研究思路 从SEER数据库中提取1988年至2015年间63729例子宫内膜癌患者的数据。利用X-tile软件对患者的年龄、肿瘤大小、诊断年份和不同临床分期下的诊断年份进行划分（图2、3）。...两组间所有变量的卡方检验结果均为P>0.05。在CSS的单变量Cox回归分析中，除年龄在55-61岁之间外，其他变量均显著相关（P在OS的单变量Cox回归中，所有变量均具有显著意义（P在CSS的多因素Cox回归中，除了种族中的“其他”、地区、手术分期、其他各项指标均有意义（P的比较 图4显示了每个临床阶段与化疗和放疗相比的Kaplan-Meier图，右栏显示化疗治疗在临床II期和III期取得了进展，左栏显示放疗治疗在临床III期取得了进展，两种治疗在临床阶段一...对于列线图的外部验证，CSS和OS的C指数分别为0.859（0.841-0.876）和0.782（0.766-0.798）。两个列线图的验证都显示了对预测值的良好一致性（图6）。 ? ? 图5 ?
本文核心发现如下： 使用美股数据，15个因子对Alpha的解释能力就能替代所有测试的153个因子。...基于特定因子筛选逻辑的动态因子模型，在与比较基准（即普通的学术因子模型）的因子数量相同的情况下，它们也击败了普通的学术模型。...一旦确定，该因子将永久地添加到因子模型中，并且我们重复该过程，直到没有重要的因子留下（详细步骤可参考原文）。 在整个筛选过程中，有两个值得注意的地方： 1、用什么指标判断该因子是否该被加入到模型中？...也就是说，一旦确定了新的因子模型，我们就根据该模型测试所有剩余的因子，并确定剩余候选因子的Alpha值。如果新增加的因子是显著的，则在此过程中剩余显著因子α的数量应该减少。...也就是说，每当在相应年份的因子模型中选择一个因子时，它就会在时间轴上突出显示。虽然绝大多数因子要么从未被包括，要么很少被包括，但表1中全样本证据中的最重要因子却非常突出，尤其是在过去10-15年里。
：筛选：Reviewed：存储在Swiss-Prot数据库中经过验证的蛋白数据，Unreviewed：存储在TrEMBL数据库中没有经过验证的蛋白数据 ：筛选某个物种，点击就好切换到该物种...之前提到的PIR组织制作了蛋白质序列数据库（PIR-PSD）。 UniParc UniProt Archive（UniParc）包含来自主要公共可用蛋白质序列数据库的所有蛋白质序列的非冗余数据集。...蛋白质可能存在于几个不同的来源数据库中，并且在同一数据库中存在多个副本。 为了避免冗余，UniParc仅将每个唯一序列存储一次。 相同序列被合并，无论它们来自相同还是不同物种。...UniParc条目中的数据库交叉引用允许从源数据库检索有关该蛋白质的更多信息。 当源数据库中的序列发生更改时，UniParc将跟踪这些更改，并记录所有更改的历史记录。...用于计算的蛋白质序列来自UniProtKB和部分UniParc记录的序列。UniRef100序列将相同的序列和序列片段（来自任何生物）合并到一个UniRef条目中，用于显示代表性蛋白质的序列。
不同对接方法在 TrueDecoy set上的重对接实验性能，其中包括所有 PDB 条目（a、c、e）或排除在 PDBbind 中重复的 PDB 条目（b、d、f）。...(a, b) RMSD值的累积分布。(c, d) RMSD 阈值设为2.0 Å时的 Top-1 成功率。(e, f) 各方法所预测构象在不同物理合理性指标中的合格率。...如表1所示，与此前在DUD-E和DEKOIS 2.0上报告的结果相比，不同方法在该数据集中富集因子（EFs）显著降低，突显了该数据集的内在挑战性。...如预期的那样，这里的指标普遍高于TrueDecoy set，但两个数据集体现出相似的性能趋势。 表1. 不同虚筛策略在TrueDecoy数据集和TrueDecoygap数据集上的表现。...如图 4f-h 所示，尽管不同策略在不同靶标上显示出一定的靶标特异性，层级式筛选策略依然表现出相比于KarmaDock的整体性能优势。
