Это гостевой пост, написанный в соавторстве с Аджаем К. Гуптой, Жаном Фелипе Теотонио и Полом А. Черчардом из HSR.health.
HSR.здоровье — это фирма, занимающаяся геопространственным анализом рисков для здоровья, чье видение заключается в том, что глобальные проблемы здравоохранения можно решить посредством человеческой изобретательности и целенаправленного и точного применения анализа данных. В этом посте мы представляем один подход к профилактике зоонозных заболеваний, который использует Геопространственные возможности Amazon SageMaker создать инструмент, который предоставит ученым-медикам более точную информацию о распространении заболеваний, чтобы помочь им быстрее спасти больше жизней.
Зоонозные заболевания поражают как животных, так и человека. Переход заболевания от животного к человеку, известный как перелив, это явление, которое постоянно происходит на нашей планете. По данным организаций здравоохранения, таких как Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) и Всемирной организации здравоохранения (КТО), случай распространения на мокром рынке в Ухане, Китай, скорее всего, стал причиной коронавирусной болезни 2019 года (COVID-19). Исследования показывают, что вирус, обнаруженный у крыланов, претерпел значительные мутации, что позволило ему заразить людей. Первоначальный пациент, или «нулевой пациент», для COVID-19, вероятно, положил начало последующей локальной вспышке, которая в конечном итоге распространилась на международный уровень. ХСР.здоровьеИндекс риска зоонозного распространения призван помочь в выявлении этих ранних вспышек до того, как они пересекут международные границы и приведут к широкомасштабным глобальным последствиям.
Основным оружием общественного здравоохранения против распространения региональных вспышек является эпиднадзор за болезнями: целая взаимосвязанная система отчетности о заболеваниях, их расследования и передачи данных между различными уровнями системы общественного здравоохранения. Эта система зависит не только от человеческого фактора, но также от технологий и ресурсов для сбора данных о заболеваниях, анализа закономерностей и создания последовательного и непрерывного потока передачи данных от местных к региональным и центральным органам здравоохранения.
Скорость, с которой COVID-19 превратился из локальной вспышки в глобальную болезнь, присутствующую на каждом континенте, должна стать отрезвляющим примером острой необходимости использовать инновационные технологии для создания более эффективных и точных систем наблюдения за заболеваниями.
Риск распространения зоонозных заболеваний резко коррелирует с многочисленными социальными, экологическими и географическими факторами, которые влияют на то, как часто люди взаимодействуют с дикой природой. ВСР.здоровья Индекс риска распространения зоонозных заболеваний использует более 20 различных географических, социальных и экологических факторов, которые, как исторически известно, влияют на риск взаимодействия человека и дикой природы и, следовательно, на риск распространения зоонозных заболеваний. Многие из этих факторов можно отобразить с помощью сочетания спутниковых изображений и дистанционного зондирования.
В этом посте мы рассмотрим, как работает HSR.здоровье использует геопространственные возможности SageMaker для извлечения соответствующих характеристик из спутниковых изображений и дистанционного зондирования для разработки индекса риска. Геопространственные возможности SageMaker упрощают специалистам по данным и инженерам машинного обучения (ML) создание, обучение и развертывание моделей с использованием геопространственных данных. Благодаря геопространственным возможностям SageMaker вы можете эффективно преобразовывать или обогащать крупномасштабные наборы геопространственных данных, ускорять построение моделей с помощью предварительно обученных моделей машинного обучения, а также исследовать прогнозы моделей и геопространственные данные на интерактивной карте с помощью 3D-ускоренной графики и встроенных инструментов визуализации.
Использование машинного обучения и геопространственных данных для снижения рисков
Машинное обучение очень эффективно для обнаружения аномалий в пространственных или временных данных благодаря его способности учиться на данных без явного программирования для выявления конкретных типов аномалий. Пространственные данные, относящиеся к физическому положению и форме объектов, часто содержат сложные закономерности и взаимосвязи, которые традиционным алгоритмам может быть сложно проанализировать.
Объединение МО с геопространственными данными расширяет возможности систематического обнаружения аномалий и необычных закономерностей, что важно для систем раннего предупреждения. Эти системы имеют решающее значение в таких областях, как мониторинг окружающей среды, борьба со стихийными бедствиями и безопасность. Прогнозное моделирование с использованием исторических геопространственных данных позволяет организациям выявлять потенциальные будущие события и готовиться к ним. Эти события варьируются от стихийных бедствий и нарушений дорожного движения до, как обсуждается в этом посте, вспышек заболеваний.
