지 확인하는 것이었습니다.

오늘날 세계는 데이터 시스템 관리와 ​​관련하여 새로운 추세를 경험했습니다. 기존 데이터베이스 관리 도구는 구식이 되었으며 더 이상 다른 시스템에서 생성된 대량의 데이터를 처리할 수 없습니다. 이것이 빅 데이터가 이를 처리하는 이유입니다. 방대한 양의 데이터가 이 데이터에 숨겨진 중요한 정보를 끌어내고 빅 데이터 기술이 없으면 처리가 매우 어렵습니다. 빅데이터 기술을 사용하는 영역 중 방대한 데이터를 관리하기 위한 차량 Ad-hoc 네트워크가 있습니다.

APP에서 생성된 효과적인 데이터를 분석하기 위해 빅데이터 기술이 어떻게 사용됩니까? 본 논문은 다음의 세 가지 측면에서 연구를 수행한다. (1) 분석된 전자상거래 데이터로부터 고객의 행동 패턴을 파악하고, 고객 이탈률의 원인을 분석하여 가맹점에 효과적인 마케팅 전략을 제공한다. (2) 시간 차원에 따라 고객 행동 규칙의 다른 시간 차원에서 상인에 대한 고객 구매 규칙을 찾습니다. (3) 상품의 관점에서 다양한 상품에 대한 고객의 선호도를 파악하고 선호도가 다른 상품에 대해 다른 마케팅 계획을 제공합니다.

HTS(고처리량 시퀀싱)의 발전으로 시퀀싱 실험으로 생성되는 데이터 양이 기하급수적으로 증가하고 생물정보학 분석 보고의 복잡성이 증가하며 생성되는 데이터 유형이 증가합니다.

그러나 CNN의 한계로 인해 CNN을 기반으로 한 모티브 발견 방법은 처리량이 많은 시퀀싱 기술로 생성된 대규모 시퀀싱 데이터를 충분히 활용하지 못합니다.

고성능 컴퓨팅 및 통신 기술이 데이터 처리 문제를 해결하는 데 크게 기여하고 있지만 그 효율성은 여전히 ​​사물 인터넷(IoT) 장치에서 생성된 데이터의 정확성에 달려 있습니다.

저궤도 위성의 수가 증가함에 따라 위성에서 생성되는 방대한 실시간 도착 데이터를 처리하기 위해 새로운 알고리즘과 고성능 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

두 개의 이전 게놈 전체 연관 연구의 요약 데이터 설정 및 전향적 코호트 연구인 UK Biobank에서 생성된 요약 데이터.

광범위한 게놈 연구에서 생성된 데이터는 비음주자(ND), 가벼운 음주자(LD) 및 과음자(HD)에서 ALD 발병 위험을 평가하기 위해 로지스틱 회귀를 사용하여 분석되었습니다.

역학감시 프로그램에서 생성된 데이터를 통해 질병의 역학 및 가능한 예방 방법에 대한 유효한 정보를 얻을 수 있습니다.

역학 감시 프로그램에서 생성된 데이터는 질병의 역학 및 가능한 예방 방법에 대한 유효한 정보를 얻을 수 있도록 합니다.

우리는 Aotearoa(뉴질랜드) 고유의 꿀을 생산하는 Proteaceae 나무인 Knightia excelsa에서 생성된 긴 읽기 시퀀싱 데이터를 사용하여 시퀀싱 데이터 유형, 볼륨 및 워크플로가 최종 조립 정확도와 염색체 재구성에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 조사했습니다.

44개의 계통 발생학적으로 다양한 종의 2개의 곰팡이 모의 커뮤니티를 사용하여 우리는 쇼트 및 롱 리드 시퀀싱 기술에서 생성된 샷건 메타게노믹스 및 앰플리콘 시퀀싱 데이터를 사용하여 종 분류 및 커뮤니티 구성 분석 파이프라인을 비교했습니다.

PTS 기술은 고속 데이터 수집에 의존하며 생성되는 많은 양의 데이터는 데이터 저장 및 실시간 처리에 문제를 제기합니다.

오늘날의 사물 인터넷(IoT) 시대에 IoT 장치에서 생성된 대용량 데이터의 효율적이고 실시간 처리는 기존 클라우드 컴퓨팅 네트워크 아키텍처의 주요 문제가 되었습니다.

