Meta分析也称荟萃分析,它的目的是对大量原始研究结果进行综合评价和系统分析,给出一个最终的指导性结果。举个简单的例子,新出来的抗癌药A在多个临床试验中呈现出不同的治疗效果,有的实验结果显示A药物能显著杀伤癌细胞,提高患者5年生存率,有的实验结果则说A药物并没有抗癌效果,那么到底A药物有没有效果?这里导致实验结果有很大差异的原因有很多,其中最主要的可能就是各个实验的样本量不足,使得统计效力降低。Meta分析最大的优势就是通过合并不同原始研究的效应量(OR值或β值)来提高样本量,这样能显著提高统计效力。比如A研究的样本量为100,B研究的样本量为200, C研究的样本量为50,这样通过meta分析可以使样本量达到350。
本星球嘉宾之一永锡老师总是爱给我安利新的应用。有一款应用不是很新,可他还是不止一次撺掇我去买,那就是 theBrain 。
翻译:吴怡雯 校对:姚佳灵 2015刚刚过去,我们决定把2015年最出色的10张Plotly图表放在一起展示,让大家了解Plotly能做些什么。这些图表都是利用Plotly网络应用程序和API
随着循证医学的发展,各种新型的Meta分析方法被研发,网状Meta分析也就是一种新型产物,那么怎么定义网状meta分析呢。可以简单做个定义那就是在探究同一条件多种干预措施可以确定干预策的排序。其中最主流的是基于Bayesian理论而制作的专业BUGS(Bayesian inference using gibbs sampling)软件。我们在引入R语言之前需要先安装OpenBUGS这个软件,软件下载地址:http://www.openbugs.net/w/Downloads。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译团队出品 翻译整理:李倩星/季梦琦/孙强 想随时和在8个国家的大数据从业者讨论问题吗?加入大数据文摘的翻译志愿者团队吧 回复“翻译”和“志愿者”了解更多。 转载需保留以上信息 点击文末“阅读原文”查看原文 通过网络理论分析研究足球运动员之间的传球,结果表明世界上最成功的一支球队,踢着和地球上所有其他足球队完全不同的足球。 如果你曾经看过足球比赛,你就会知道在不同球队之间的战术和阵型的细微差别。有长传冲吊,近身紧逼,区域防守等等。很多球队都有独特的打法,球迷
参考:https://blog.csdn.net/qq_20777797/article/details/77297325 可视化什么:数据抽象 数据可视化中,可视化的元素是数据,这里所指的数据是广义上的数据,包括文本、图片、声音等超媒体数据。 可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是:
Sankey Diagram, 也叫做桑基图,是一种展示数据流的可视化方式,一张典型的桑基图示例如下
随着数字化时代的到来,越来越多的人意识到知识管理的重要性。笔记软件和写作软件作为一种常用的知识管理工具,一直以来备受关注。从最早的印象笔记、有道云、为知笔记、幕布mubu到近几年的思源 Siyuan、熊掌记 Bear、flomo浮墨笔记、石墨、语雀yueque、WPS、Notion、FlowUs 息流、我来Wolai、Xmind等,以及 iA Writer、Ulysses、Writeathon、Effie、Typora、Scrivener 等写作软件,不同的笔记软件和写作软件都有各自的特点和优势。
在很多大型企业中都是拥有着非常多的计算机设备的,相信在企业中工作过的人们都是知道企业中的很多计算机都是互连在一起的,计算机共处于一个局域网中能够更加方便地不同计算机之间的传输,计算机互连之后还可以进行很多更加方便的操作,让企业内部的联系更加紧密。那么一般计算机之间都是通过什么方式来连接在一起的呢?这个时候就需要使用到网络拓扑结构,使用不同拓扑结构的就会形成网络拓扑图,那么网络拓扑图是什么意思?网络拓扑图有哪些分类?下面小编就为大家来详细介绍一下。
吴振扬 ( 国网吉林省电力有限公司 , 吉林 长春 130000) [ 摘要 ] 大数据是目 前国内外各个领域的一个研究应用热点。 本文基于大数据技术, 阐述了 大数据技术对于电网发展的重要意义, 大数据挖掘技术的发展状况; 分析了 大数据挖掘技术的几种算法特点, 并通过比较选择聚类方法作为在电网状态监测与诊断中应 用的方法; 运用聚类算法展望将大数据挖掘技术应用于电网状态监测中的可能。 [ 关键词 ] 大数据; 电网; 挖掘; 数据; 监测; 预警; 诊断 [ 中图分类号 ] S222.5+5 [ 文献标识码 ] C [ 文章编号 ] 2096-1995(2018)04-0032-01 作者简介: 吴振扬( 1987.08-) , 男, 吉林市人, 汉, 研究生, 工程师 , 特高压与电网调度。
