Spatio-Temporal-Data 本仓库包含：时空数据处理、预测领域的相关论文；相关数据集；专家学者信息 Content                     Contact 交流群 公众号

：“WES-data-Analysis:从FastQ到vcf”揭示了全外显子测序数据分析的全过程，从原始的测序数据处理到变异注释。 【内容详解】： 全外显子测序（Whole Exome Sequencing, WES）是一种广泛应用于基因组学研究的技术，它主要关注基因组中编码蛋白质的外显子区域。在这个过程里，“从FastQ到vcf”涵盖了生物信息学分析的关键步骤： 1. **质量控制**：FastQ文件是高通量测序产生的原始数据，包含序列读取和相应的质量分数。我们需要对这些数据进行质量检查，如使用FastQC工具，检查读取的长度、GC含量、质量分数分布等，以确保数据的质量。 2. **对齐**：接下来，使用比对工具如BWA-MEM将FastQ文件中的短序列读取对齐到参考基因组，如GRCh38。对齐结果通常保存为SAM或BAM格式。 3. **去除PCR重复和非模板添加**：在对齐过程中，可能会产生PCR重复和非模板添加的序列，需要使用如Picard工具来移除它们，以减少后续分析的噪声。 4. **变异检测**：使用GATK的HaplotypeCaller或者FreeBayes等工具进行变异 calling，找出与参考基因组不同的位点，包括SNPs（单核苷酸多态性）和INDELs（插入/缺失）。 5. **变异过滤**：为了提高变异的可信度，需要对叫出的变异进行过滤，比如使用GATK的 VariantFiltration工具，依据如QD（质量深度）、FS（ Fisher's strand bias）、MQRankSum（马尔科夫质量秩和检验）等信息来过滤低质量变异。 6. **生成vcf文件**：变异检测和过滤后，会生成VCF（Variant Call Format）文件，这是一种标准格式，包含了所有变异的信息，如变异位置、类型、质量和过滤状态等。 7. **变异注释**：varaft软件用于对VCF文件进行注释，提供变异的功能影响预测，比如是否位于编码区域、是否影响氨基酸序列、是否存在于已知的疾病关联位点等。这一步骤有助于理解变异可能带来的生物学意义。 8. **结果解读和验证**：分析结果需结合临床信息进行解读，并可能通过实验验证，如Sanger测序，以确认发现的变异。 以上流程是WES数据分析的基本框架，每个步骤都至关重要，确保从海量的测序数据中提取出有价值的遗传变异信息。在实际操作中，还需要根据实验设计和研究目标调整分析策略。正确引用相关链接是对他人工作的尊重，也是学术规范的重要体现。

在医疗领域，一些应用已经从科幻小说变为现实。人工智能系统通过了中国和英国的医学执照考试 ，而且它们比普通医生考得更好。最新的系统比初级医生能更好地诊断出55种儿科疾病。但是，这些系统比第一批计算机视觉深度学习应用（例如研究一个图像）中的一些更难构建，因为它们需要具有更广泛常见的医学知识，要处理更多种类的输入，并且必须理解上下文。 数据说明: 来自某在线求医产品的中文医患对话数据。 原始描述:The MedDialog dataset contains conversations (in Chinese) between doctors and patients. It has 1.1 million dialogues and 4 million utterances. The data is continuously growing and more dialogues will be added. The raw dialogues are from haodf.com. All copyrights of the data belong to haodf.com.

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DZ-威拉亚数据 描述 DZ-Wilaya-Data是一组收集的数据，其中包含阿尔及利亚国家（Wilaya）和省（Baladiya）的列表。 Wialaya代码以及Baladiya代码，邮政编码和电话代码都包含在此数据集中。 数据以两种格式表示，即JSON和SQL。 笔记 意识到 该数据截止至2019年6月27日，此后从未修改或更新过。 资源 以下资源用于收集和合并数据。 官方政府网站： 非官方政府网站： 刮码 该作品属于 ，如果您正在寻找Scraping代码，请访问资源库。 解释数据 杰森数据 完整数据组合 Data.json ：将下面的所有数据组合到一个大文件中，该文件包含所有数据的Data.json ，如下所示。 " 31 " : { " nameEn " : " Oran " , " nameAr " : " وهران " ,