우리는 사용자 지정 어레이로 측정된 고도로 보존된 포유동물 CpG에서 생성된 새로운 DNA 메틸화 데이터를 기반으로 다양한 종의 사슴 마우스에 대한 DNA 메틸화 기반 나이 추정기를 설명합니다.

우리는 사용자 지정 어레이로 측정된 고도로 보존된 포유동물 CpG에서 생성된 새로운 DNA 메틸화 데이터를 기반으로 다양한 종의 사슴 마우스에 대한 DNA 메틸화 기반 나이 추정기를 설명합니다.

이를 위해 우리는 스핀 편극 밀도 함수 이론 계산을 활용한 전자 상호 작용을 고려한 다음 그 결과를 긴밀한 바인딩 계산에서 생성된 데이터와 비교합니다.

MAST-SEY는 1차 원리(밀도함수이론) 계산에서 완전히 생성된 입력 데이터를 사용하여 2차 전자 방출을 계산할 수 있는 오픈 소스 Monte Carlo 코드입니다.

그러나 전통적인 기계 학습 기술은 많은 한계에 직면해 있으며, 그 중 가장 중요한 것은 이러한 기술을 스마트 수질 모니터링 스테이션에서 생성된 빅 데이터에 적용하여 예측을 개선할 수 없다는 점입니다.

여기에서 우리는 수질 모니터링 프로그램에서 생성된 데이터를 활용하여 캐나다 서부의 대규모 반건조 분지에서 총 및 용존 물질의 출처를 조사합니다.

공개 도메인의 원시 데이터(원본 데이터), 표준 K-최근접 이웃 규칙을 사용하여 생성된 데이터 및 개선된 K-최근접 이웃 규칙을 사용하여 생성된 데이터를 비교합니다.

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이 방법의 성능은 다항식에서 생성된 합성 데이터의 시뮬레이션을 통해 경험적으로 테스트되어 다양한 구조와 하이퍼파라미터를 가진 신경망을 훈련하며 특정 조건이 충족될 때 거의 동일한 예측을 얻을 수 있음을 보여줍니다.

적용 가능성이 제한된 엄격한 수학적 모델에 의존하는 기존 레이더 설계 방법과 달리, 환경의 여러 통계 모델에서 생성된 합성 데이터로 탐지기를 훈련함으로써 레이더 학습을 견고화할 수 있음을 보여줍니다.

그러나 스마트 시티의 IoT 센서에서 생성된 빅 데이터와 결합된 BIM(빌딩 정보 모델)이 점점 더 크고 정확해짐에 따라 이제 디지털 트윈 스마트 시티를 만드는 것이 가능합니다.

국가에서 생성, 관리, 사용하는 빅데이터가 일종의 전염병 통제 수단으로 등장함은 물론, 정부의 일반 공식으로 등장한다는 연구 결과로도 제시된다.

생성된 정성적 데이터는 주제별 분석을 거친 후 의미 있는 조치로 변환되어 요약됩니다.

정량적 데이터는 서술형을 통해 분석하고 결과는 표, 빈도, 백분율, 누적 백분율 등의 형태로 제시하였고, 반면에 개방형 질문에서 생성된 정성적 데이터는 서술형으로 정리하여 분류하여 제시하였다.

1초에 생성되는 시퀀싱 데이터의 양이 주어지면 분류기는 염기 호출 후 시퀀스 정렬보다 훨씬 더 높은 정확도를 달성합니다.

배경 아티팩트 키메라 읽기는 FFPE(formalin-fixed paraffin-embedded) 샘플에서 생성된 차세대 시퀀싱 데이터가 풍부합니다.

우리는 통제된 조건에서 실험실에서 생성된 실험 데이터를 사용하여 접근 방식을 보여줍니다.

생성된 실험 데이터의 다양한 측면이 제시되고 기술의 그럴듯한 메커니즘이 논의됩니다.

결과 Pacific Biosciences 및 Illumina 플랫폼에서 생성된 높은 범위의 긴 읽기 및 짧은 읽기 시퀀스 데이터를 사용하여 초기 어셈블리를 생성한 다음 Hi-C 시퀀싱과 고밀도 연결 맵을 사용하여 10개의 유사 염색체로 스캐폴딩했습니다.

SNP 어레이와 비교하여 차세대 시퀀싱 기술(NGS)에 의해 생성된 전체 게놈 서열 데이터의 사용은 가축 개체군에서 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

이러한 결과는 유사한 실험 설계를 사용하여 생성된 공개적으로 사용 가능한 scRNA-seq 데이터에 추가로 반영되었습니다.