数据库模型是一种抽象方法,用于定义和描述数据库的结构和数据组织方式、数据之间的关系以及它们如何存储和检索。数据库模型的选择通常取决于需要支持的应用程序的复杂性以及性能需求。
我们在实现推送功能的时候,更需要了解下推送的原理机制,这样我们在发现问题时候才好定位到问题的解决办法。
整个架构结构发展的历程,大概是从单体到分布式,到SOA,到微服务,最后或者说是现在的中台。
各位下午好,我是CC视频的唐通,先简单介绍一下CC视频,CC视频成立于2005年,实际上做视频领域已经整整11年了,我们公司的目标和愿景主要是为企业提供场景化的视频解决方案,这里面“场景化”就比较关键了,可能是因为我们深入到一些垂直的领域,比如说教育、金融、互联网,今天我主要会聊一些教育方面的,比如说我们在教育方面一些代表的客户,大家都熟知的像新东方、华图,还有类似高顿这样一些客户。
人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中,经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程,即现实世界-概念世界-机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界;将机器世界称为存储或数据世界。
今天无意中看到一个可视化作品: WHAT MADE ME? INTERACTIVE PUBLIC INSTALLATION Most Original Exhibit Award at the Bi
其实层次数据模型就是的图形表示就是一个倒立生长的树,由基本数据结构中的树(或者二叉树)的定义可知,每棵树都有且仅有一个根节点,其余的节点都是非根节点。每个节点表示一个记录类型对应与实体的概念,记录类型的各个字段对应实体的各个属性。各个记录类型及其字段都必须记录。
使用简单的无线传感器而非摄像头构建IoT网状网络可以帮助了解购物者的行为。但是,为什么要建立一个物联网网状网络来监视购物者呢?在线零售商非常了解其客户如何浏览其虚拟商店,但是线下零售商就没有那么幸运了。
在数据结构优化管理的研究中,传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时,会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题,通过层次数据特征分析,提出了一种面向层次数据的力导向布局算法,将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度,以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题,然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术,通过与气泡图的协同,清晰展示层次数据的内容信息,从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明,能够有效提高层次结构数据的展示能力,最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察,取得良好效果。
近年来基于严格设计的随机对照试验(RCT)已经被公认为评价干预措施疗效的最佳手段,这种比较所采用的针对两组研究结果比较的定量综合方法,被称为传统的 Meta 分析方法。传统 Meta 分析通过合并多个直接比较的研究而得到一个综合的评估结果,从而克服了单个研究样本量不足的缺陷,提高了研究的检验效能,特别是研究结果出现不一致时,运用 Meta 分析对判断某种干预措施的有效性与否发挥了重要作用。当欲开展两种干预措施利弊比较(A vs B)的 Meta 分析,但不能找到 A vs B 直接比较的 RCT,却可找到 A vs C与 B vs C 进行比较的 RCT,我们可以将 C 作为共同对照,通过 A vs C 与 B vs C的比较结果来间接得到 A vs B 的疗效比较,这种方法叫做间接比较(indirect comparison)。在实际的临床工作中,临床医生常常需要同时比较多种干预措施,权衡利弊以进行临床决策,这时证据网络中既存在直接证据,又存在间接证据,这种综合直接及间接证据的分析方法即为网状 Meta 分析(Network Meta-analysis, NMA)。 网状 Meta 分析可以同时比较三个或三个以上干预措施的疗效,因而被认为是传统 Meta 分析的扩展及延伸,即 NMA 可基于严格设计 RCT 同时比较多个干预措施,对直接及间接比较进行综合性分析。当无直接比较的研究存在时,间接比较成为提供有价值的卫生决策信息的有效途径;当有直接比较的研究存在时,综合直接比较与间接比较的研究结果能够提高结果的精度。不仅如此,NMA 还能够就不同干预措施的疗效进行排序,提供每一个干预措施是最佳干预措施的概率。关于 Meta 分析方法的研究迄今已经有 30 多年的时间,NMA作为一门新崛起的、一种循证医学统计学方法,越来越受到流行病学家、统计学家、临床研究者及药学家的关注及青睐。
