P konto umwandeln Muster

Datenerfassung ist der Prozess, der zum Laden von Datensätzen aus einer oder mehreren Quellen verwendet wird, um Daten in eine Tabelle in Azure Data Explorer zu importieren. Nach der Erfassung stehen die Daten für die Abfrage zur Verfügung. Bei der Datenerfassung werden Rohdaten aus verschiedenen Silodatenbanken oder -dateien gesammelt und in einen Datensee auf der Datenverarbeitungsplattform, z.B. Hadoop Data Lake, integriert. Ein Data Lake ist ein Speicher-Repository, das eine riesige Menge an Rohdaten in seinem nativen Format enthält, wobei die Datenstruktur und -anforderungen erst definiert werden, wenn die Daten verwendet werden sollen. Daher haben Data Lakes das Schema-on-Read-Merkmal und speichern Daten in der Regel mithilfe einer flachen Architektur im Gegensatz zu Data Warehouses, die Daten in einem hochstrukturierten Repository speichern und ein relationales oder dimensionales Datenmodell übernehmen. Data Warehouses weisen die Schema-on-Write-Eigenschaften auf, was bedeutet, dass die Datenstruktur definiert wird, bevor die Daten gespeichert werden. Data Lakes sind somit agiler, da Daten während der Analyse einfach konfiguriert und nach verschiedenen Modellen neu konfiguriert werden können. Heute stehen mehrere Datenerfassungstools für die Aufnahme einer Vielzahl von Daten auf Hadoop zur Verfügung.

Die folgenden drei Arten von Eingabedaten können unterschieden werden: Unter diesen Einstellungen kann das Optimierungsproblem bei der Gestaltung des oralen Glukoseaufnahmemusters wie folgt ausgedrückt werden, um den Spitzenwert des Blutzuckerspiegels zu minimieren, gegeben von Als Lösung für das Vorwärtsproblem haben wir ein mathematisches Modell der Blutzuckerkontrolle erstellt, das den Zeitverlaufsdaten von Blutzucker und Hormonen entspricht. Wir konstruierten ein mathematisches Modell aus gewöhnlichen Differentialgleichungen (Abb. 3a, Zusatztabelle S1, siehe Methoden). Aufgrund möglicher alternativer Aktionsmechanismen von GIP und GLP-1 zur Insulinsekretion,24,26,30,31,32 haben wir mehrere alternative Modelle konstruiert, in denen die GIP oder GLP-1 oder beide unabhängige Aktionen oder Kooperative Aktionen mit Blutzucker zur Förderung der Insulinsekretion haben (Abb. 3a, Zusatztabelle S1, siehe Methoden). Wir schätzten die Parameter jedes Modells für jedes Thema separat, um die Zeitverlaufsdaten von Blutzucker und Hormonen anzupassen. Wir haben das beste Modell der Blutzuckerkontrolle für jedes Thema durch Akaike Information Criterion (AIC) ausgewählt (siehe Methoden). Beachten Sie, dass die GIP-Konzentration von Thema 1 in allen Experimenten niedriger ist als die der anderen Probanden, und die GLP-1-Konzentration ist ebenfalls höher. Dennoch hat jedes Thema die ähnlichen Insulinspitzen, was darauf hindeutet, dass die Art und Weise, wie Inkretin auf Insulinsekretion wirkt, zwischen Individuen unterschiedlich sein muss. Darüber hinaus zeigten GIP und GLP-1 in jedem Fach einen Höhepunkt bei etwa 5–10 min in der Bolusaufnahme und dann allmähliche Abnahme (Abb. 2).

Daher zeigen die Zeitkurse von GIP und GLP-1 eine hohe Korrelation, und eine Überanpassung, die durch Multikollinear verursacht wird, kann auftreten. Daher sollte die dominante Wirkung von GIP und GLP-1 auf die Insulinsekretion durch die Modellauswahl betrachtet werden, die das Modell identifiziert, das die effektive Dynamik des Blutzuckerspiegels widerspiegelt, ohne zu überpassen. Wir setzen die orale Glukose u(t) als Funktion der Zeit t [min] entsprechend der folgenden Einschränkungsbedingung. Zuerst wurde Glukose oral in Abständen von 5 min von 0 min bis 60 min aufgenommen Hier definierten wir uns [g] als die Dosis der Einnahme in der Minute s [min] (`links` = 0,5,…,60` `rechts)`) und `(mathbf`u`) als das zeitliche Muster der oralen Glukoseaufnahme, gegeben von Wenn eines dieser Felder fehlt oder nicht ordnungsgemäß formatiert ist, schlägt der gesamte Feed fehl. Diese Parameter unterscheiden sich zwischen den Probanden, aber für jedes Probanden für jedes experimentelle Paradigma (Dosis und Dauer und Einnahme). Dies bedeutet, dass sich der Zustand für jedes Fach während dieser Studie nicht ändert. Beachten Sie, dass die Zeitkurse um 75 g 2-h kontinuierliche Aufnahme für das Subjekt #2 für die Parameterschätzung ausgeschlossen wurden, da sich der Zustand des Subjekts und die Umgebung zwischen diesem und den anderen Experimenten erheblich verändert haben.