3、可以使用收益三角形来分析两个资产或策略的成对比较，以便以绝对值表示优异性能，或者可以绘制超出性能指标。 4、最大下降和波动三角形允许研究不同子周期的长期投资风险。...在第一上对角线中，收益值对应于目标频率的两个周期的长度的间隔。这意味着收益三角形的第一个上对角线上的条目可以获得为，对于 ? ?...这个被突出表示的7.5%值的条目表明了：如果一个投资于2006年初投入市场并在2015年底后十年后出售，则可获得平均年收益。一般来说，可视化的图表中，行代表购买年份，列表示销售资产或策略。...因此，在图1的主对角线上所有条目对应于一年的保持期，并且在第一个上对角线上，所有条目对应于两年的保持期等，依此类推。这意味着通过向右上角移动（如，进一步向右和/或进一步向顶部），投资期限是增加的。...风险衡量指标，如最大下降或波动率也可以使用三角形轻松显示特定持续时间的所有可能的子周期。我们将介绍两种不同的风险三角形，即最大下降三角形和波动率三角形。
MySQL内置的存储引擎对各种索引技术有不同的实现方式，包括：B-树，B+树，R-树以及散列类型。...尽管B+树支持B-树索引的所有特性，它们之间最显著的不同点在于B+树中底层数据是根据被提及的索引列进行排序的。B+树还通过叶子节点之间的附加引用来优化扫描性能。...在MyISAM中，非主码索引的B-树结构存储索引值和一个指向主码数据的指针，这是MyISAM和InnoDB的一个显著区别。这一点导致了两个存储引擎的索引的不同工作方式。...在文件系统层面，所有InnoDB数据和索引信息都默认在公共InnoDB表空间中管理，否则管理员就通过innodb_data_file_path这个变量指定文件路径。...另一个不同点在于非主码索引当前可以包含主键的值，并且可以不是索引必须有的部分。
一个演员的电影越多，所有这些电影的总收入就越多。 在形式上，我们说图表显示了变量之间的关联，并且关联是正的：一个变量的高值往往与另一个变量的高值相关联，而低值也是一样，通常情况下。 当然有一些变化。...它们是散点图和线图，两者都显示两个数值变量 - 两个轴上的变量都是数值型的。 相比之下，条形图的一个轴上是类别，在另一个轴上具有数值型频率。 这对图表有影响。...这就是直方图具有两个定义属性的原因： 桶按比例绘制并且是连续的（尽管有些可能是空的），因为横轴上的值是数值型的。 每个条形的面积与桶中的条目数成比例。...表格的主体包含不同类别的比例。 每一列显示了，该列对应的人群的种族分布。 所以在每一列中，条目总计为 1。...直接比较列是有意义的，因为所有条目都是比例，因此在相同刻度上。 barh方法允许我们通过在相同轴域上绘制多个条形图，将比较可视化。这个调用类似于scatter和plot：我们必须指定类别的公共轴。
绑定性：在关于v的承诺c生成之后，承诺方难以将已承诺的敏感数据解释成另一个不同的数据v'。...公钥加密 每个银行 i 还会生成一个Schnorr签名密钥对，该密钥对由秘密密钥 和公共密钥 组成，并将公共密钥 分发给所有其他系统参与者。...总体设计 图1显示了zkLedger的总体设计。 有些银行可以确定交易范围，然后通过将交易追加到分布式账本来进行结算。分布式帐本确保所有银行和任何审计员都看到新交易。...存在的问题：但是，银行不一定知道所有的承诺随机数rk(特别是对于银行不参与的任何交易，这些值都是未知的),账单表格中的每一行数据是由该交易的发起者构建生成的，其它银行是不知情的，也就是每一个单元格中的致盲因子...从那时起，所有交易应包含 n + 1 个条目。 每个交易中 条目的资产证明将从添加 的行开始。 同样，如果银行被移走，以后的交易不应包括该银行的分录。