OSGi中的每个模块(称为Bundle)与普通的Java类库区别并不太大,两者一般都以JAR格式进行 封装[2],并且内部存储的都是Java的Package和Class。但是一个Bundle可以声明它所依赖的Package(通 过Import-Package描述),也可以声明它允许导出发布的Package(通过Export-Package描述)。在OSGi 里面,Bundle之间的依赖关系从传统的上层模块依赖底层模块转变为平级模块之间的依赖,而且类库的可见性能得到非常精确的控制,一个模块里只有被Export过的Package才可能被外界访问,其他的 Package和Class将会被隐藏起来。以上这些静态的模块化特性原本也是OSGi的核心需求之一,不过它和后来出现的Java的模块化系统互相重叠了,所以OSGi现在着重向动态模块化系统的方向发展。
在现实的生活中,描述一件事物,是非常简单的,但是如何将客观世界中,我们所理解,所认知的数据放到数据库中就需要人们对其进行整理、规范和加工,也就是根据其特征进行数据的抽象,然后才能存放到数据库中
英文标题:Single-cell transcriptomes of the human skin reveal age-related loss of fibroblast priming
就先把后面阶段的学习提前规划了一下,遇到了几个安装环境时出现的问题,分享一下吧!
众所周知,物联网是由数以百万计的设备通过网络相互连接而成的网络。物联网是一种将硬件和软件结合起来的产品,它可以测量真实世界的信息。并连接到网络,为用户提供价值。
平时经常听到网络拓扑这个名词哈,本文瑞哥带大家详细了解一下网络拓扑,包括网络拓扑的几大类型。
今天做的这个案例,用到的是新的工具,新的经验不可多得,再次写一篇文章,更深层次的了解这个软件里面的其他工具
数据模型(Data Model)是数据特征的抽象。数据(Data)是描述事物的符号记录,模型(Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件,为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分:数据结构、数据操作和数据完整性约束。
自主神经系统和中枢神经系统之间的相互作用对人类大脑功能和健康的相关性尚不清楚,特别是当这两个系统在睡眠剥夺(SD)下受到挑战时。我们测量了健康参与者的大脑活动(用功能磁共振成像)、脉搏和呼吸信号以及基线脑淀粉样蛋白β负荷(用PET)。我们发现,相对于休息清醒(RW), SD导致同步低频(LF, <0.1 Hz)在自主相关网络(AN)中的活动,包括背侧注意、视觉和感觉运动区域显著增加,我们之前发现这些区域与LF脉冲信号变化具有一致的时间耦合(由交感神经张力调节)。SD导致脉冲信号的LF成分与中脑网状结构中具有峰值效应的内侧网络之间,以及呼吸变化(由呼吸运动输出调节)的LF成分与小脑网络之间存在显著的相位一致性。SD期间AN的LF功率与脉中网和呼吸-小脑网络相位相干性独立且显著相关。SD期间AN的高LF功率(而非RW)与较低的β淀粉样蛋白负荷相关。总之,SD触发了同步大脑活动的自主模式,这种模式与不同的自主中枢相互作用有关。研究结果强调了整体皮质同步与大脑清除机制的直接相关性。
如果说一款产品是一/多个问题的解决方案,那么结构图可以视作方案的各个『模块』,流程图则是模块内部的具体『步骤』。模块与模块之间的关系可以是顺序递进的,也可以是平行的,但模块内的步骤多数是顺序递进的。
内容来源:2017 年 11 月 18 日,北京偶数科技创始人兼CEO常雷在“第七届数据技术嘉年华”进行《云数据库的本质》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
数据模型(Data Model)是数据特征的抽象。 数据模型所描述的内容包括三个部分(三个要素):数据结构、数据操作、数据约束。 数据模型分为两类:第一类和第二类。 第一类就是概念模型,ER图就是概念模型的一种表示方法。
第一部分讲述了NOSQL为什么会主键由关系模型发展而来。以及介绍了历史长河中曾经被尝试的一些模型信息。
设计模式——中介者模式
截止 2021 年,全球已有 127 个国家做出了“碳中和”的承诺,能源低碳转型和实现碳中和已经成为全球共同的战略目标。根据权威机构预测,到 2050 年,可再生能源发电将占到全球总发电量的 75% 以上。作为清洁能源的典型代表,风电将满足 35% 的电力需求,并为气候目标贡献 27% 的碳减排量。
