Dianas de tiro imprimibles
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Para estos tipos de objetivos se especifican URI de tabla (para los motores de distribución Hive y Redshift) y URI de sistema de archivos (para los sistemas de archivos HDFS y S3). El tipo de objetivo Hadoop-HDFS y Hive requiere la ubicación de la entidad objetivo: URI de destino de HDFS y URI de destino de Hive. El tipo de destino Amazon-S3 y Redshift requiere la ubicación de la entidad de destino S3 Target URI y Redshift Target URI.
Al publicar en estos tipos de destino los usuarios también deben proporcionar un prefijo que combinado con el nombre de origen (prefijo + SourceName) se convierte en el TableName en el caso de Amazon-S3 y Redshift o en el SchemaName en el caso de Hadoop-HDFS y Hive.
Target Directory Path: Introduzca un directorio existente o cree uno nuevo. Este valor debe ser un subdirectorio existente de la ubicación definida en el objetivo o una nueva carpeta de directorio. En este ejemplo, el directorio recién creado es “demo2”.
Seleccione el icono (vista) en cualquier tabla de interés para autogenerar una consulta que producirá una vista de la tabla que se puede guardar y descargar. La ventana de consulta proporciona una lista de tablas a consultar, el editor de la consulta y los resultados de la misma.
Concurso de tiro en Palma
ResumenLa identificación de las dianas de los fármacos es un paso crucial en el desarrollo, pero también es uno de los más complejos. Para abordar esta cuestión, desarrollamos BANDIT, un enfoque de aprendizaje automático bayesiano que integra múltiples tipos de datos para predecir las dianas de unión a fármacos. Integrando datos públicos, BANDIT obtuvo una precisión de ~90% en más de 2000 moléculas pequeñas. Aplicado a más de 14.000 compuestos sin dianas conocidas, BANDIT generó unas 4.000 predicciones de molécula-diana previamente desconocidas. A partir de este conjunto, validamos 14 nuevos inhibidores de microtúbulos, incluidos 3 con actividad en células cancerosas resistentes. Aplicamos BANDIT a ONC201, un compuesto anticanceroso en desarrollo clínico cuya diana había permanecido esquiva. Identificamos y validamos el DRD2 como objetivo del ONC201, y esta información se está utilizando ahora para el diseño preciso de ensayos clínicos. Por último, BANDIT identifica las conexiones entre diferentes clases de fármacos, dilucidando observaciones clínicas previamente inexplicadas y sugiriendo nuevas oportunidades de reposicionamiento de fármacos. En general, BANDIT representa una plataforma eficiente y precisa para acelerar el descubrimiento de fármacos y su aplicación clínica directa.
Objetivos de Accurateshooter com
Utiliza el aprendizaje automático avanzado para personalizar el contenido e impulsar las conversiones mediante la identificación de múltiples experiencias de alto rendimiento definidas por el comercializador y, a continuación, ofrece la experiencia más adaptada a los visitantes en función de sus perfiles de cliente individuales y de los comportamientos anteriores de visitantes similares. Para más información, consulte Auto-Target para experiencias personalizadas.
Utiliza el aprendizaje automático avanzado para personalizar el contenido e impulsar las conversiones mediante la combinación de ofertas o mensajes específicos y, a continuación, la asignación de diferentes variaciones de ofertas a los visitantes, en función de sus perfiles de cliente individuales. Para más información, consulte Personalización automatizada.
Compara combinaciones de ofertas entre los elementos de una página para ver qué combinación funciona mejor para un público específico. Además, identifica qué elemento de la página mejora mejor las conversiones a lo largo de un período de prueba previamente especificado. Para más información, consulte Test multivariante.
Un experimento muy controlado con mediciones de tráfico, dividido por porcentajes en lugar de por una regla, que le permite analizar los datos de la prueba, obtener información sobre su audiencia y determinar qué experiencia funciona mejor.
Objetivos libres
Una expresión target_typed_new no tiene un tipo. Sin embargo, hay una conversión de creación de objetos nuevos que es una conversión implícita de la expresión, que existe desde un target_typed_new a cada tipo.
Dado un tipo objetivo T, el tipo T0 es el tipo subyacente de T si T es una instancia de System.Nullable. En caso contrario, T0 es T. El significado de una expresión target_typed_new que se convierte al tipo T es el mismo que el de una expresión object_creation_ correspondiente que especifica T0 como tipo.
Las reglas anteriores incluyen los delegados (un tipo de referencia) y las tuplas (un tipo struct). Aunque ambos tipos son construibles, si el tipo es inferible, ya se puede utilizar una función anónima o un literal de tupla.
La mayoría de las quejas acerca de que los tipos son demasiado largos para duplicarlos en la inicialización de campos se refieren a los argumentos del tipo, no al tipo en sí, podríamos inferir sólo los argumentos del tipo como new Dictionary(…) (o similar) e inferir los argumentos del tipo localmente a partir de los argumentos o del inicializador de la colección.