这项研究中，研究团队提出一个新的机器学习框架comboFM, 它可以精确地预测不同抗癌药物的组合在临床前研究中对特定癌细胞的反应，从而为系统地预筛选药物组合提供有效的手段。 ?...2 研究方法 2.1 高阶因子分解机(Higher-order factorization machines) 为了捕获不同细胞系和不同剂量的药物组合之间的高阶相互作用，comboFM将两种药物、细胞系和剂量...，药物浓度对特征以外，该模型还在每个条目中增加了包括药物的化学和基因组描述符以及药物浓度值在内的辅助数据来提供额外的灵活性，yi是与xi相关的反应（Response）。...3 实验 & 结果 研究团队考虑了在三种不同的实际场景来预测癌细胞系的药物组合反应（如图3），其中包括：(i)预测新的剂量-反应矩阵条目，即填补测量的剂量-反应矩阵中的空缺值；（ii）对未经测试的（药物...在所有预测场景中，comboFM在每种组织类型中均显示出最高的平均预测准确性，并且在各个组织类型中均显示出最小的方差。
HashMap简介 Map 接口的基于哈希表的实现。此实现提供所有可选的映射操作，并允许空值和空键。 （HashMap 类大致相当于 Hashtable，除了它是不同步的并且允许空值。）...HashMap 的实例有两个影响其性能的参数：初始容量和负载因子。容量是哈希表中的桶数，初始容量只是哈希表创建时的容量。负载因子是哈希表在其容量自动增加之前允许达到的程度的度量。...在设置其初始容量时，应考虑映射中的预期条目数及其负载因子，以尽量减少重新哈希操作的次数。如果初始容量大于最大条目数除以负载因子，则不会发生重新哈希操作。...当键具有不同的哈希值或可排序时，树箱增加的复杂性在提供最坏情况 O(log n) 操作时是值得的，因此，在 hashCode() 方法返回的值很差的意外或恶意使用下，性能会优雅地下降分布式的，以及许多键共享一个...所有适用的内部方法都接受哈希码作为参数（通常由公共方法提供），允许它们相互调用而无需重新计算用户哈希码。大多数内部方法还接受“tab”参数，通常是当前表，但在调整大小或转换时可能是新表或旧表。
第三，知识图谱落地的痛点，即如何实现知识图谱与药物研发的串联融合，包括疾病潜在靶点的发现与化合物筛选等。...公共数据库）。...操作界面展示： 在主要界面，用户可以输入关键词、题目、作者等信息，并通过杂志来源、杂志影响因子和发表年份来做筛选，同时还可以根据影响因子、相关性和发表年份排序。...毫无意外，提到 ACE2 与 SARS-Cov-2 之间关系的文献数量最多。通过点击链接，即可得到支持两者关系的所有文献。...例如，在 Covid-19 的研究场景里，可以使用上图显示的有足量文献支持的相关基因列表。 通路富集分析：这里使用生物信息常用的信号通路富集方法，对 KEGG 数据库的信号通路集合进行分析。
二、数据准备 所有矩阵的列以tab键分割，不同类型的数据格式和后缀要求见下表。 ?...报告首页文字总结信息表示： 经过条件筛选后还剩下3953个GO条目，其中1697个GO条目在NGT组中富集； 有36个GO基因条目在FDR的条件下显著富集，这部分基因最有可能用于推进后续实验；...GS：基因集的名字，GO条目的名字 SIZE：GO条目中包含表达数据集文中的基因数目（经过条件筛选后的值）； ES：富集评分； NES：校正后的归一化的ES值。...Gene set details 我们分析提供的gmt文件中有多个GO条目，每个GO条目里又有多个基因；GSEA分析软件会在每个GO条目中搜索表达数据集gct文件中的基因，并判断有多少个在GO条目中；若经过筛选后保留在...Excel第一列是GO名称，第二列是GO条目中包含的基因数目，第三列是筛选后每个GO中还有多少基因属于表达数据集文件中的基因，不满足参数（15-500）的条目被抛弃，显示为Rejected不纳入后续分析