Обнаружение рисков зоонозного распространения
Чтобы предсказать риски распространения зоонозных заболеваний, HSR.здоровье принял мультимодальный подход. Используя сочетание типов данных, включая экологическую, биогеографическую и эпидемиологическую информацию, этот метод позволяет провести комплексную оценку динамики заболеваний. Такая многогранная перспектива имеет решающее значение для разработки упреждающих мер и обеспечения быстрого реагирования на вспышки.
Подход включает в себя следующие компоненты:
- Данные о заболеваниях и вспышках – ВСР.здоровье использует обширные данные о заболеваниях и вспышках, предоставленные Гидеон и Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ), два надежных источника глобальной эпидемиологической информации. Эти данные служат фундаментальной основой аналитической структуры. Для Gideon доступ к данным можно получить через API, а для ВОЗ — HSR..здоровье создала большую языковую модель (LLM) для сбора данных о вспышках из отчетов о прошлых вспышках заболеваний.
- Данные наблюдения Земли – Факторы окружающей среды, анализ землепользования и выявление изменений среды обитания являются неотъемлемыми компонентами оценки зоонозного риска. Эту информацию можно получить на основе данных спутникового наблюдения за Землей. ВСР.здоровье способна упростить использование данных наблюдения Земли, используя геопространственные возможности SageMaker для доступа и управления крупномасштабными наборами геопространственных данных. SageMaker geospatial предлагает богатый каталог данных, включая наборы данных с USGS Landsat-8, Sentinel-1, Sentinel-2 и других. Также можно использовать другие наборы данных, например изображения высокого разрешения из Planet Labs.
- Социальные детерминанты риска – Помимо биологических факторов и факторов окружающей среды, команда HSR.здоровье также рассматриваются социальные детерминанты, которые охватывают различные социально-экономические и демографические показатели и играют ключевую роль в формировании динамики распространения зоонозных заболеваний.
Из этих компонентов HSR.здоровье оценили ряд различных факторов, и были определены следующие особенности, влияющие на выявление рисков распространения зоонозных заболеваний:
- Места обитания животных и обитаемые зоны – Понимание мест обитания потенциальных зоонозных хозяев и их обитаемых зон имеет основополагающее значение для оценки риска передачи.
- Населенные пункты – Близость к густонаселенным районам является ключевым фактором, поскольку она влияет на вероятность взаимодействия человека и животных.
- Потеря среды обитания – Деградация естественной среды обитания, особенно в результате вырубки лесов, может ускорить распространение зоонозных заболеваний.
- Интерфейс человека и дикой природы – Районы, где населенные пункты пересекаются с местами обитания диких животных, являются потенциальными очагами зоонозной передачи.
- Социальные характеристики – Социально-экономические и культурные факторы могут существенно влиять на зоонозный риск и ВСР.здоровье также исследует их.
- Характеристики здоровья человека – Состояние здоровья местного населения является важной переменной, поскольку оно влияет на восприимчивость и динамику передачи.
Обзор решения
HSR.здоровьеРабочий процесс включает предварительную обработку данных, извлечение признаков и создание информативных визуализаций с использованием методов машинного обучения. Это позволяет четко понять эволюцию данных от их необработанной формы до практических идей.
Ниже приводится визуальное представление рабочего процесса, начиная с входных данных от Гидеона, данных наблюдения Земли и данных о социальных детерминантах риска.
Получение и обработка спутниковых изображений с использованием геопространственных возможностей SageMaker.
Спутниковые данные составляют краеугольный камень анализа, проводимого для построения индекса риска, предоставляя важную информацию об изменениях окружающей среды. Чтобы получить ценную информацию на основе спутниковых снимков, HSR.здоровье использования Работа по наблюдению за Землей (EOJ). EOJ позволяют получать и преобразовывать растровые данные, собранные с поверхности Земли. EOJ получает спутниковые изображения из назначенного источника данных, например, спутниковой группировки, за определенную территорию и период времени. Затем он применяет одну или несколько моделей к полученным изображениям.
Кроме того, Студия Amazon SageMaker предлагает геопространственный блокнот с предустановленными часто используемыми геопространственными библиотеками. Этот блокнот обеспечивает прямую визуализацию и обработку геопространственных данных в среде блокнота Python. EOJ можно создавать в среде геопространственных блокнотов.