以上分析可知,我们要学习动态资源,必须要先学习静态资源。静态资源三剑客,各自的作用:
关于寻找目标R包,一般可以在官网利用关键词搜索即可获得相关信息,不过米老鼠在这里想给大家介绍一个特别的R包,它可以帮助你寻找你想要的理想R包。
PS:上一篇我介绍了适配器设计模式、单例设计模式、静态代理设计模式、简单工厂设计模式,如果没有看过第一篇的小火鸡可以点这个看看http://www.cnblogs.com/cmusketeer/p/8146510.html。这篇介绍一下 MVC设计模式 中介者设计模式 1:MVC设计模式 MVC 模式代表 Model-View-Controller(模型-视图-控制器) 模式。这种模式用于应用程序的分层开发。如果做过web项目的话,就会知道一些框架,比如说SSH(SpringMVC+Spring+Hiber
属于 Nosql 的一种,用于记录点和点之间关系,可以形成网状结构,比如好友关系,拓扑关系等等
这次和大家分享的还是基于R包‘gemtc‘的网状Meta分析,之前已经讲解过如何导入数据以及使用固定效应模型去分析。这一次主要内容是使用随机效应模型去进行网状Meta分析,同时包括一致性检验和概率排序的结果。
SIMATIC 设备采用标准的冗余机制为 MRP(介质冗余协议),符合IEC62439-2标准,典型重新组态时间为 200ms,每个环网最多支持 50个设备。
红枣炖鸡汤,此汤可补脾益气补血。食材:三黄鸡1只,红枣数个,葱末少许,盐。方法:1. 鸡冼净切大块,放进开水里过开水去浮末,2. 加入红枣……哎,我是不是走错了公众号?
可以把Neo看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟和健壮的数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。 Neo是一个网络面向网络的数据库也就是说,它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络上而不是表中。网络(从数学角度叫做图)是一个灵活的数据结构,可以应用更加敏捷和快速的开发模式。
1. 系统可管理不少于100000个推送的摄像机,需支持管理不少于5000个在线监视器,需支持在线下级平台数不少于1024个,每个下级平台按照30s间隔保活。 需求分析:通过授权模块给与包含10000个通道的额外授权,模块化配单下的细颗粒度授权,灵活满足项目现场路数需求。
对于 Facebook来说,连接整个世界,可能比连接中国更重要。 为了达成这个目标,Facebook 从两年前开始不断做出努力,比如联合高通、微软、英特尔等知名企业推出非营利性组织 internet.org 来推动互联网向全世界更多地区普及。而今天在旧金山 F8 开发者大会上,Facebook 向我们展示了它在技术层面上为了实现这个目标做出的努力——无人机、超高性能的巨无霸通信基站,以及可以覆盖整个城市无死角的 Wi-Fi 网络发射器。 Aquila:无人机空天网络覆盖计划 “天鹰”无人机 (Aquila)
GPUImageCrosshatchFilter GPUImage 黑白网状效果,shader 源码如下:
摘要: 本文会从理论和实战两方面描述http缓存。理论层面会介绍:缓存命中、缓存丢失、Revalidations(重新验证)、命中率(Hit Rate)、字节命中率(Byte Hit Rate)、如何区分命中和丢失、缓存拓扑、代理缓存分层、网状缓存、缓存处理过程。实战方面会介绍如何使用ETags验证缓存响应 、Cache-Control、优化Cache-Control用到的策略决策树以及如何使缓存失效并及时更新缓存的response,最后会列出实现http缓存的一些最佳实践。 开始吧。全文分为两个部分:理
用一个中介对象(中介者)来封装一系列的对象交互,中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散
软件开发是根据用户要求建造出软件系统或者系统中的软件部分的过程。软件开发是一项包括需求捕捉、需求分析、设计、实现和测试的系统工程。软件一般是用某种程序设计语言来实现的。通常采用软件开发工具可以进行开发。软件分为系统软件和应用软件,并不只是包括可以在计算机上运行的程序,与这些程序相关的文件一般也被认为是软件的一部分。 软件设计思路和方法的一般过程,包括设计软件的功能和实现的算法和方法、软件的总体结构设计和模块设计、编程和调试、程序联调和测试,然后进行编写再提交程序。
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