报告首页文字总结信息表示： 经过条件筛选后还剩下3953个GO条目，其中1697个GO条目在NGT组中富集； 有36个GO基因条目在FDR的条件下显著富集，这部分基因最有可能用于推进后续实验；...1） 点击enrichment results in html，在网页查看富集结果，如下： GS：基因集的名字，GO条目的名字 SIZE：GO条目中包含表达数据集文中的基因数目（经过条件筛选后的值）；...Gene set details 我们分析提供的gmt文件中有多个GO条目，每个GO条目里又有多个基因；GSEA分析软件会在每个GO条目中搜索表达数据集gct文件中的基因，并判断有多少个在GO条目中；若经过筛选后保留在...Excel第一列是GO名称，第二列是GO条目中包含的基因数目，第三列是筛选后每个GO中还有多少基因属于表达数据集文件中的基因，不满足参数（15-500）的条目被抛弃，显示为Rejected不纳入后续分析...富集分析可视化结果是给每个功能基因集富集情况单独出一张图，有的时候我们想要比较基因集在两个不同的GO中的富集情况，利用GSEA软件分析得到的Excel结果表，提取有用的数据结果，在graphpad里进行加工再出图
，每个条目记录了一个具体的日志事件。...vlib_log_class_data_t *classes;指向日志类别数据数组的指针，日志类别用于区分不同类型的日志消息。...int size, next, count;size 表示日志条目数组的大小。next 指向下一个将要写入的日志条目的索引。count 表示当前已记录的日志条目数量。...>class, "initialized"); r = r->next; } 6、返回值：源代码中为return 0 建议修改为返回clib_error_t 里面的参数 04=log模块的使用方法介绍...、使用方法、查询方法、清理方法的介绍，其思维导图可以总结为： 总的来说，在vpp的vlib_log_init（）这个函数中，日志系统被初始化，包括设置时间戳参数、创建/验证日志条目数组的大小、注册日志类别以及设置默认的日志级别和
同时选择差异结果的筛选值，这里可是选择FC = 2/1.5(由于样本量小，所以放宽筛选标准也是可以的)。 ? 结果当中，我们可以看到存在差异表达的数据集的汇总信息。 ?...我们点击数据集ID显示的结果就和上面介绍的一样。。点击目标基因的话，则会显示以下几个基因信息： 目标基因的的基本信息：从中可以看到这个基因的基本结构信息以及关于调控这个基因的云图。 ?...在敲减数据集里面目标基因存在差异的具体数据集。这里的结果只是在数据集当中存在差异表达，但是具体是不是直接调控就说不准了。 ? 基于基因序列位置来预测的可能的结合的转录因子。...下载功能 下载功能这里，提供了数据库所有分析的全部结果以及原始结果，可以让我们得到数据库所有想要的原始数据。真的是十分的良心呀。 我们可以得到数据库分析的所有表达谱数据的矩阵数据。 ?...虽然数据库只是把公共的数据拿来分析了整合了一下。。如果我们想要转录因子的敲除/减数据集的话，其实来这里找就行了。
， 可以直接利用对应列筛选，利用where语句筛选，位置在group_by字句的前面 分组后的筛选：分组后的筛选是利用已经重新分配的组内的信息进行筛选，这些信息不直接存储于数据库中。...分组前的筛选：分组前的筛选也就是筛选的内容在数据库中就存在， 可以直接利用对应列筛选，利用where语句筛选，位置在group_by字句的前面 2....`department_id`; # 外连接 /* 用于查询一个表中有，另一个表中没有的记录 特点： 外连接的查询结果为主表中的所有记录 如果表中有和它匹配，则显示匹配的值 如果没有匹配值...和子查询中的某个值作比较，例如15>ANY(40,10,25)，因为15>10所以上式成立 ALL 和子查询返回的所有值比较，例如15>ANY(40,10,25)，因为40>15所以上式不成立 */...; offset表示条目的起始索引（起始索引从0开始） size表示要显示的条目个数 LIMIT 语句放在查询语句的最后 */ SELECT * FROM employees LIMIT 0,5;