우리는 초기 및 피크 제인 발현과 일치하도록 3개의 발달 단계에서 발달 중인 자가 수분 커널에서 생성된 RNA-seq 데이터를 사용했습니다.

이를 위해 이 문서는 주요 정보 제공자 인터뷰에서 생성되고 2차 데이터로 보강된 1차 데이터를 사용합니다.

선택된 논증적 전략은 2차 데이터의 분석과 작업자의 경험(플랫폼별 전달)을 캡처하는 지향적인 가상 민족지학을 통해 생성된 1차 데이터의 분석을 통해 이 지역의 "디지털 노동"의 확장을 맥락화할 것을 제안합니다.

데이터 스트림은 영화 및 센서와 같은 소스에서 생성된 방대한 데이터의 종료 없이 연속 데이터로 구성됩니다.

기획 및 운영 단계에서 생성되는 대용량 데이터의 잠재적 가치를 효과적으로 발굴하기 위해서는 빅데이터의 저장이 핵심 기술 중 하나이다.

스마트미터에서 생성된 시계열 데이터의 결측값을 추정하기 위해 기존 방식에서 시계열 분야에서 우수한 성능을 보이는 장단기기억(LSTM)을 적용한 추정 방식까지 4가지 방법을 조사하였다. , 성능 비교 데이터를 제공했습니다.

1994Q1~2018q4 기간 동안 World Bank Development Indicator와 Nigerian Bureau of Statistic에서 생성된 분기별 시계열 데이터가 분석에 사용되었으며, OLS(Ordinary Least Squares) 회귀 기법이 가설 추정에 사용되었습니다.

또한 사용자는 실험적 유전자 발현 데이터를 업로드하고 이후에 구축되거나 업로드된 맞춤형 회로의 분석에서 생성된 시뮬레이션 데이터와 비교할 수 있습니다.

다양한 시나리오에서 생성된 시뮬레이션 데이터를 통해 BANS가 기존의 다른 다변수 회귀 기반 방법론보다 성능이 우수함을 보여줍니다.

머신 러닝 및 딥 러닝을 기반으로 하는 두 번째 계층은 발견적 접근 방식을 사용하여 생성된 훈련 데이터를 활용하여 축어와 관련된 범주 및 하위 범주를 식별합니다.

예측 모델은 Vehicle-2-X 통신의 추가 정보와 함께 인코더-디코더 LSTM 네트워크를 사용하며 시뮬레이션에서 생성된 훈련 데이터로 지도 학습을 통해 훈련됩니다.

혼합 방법에서 생성된 정성적 데이터와 정량적 데이터를 동시에 분석했습니다.

이 연구는 292명의 최종 학년 학생 표본에서 생성된 양적 데이터와 나이지리아 전역의 6개 대학에서 추출한 6명의 학생에 대한 심층 인터뷰에서 생성된 질적 데이터를 모두 삼각 측량했습니다.

결과 10x Genomics Visium 플랫폼으로 생성된 공간 해석 전사체 데이터를 대화식으로 탐색하기 위한 R/Bioconductor 패키지인 spatialLIBD에 대해 설명합니다.

KD 혈관염의 쥐 모델에서 얻은 실험 데이터와 KD 환자의 전혈에서 생성된 전사체 데이터는 KD 병인에서 NLRP3 인플라마솜 및 인터루킨-1(IL-1) 신호 전달의 관련을 나타냅니다.

본 연구는 Juanda Sidoarjo 기상 관측소의 강우 추정치 계산에 대한 기상 레이더의 반사율 원시 데이터의 감쇠 보정 능력을 평가하고, 강우 추정 처리에 적용할 최상의 감쇠 보정 계수를 기상 레이더.

ECN 테스트베드에서 생성된 원시 데이터에서 서로 다른 프로토콜 콘텐츠의 34가지 기능을 추출하여 특정 데이터 세트를 구성합니다.

이 연구에서 생성된 게놈 데이터는 신속한 분자 분석을 개발하고 향후 인구 기반 글로벌 게놈 분석을 수행하는 데 사용할 수 있으며 일상적인 물 샘플에서 산탄총 메타게놈 데이터가 존재하는지 검색할 수 있는 게놈 참조 데이터베이스에 귀중한 추가 자료가 될 것입니다. N의

최대 가능성 및 베이지안 가설 테스트 프레임워크를 사용하여 이전에 제안된 몇 가지 대체 토폴로지 가설이 이 연구를 위해 생성된 게놈 데이터에 비추어 거부될 수 있음을 발견했습니다.