根据alinx lwip教程，修改的c代码，vivado版本为2022.1

通用数据保护规范（GDPR）是欧洲联盟（EU）为了规范个人数据处理和个人数据自由流动而制定的一项法规，旨在保护个人的基本权利和自由，尤其是个人数据的保护权利。GDPR于2016年4月27日通过，取代了之前的数据保护指令95/46/EC，并且在2018年5月25日开始全面实施。 GDPR涵盖了广泛的条款，以下为部分核心知识点的详细说明： 1. 目的和目标 GDPR的第1条明确规定了其目的和目标。它为自然人处理个人数据制定了相关规则。它设定了与个人数据处理有关的保护自然人基本权利和自由的原则。GDPR旨在确保个人数据在欧盟内部的自由流动不受限制，除非出于保护自然人处理个人数据权利的相关原因。 2. 材料范围 根据第2条，GDPR适用于所有通过自动化方式处理的个人数据，以及不是通过自动化方式处理的，但构成或打算构成文件系统一部分的个人数据。然而，GDPR并不适用于某些情况，例如那些非欧盟法律范围内的活动、成员国在特定领域内的活动、自然人在完全个人或家庭活动中的处理行为，以及为了预防、调查、发现或起诉犯罪行为或执行刑事处罚，包括保护公共安全而进行的处理行为。 3. 个人数据的定义 在GDPR中，“个人数据”是指任何与已识别或可识别的自然人（数据主体）相关的信息。这意味着任何能够直接或间接识别数据主体的信息都被认为是个人数据，包括但不限于名字、身份证号码、位置数据、在线身份标识或与自然人身体、生理、遗传、心理、经济、文化或社会身份有关的任何其他因素。 4. 处理个人数据的原则 GDPR明确提出了处理个人数据应遵循的一系列原则。这些原则包括合法性、公正性、透明性、目的限制、数据最小化、准确性、存储限制、完整性和保密性。这意味着处理数据时，应当保证数据的准确性，限制数据的使用于明确和合法的目的，并且保持数据的完整性和保密性。 5. 数据主体的权利 GDPR赋予了数据主体一系列的权利，包括获取数据、更正数据、删除数据（被称作“被遗忘权”）、限制数据处理、数据携带权、反对数据处理的权利以及对数据自动化决策的反对权利等。这些权利让个人能够对自己的个人数据拥有更大的控制权。 6. 数据保护官（DPO） 在某些情况下，组织必须指派一个数据保护官（DPO）。DPO负责监督组织的合规性，确保个人数据处理活动遵守GDPR的要求，并作为监管机构与数据主体之间的联系点。 7. 违规和罚款 GDPR规定的罚款非常高。如果违反了GDPR的规定，组织可能面临高达其全球年营业额4%或2000万欧元的罚款，取较大者为准。 8. 跨境数据转移 GDPR还对从欧盟内部向第三国传输个人数据制定了严格的规则，要求确保数据接收方能够提供足够的保护水平，或有适当的保护措施，例如使用标准合同条款、隐私盾（Privacy Shield，现已失效）或其他机制。 9. 数据保护影响评估 在某些情况下，组织需要进行数据保护影响评估（DPIA），特别是在使用新技术进行大规模处理个人数据时，或在处理特别敏感的个人数据时。DPIA有助于识别和降低处理活动可能对个人数据保护带来的风险。 10. 企业责任与证明 GDPR采取了一种原则，即数据处理者应当证明其处理活动符合法规规定。这意味着组织需要有文件记录，能够证明自己遵循了GDPR的规定，并且在必要时提供证据。 以上就是对通用数据保护规范（GDPR）的主要知识点的详细说明。 GDPR要求各国的公司和组织在处理个人数据时进行更加严格的管理，并为数据主体提供更多的权利和保护。此外，GDPR也对违反法规的行为规定了严重的经济处罚，以确保法律的严肃性和实施的效力。