思想 根据相关系数矩阵的值将原始变量按照值的大小进行分组，同一个组的相关性较高，不同组的则较低 ?...引入两个概念，公共因子和特殊因子，公共因子指的是每组原始变量间的一种依赖代表(可以理解为共性，相似的成分)，且一般公共因子是由一些不可观测的综合变量表示(一般我们能观测到每个变量的变化差异却很难捕捉变量间共性...p个指标)代入求得因子得分，根据因子得分的高低确定因子载荷矩阵(即公共因子序列)，相当于在原来p维的基础上替换成立少数的公共因子维度(进行了降维)，从而可以用来进行样本点比较，样本点聚类等问题 计算因子载荷的方法...，根据特征值大小排序(区别于主成分分析这里不进行方差阈值的筛选，即保留全部的主成分)，通过每种特征值对应的特征向量得到主成分的组合，记为Y ?...因子分析是把变量表示成公共因子之间的线性组合，而主成分是把主成分表示成各变量的线性组合 主成分分析中一般主成分都是固定的（特征值都唯一的情况下），而因子分析是可以通过旋转获得不同的因子的 如果将 看成是与
然后使用了改进的RANSAC算法进行迭代，筛选出共识对应集。在评估共识集质量时，系统考虑了观测时间先验，以确保对静态地标的更准确识别。...添加新关键帧时的处理：当向滑动窗口中添加新的关键帧时，将对所有关键帧进行完整的捆集调整。对于携带R-型子帧的关键帧，使用预积分链来进行调整。...与基线VIO相比，SF-VIO在许多序列上都显示出了显著的改进。 我们测量了系统每个模块的运行时间。我们将VINS-Mono配置为具有8帧大小的滑动窗口，并停用了其后端，以确保两个系统之间的公平比较。...表4显示了3种算法的绝对位置误差（APE）（以毫米为单位）及其相应的鲁棒性值，较小的值表示性能更好。与ARKit和ARCore相比，在典型的相机运动静态场景中，我们的系统有稍大的APE。...我们在真实场景中插入了一个虚拟立方体和其他一些虚拟对象，图12显示了两个AR示例，还将其与VINS-Mobile进行了比较，后者是最好的开源移动AR系统之一，它们都在iPhone X上运行。
第八章 查找 定义：查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。 8.2 查找概论 查找表（Search table）：是由同一类型的数据元素构成的集合。...二叉排序树（Binary sort tree）：又称为二叉查找树，它或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树： 1）若它的左子树不空，则左子树上所有的结点的值均小于它根节点的值 2）若右子树不空，则右子树上所有的结点的值均大于它的根节点的值...、任意结点平衡因子绝对值小于2....平衡二叉树上所有结点的平衡因子只可能是-1,0,1 8.8 多路查找树（B树） 多路查找树（muitl-way search tree）：其每个结点的孩子树可以多于两个，且每个结点处可以存储多个元素。...8.11.3 链地址法 将所有关键字为同义词的记录存储在一个单链表中，我们称这种表为同义词子表。 8.11.4 公共溢出区法 为所有冲突的关键字建立一个公共的溢出区来存放。
在可视化里，我们用到更多的是凸显表，因为基本表我们通过Excel就能够实现。在可视化中意义不大。 7.2 凸显表的使用 凸显表的制作有两种方法：智能显示和用标记做。...③筛选出票房大于某值的类型：图的右侧空白点击右键->筛选器->累计票房。在右侧大小轴随意拖动选择筛选值 ? 上述对比不明显，我一半选择自定义颜色。 ?...③筛选出票房大于某值的类型：图的右侧空白点击右键->筛选器->累计票房。...在右侧大小轴随意拖动选择筛选值 9、气泡图与词云 9.1 不同类型电影数量与票房(气泡图) 步骤如下： 主要类型->行，记录数->列，票房->颜色。智能显示选择气泡图(最后一个)。...步骤： ①上映年份->页面，记录数->行，累计票房->列 ②筛选年份（去掉NULL），筛选主要类型（动作） 上面的两步在前面已经多次出现就不演示了。
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