결과 우리의 연구는 유전자형-조직 발현(GTEx) 컨소시엄에서 생성된 전사체 데이터를 사용하여 인간 중추 신경계(CNS)의 여러 영역을 통해 파라로그의 기관 내 발현 특성을 탐구했습니다.

결론적으로, 이 연구에서 생성된 전사체 데이터는 대서양 연어의 Ax 역학이 유문 맹장 수준에서 흡수되는 동안 높은 대사를 특징으로 한다는 것을 보여주었습니다.

U의 설문조사에서 생성된 데이터를 사용하여

실험에서 생성된 데이터를 사용하여 DC-DC 컨버터(효율 >94%)가 효율을 0.0으로 감소시키는 것으로 결정되었습니다.

오늘날 다양한 센서 및 장치에서 생성되는 센서 데이터의 수가 급격히 증가하고 있습니다.

빌딩 관리 시스템(BMS)에 의해 생성된 센서 데이터의 맥락에서 조기 경보 신호는 아직 탐구되지 않은 주제입니다.

생성된 모든 데이터는 EPI 정보 컴퓨터 소프트웨어 버전 3을 사용하여 분석되었습니다.

데이터 및 자료 가용성: 이 연구 중에 생성되거나 분석된 모든 데이터가 이 기사에 포함되어 있습니다.

행동 양식 무작위 샘플링 및 몬테카를로 시뮬레이션으로 생성된 진단 테스트 데이터는 평균 제곱 오차, 분산, 및 Kappa, AC1 및 CEA 평균의 분산.

생성된 성능 테스트 데이터는 유연한 포장의 기계론적 해석에 사용되는 CIR 러팅 및 피로 성능 모델을 개발하는 데 사용되었습니다.

기술 통계 및 이진 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 설문지에서 생성된 데이터를 분석한 결과, 본 연구는 국가 그리드의 일반 전력 비용, 전력 공급 회사의 열악한 조직 프로세스 및 절차, 정부의 태양 에너지에 대한 정책 지원을 확인했습니다. 나이지리아 라고스 주의 중소기업이 대체 전력 수단으로 태양 에너지를 사용하는 주요 결정 요인.

사용자의 사용 패턴에서 생성된 데이터를 분석하는 분석은 교육자에게 학생의 수행에 대한 통찰력을 제공하는 데 기여합니다.

그리고 해석 결과의 검증은 Monte Carlo에서 생성된 시뮬레이션 데이터를 통해 검증됩니다.

평가는 각각 이 연구를 위해 생성된 시뮬레이션 데이터와 실제 환자 데이터를 포함하는 두 가지 다른 데이터 세트에 적용된 두 가지 별개의 방법(객관적 및 주관적)으로 수행되었습니다.

여기에서는 scRNA-seq 및 기존 deconvolution 방법으로 생성된 세포 유형 발현 데이터를 활용하여 대량 RNA-seq에서 얻은 DEG에 세포 유형 특이성 점수를 할당하는 방법인 단일 세포 매퍼(scMappR)를 제시합니다.

여기에서 우리 그룹의 이전 연구에서 cDNA 마이크로어레이를 사용하여 생성된 유전자 발현 데이터의 재분석을 수행하여 유방암 환자의 탁산 치료에 대한 잠재적인 예측 값을 가진 차등적으로 발현된 lncRNA(DELncRNA)를 식별하는 것을 목표로 했습니다.

온톨로지는 IoT의 응용 분야에서 의미론적 상호 운용성을 달성하는 데 도움이 되며, 그 결과 의료 영역에서 사용되는 다양한 장치에서 생성되는 이종 데이터에 대한 공유/공동 이해가 가능합니다.

높은 빈도로 생성되는 엄청난 양의 이기종 데이터를 관리해야 하는 증가하는 문제에 대응하기 위해 이 문서에서는 다양한 정보 소스에서 수집된 정보 처리에 채택된 모듈식 접근 방식과 범죄 수사를 지원하기 위한 지식 추출에 대해 설명합니다.

데이터에는 환자의 개인 데이터와 보건소, 정부 및 민간 병원 등을 통해 생성되는 기타 빈번한 임상 데이터가 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.