使用Panel Data模型进行不同路段交通事故的统计回归，可以识别路段样本间的固有差异以及未观测到的变量影响。作者介绍了个体固定效应模型和随机效应模型的建立过程和相关检验，并以京津塘高速为例，分别建立了一般混合回归模型、个体固定效应模型和随机效应模型，通过Hausman检验比较模型效果，最终得出个体固定效应模型更加合理、适合于高速公路事故分析的结论。

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### 相似性基础方法（基于《Learning from Data》第6章） 在深入探讨相似性基础方法之前，我们首先简要回顾一下林轩田教授在《机器学习基石》与《机器学习技法》中所提到的一些核心概念。这些书籍是学习机器学习领域的经典教材，为读者提供了坚实的理论基础和技术实践指南。 #### 一、相似性基础方法概述 **相似性基础方法**是一种直观的学习策略，它通过比较待分类对象与已有数据集中的对象之间的相似度来进行分类或预测。这种方法简单而有效，尤其适用于那些难以用传统统计模型处理的情况。 例如，在描述中提到的一个5岁小男孩将一个从未见过的生物——半人马，根据其特征与他已知的人类和马进行比较，从而做出了一种合理的分类。这个例子很好地展示了人们如何在日常生活中利用相似性来进行判断和决策。 #### 二、相似性的量化 在实际应用中，我们需要将这种直观的方法转化为一种可以量化的技术框架，以便计算机能够执行。为此，本章节重点讨论了如何量化相似性，并提出了一系列重要的概念和技巧。 ##### 2.1 相似性的定义 - **定义**：相似性是指两个对象之间的相似程度。为了实现这一点，首先需要定义一个合适的相似性度量标准。 - **挑战**：找到一个既能反映对象之间的真实相似度，又适合计算的度量标准并不容易。比如，对于图像中的数字“9”和“6”，直观上看它们非常不同，但如果仅通过像素值来衡量，则可能会得到相反的结果。 ##### 2.2 相似性度量 - **常用度量方法**： - **欧几里得距离**：最常用的度量方式之一，适用于数值型数据。 - **余弦相似度**：适用于文本数据和高维稀疏向量。 - **Jaccard相似系数**：适用于集合类型的数据。 - **预处理步骤**： - **中心化**：移除均值，使每个特征具有零均值。 - **轴对齐**：确保特征在同一尺度上进行比较。 - **归一化**：将特征缩放到同一范围，如[0, 1]区间内。 ##### 2.3 最近邻规则 - **定义**：最近邻规则是最基本的相似性基础方法之一，其原理是给新输入对象分配与之最相似的对象所属的类别。 - **实现**：为了实施最近邻规则，首先需要量化两个对象之间的相似度。然后，对于给定的新输入，找到训练集中与其最相似的对象，并将该对象的类别作为预测结果。 ##### 2.4 实例分析 考虑一个简单的数字识别问题，其中包含三个数字：“6”、“9”、“9”。如果我们使用像素值来衡量相似性，那么两个“9”之间的相似度可能远低于“6”与任何一个“9”之间的相似度，这显然不符合直觉。因此，需要对原始数据进行预处理，例如： - **中心化**：确保数字图像居中。 - **轴对齐**：保持数字的大小和位置一致。 - **归一化**：调整图像的尺寸，使其具有相同的比例。 通过这样的预处理步骤，可以显著提高相似性度量的准确性，进而提升最近邻规则等方法的分类性能。 #### 三、相似性基础方法的应用 相似性基础方法不仅限于简单的分类任务，还可以应用于更广泛的场景，包括但不限于： - **图像检索**：用户上传一张图片，系统返回数据库中最相似的图片。 - **推荐系统**：根据用户过去的喜好，推荐与其兴趣相似的产品或内容。 - **异常检测**：识别与正常模式不相匹配的数据点或序列，用于安全监控、设备故障预警等领域。 #### 四、结论 相似性基础方法提供了一个强大的工具箱，用于解决许多实际问题。通过对相似性的准确量化以及适当的预处理步骤，这种方法能够帮助我们有效地进行分类、预测甚至是发现新的类别。未来的研究将进一步探索如何在高维度数据空间中更高效地计算相似性，并开发出更复杂的相似性度量方法。