이 백서에서는 proCPU, CPU 및 비활성화된 CPU(CPUi)를 측정하는 데 사용할 수 있는 방법에 대한 개요와 잠재적인 혈전색전증으로서의 proCPU 농도 및 다형성에 대한 현재 지식에 이르기까지 생성된 임상 데이터의 요약과 함께 제공됩니다. 혈전색전성 질환에 대한 진단 마커로서 다양한 CPU 형태(proCPU, CPU 및 CPUi)의 위치 지정에 대한 위험 요소 및 CPU 경로의 약리학적 억제의 잠재적 이점.

또한 정보통신기술(ICT)의 급속한 발전으로 연구자들은 일상생활에서 사람들이 생성하는 대량의 실시간 데이터를 쉽고 빠르게 수집할 수 있게 되었습니다.

이 방법은 귀중한 네트워크 전송 리소스를 많이 차지하지 않고 에지에서 생성된 실시간 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.

제안된 시스템은 범죄 대응, 분석 및 예방을 위한 범죄 기록과 함께 이 작업의 일부로 프로토타입된 모바일 애플리케이션 및/또는 웨어러블 가제트에서 생성된 데이터를 사용합니다.

기계 학습 방법은 다양한 입력 시뮬레이션 매개변수에 대한 치료 치료의 컴퓨터 시뮬레이션에서 생성된 데이터를 사용합니다.

그러나 SVM은 물리적 환경에서 수천 개의 산업용 센서에서 생성된 이기종 및 고차원 데이터에 대해 원하는 분류 결과를 얻을 수 없습니다. 기존의 벡터 기반 및 기능 정렬 SVM 알고리즘은 구조 정보 및 풍부한 컨텍스트 정보의 손실을 초래할 수 있기 때문입니다. .

또 다른 장벽은 omic 분석에 의해 생성된 고차원 데이터를 설명하는 통계적 방법이 부족하다는 것입니다.

최신 시퀀싱 기술로 생성되는 omics 데이터의 엄청난 증가에도 불구하고 분석은 까다로울 수 있으며 종종 생물 정보학에 대한 상당한 전문 지식이 필요합니다.

제안된 모델에 의해 생성된 합성 omics 데이터는 원본 omics 데이터 세트에 비해 암 결과 분류 및 환자 생존 예측에서 더 나은 성능을 보입니다.

구조화된 데이터는 생성된 새 데이터의 80% 이상을 차지했습니다.

생성된 새로운 데이터는 대다수 클래스의 60%, 결과 F2 점수 85입니다.

우리는 사용자 지정 어레이로 측정된 고도로 보존된 포유동물 CpG에서 생성된 새로운 DNA 메틸화 데이터를 기반으로 다양한 종의 사슴 마우스에 대한 DNA 메틸화 기반 나이 추정기를 설명합니다.

TRIB1은 EPIC 메틸화 어레이를 사용하여 생성된 환자 유래 메틸화 데이터의 통계적 연관성(Cox 회귀 분석) 및 논리 기반 네트워크 분석에 의해 식별되었습니다.

인공 지능은 생성된 복잡한 데이터를 마이닝할 수 있으며 전체 항체 레퍼토리에서 패턴을 발견하고 단일 바이러스 결합 항체의 고유한 특징을 감지할 수 있습니다.

이러한 프로젝트의 국제적이고 협력적인 특성으로 인해 종종 여러 수집 방법을 사용하여 여러 실험실에서 생성된 복잡한 데이터의 수집 및 분석이 필요합니다.

획득 중에 생성된 지진 데이터에는 복잡한 웨이블릿과 다중과 같은 노이즈가 포함되어 있어 지진 섹션의 시간 분해능이 감소합니다.

지진 영상을 위한 DAS 응용 프로그램을 시연하기 위해 노르웨이의 Trondheimsfjord 해저에 광 케이블을 사용하여 제어된 지진 소스에서 생성된 지진 데이터를 기록했습니다.

이들은 양적 및 질적 관점에서 분류할 수 있으며, 습식 실험실 및 마이크로어레이(분자 빅 데이터), 데이터베이스 및 레지스트리(임상/전산 빅 데이터), 이미징 기술(예: 방사선학, 이미징 빅 데이터)에서 생성된 데이터를 포함합니다. 및 웹 검색(소위 정보 역학, 디지털 빅 데이터).

이 원고에는 국립 보건원 SIG 보조금(#S10 OD026929)의 자금 지원으로 구입한 Illumina NovaSeq 6000을 사용하여 UC 샌디에이고 유전체 의학 연구소(IGC)에서 생성된 데이터가 포함되어 있습니다.