Для настройки EOJ используются следующие параметры:
- Инпутконфиг – Конфигурация входа определяет источники данных и критерии фильтрации, которые будут использоваться во время сбора данных:
- Коллекция Растровых ДанныхАрн – Указывает спутник, с которого собираются данные.
- Круг интересов – Географическая область интереса (AOI) определяет границы полигонов для сбора изображений.
- Фильтр временидиапазона – Интересующий временной диапазон:
{StartTime: <string>, EndTime: <string>}
. - Фильтры свойств – Дополнительные фильтры свойств, такие как приемлемый процент облачности или желаемые углы азимута солнца.
- JobConfig – Эта конфигурация определяет тип задания, которое будет применено к полученным данным спутникового изображения. Он поддерживает такие операции, как расчет полос, повторная выборка, удаление геомозаики или облаков.
В следующем примере кода показано выполнение EOJ для удаления облака, что соответствует шагам, выполняемым HSR..здоровье:
HSR.здоровье использовал несколько операций для предварительной обработки данных и извлечения соответствующих функций. Сюда входят такие операции, как классификация растительного покрова, картирование изменений температуры и индексы растительности.
Одним из индексов растительности, значимым для определения состояния растительности, является Нормализованный индекс различий растительности (NDVI). NDVI количественно определяет здоровье растительности, используя ближний инфракрасный свет, который отражает растительность, и красный свет, который растительность поглощает. Мониторинг NDVI с течением времени может выявить изменения в растительности, например, влияние человеческой деятельности, например вырубки лесов.
В следующем фрагменте кода показано, как рассчитать индекс растительности, такой как NDVI, на основе данных, прошедших через удаление облаков:
Мы можем визуализировать результаты задания, используя геопространственные возможности SageMaker. Геопространственные возможности SageMaker могут помочь вам наложить прогнозы модели на базовую карту и обеспечить многоуровневую визуализацию, чтобы упростить совместную работу. Благодаря интерактивному визуализатору на базе графического процессора и блокнотам Python можно исследовать миллионы точек данных в одном представлении, что облегчает совместное исследование идей и результатов.
Шаги, описанные в этой статье, демонстрируют лишь одну из многих растровых функций, которые поддерживает HSR..здоровье извлекли для создания индекса риска.
Объединение растровых функций с медицинскими и социальными данными
После извлечения соответствующих объектов в растровом формате HSR.здоровье использовали зональную статистику для агрегирования растровых данных в пределах полигонов административных границ, которым присвоены социальные данные и данные о здоровье. Анализ включает в себя комбинацию растровых и векторных геопространственных данных. Этот вид агрегирования позволяет управлять растровыми данными в кадре геоданных, что облегчает их интеграцию с медицинскими и социальными данными для получения окончательного индекса риска.
Следующий фрагмент кода демонстрирует, как агрегировать растровые данные по границам административных векторов:
Для эффективной оценки извлеченных функций модели машинного обучения используются для прогнозирования факторов, представляющих каждую функцию. Одной из используемых моделей является машина опорных векторов (SVM). Модель SVM помогает выявить закономерности и связи в данных, которые используются для оценки рисков.
Индекс представляет собой количественную оценку уровней риска, рассчитанную как средневзвешенное значение этих факторов, чтобы помочь понять потенциальные побочные эффекты в различных регионах.
На следующем рисунке слева показано агрегирование классификации изображений со сцены тестового участка на севере Перу, агрегированной до административного уровня округа, с расчетным изменением площади леса в период с 2018 по 2023 год. Вырубка лесов является одним из ключевых факторов, определяющих риск распространения зоонозных заболеваний. На рисунке справа показаны уровни серьезности риска распространения зоонозных заболеваний в охваченных регионах: от самого высокого (красный) до самого низкого (темно-зеленый) риска. Эта территория была выбрана в качестве одной из тренировочных зон для классификации изображений из-за разнообразия растительного покрова, запечатленного в сцене, включая, среди прочего, город, лес, песок, воду, луга и сельское хозяйство. Кроме того, это одна из многих областей, представляющих интерес для потенциального распространения зоонозных заболеваний из-за вырубки лесов и взаимодействия между людьми и животными.
Приняв этот мультимодальный подход, охватывающий исторические данные о вспышках заболеваний, данные наблюдения Земли, социальные детерминанты и методы ОД, мы можем лучше понимать и прогнозировать риск распространения зоонозных заболеваний, в конечном итоге направляя стратегии наблюдения и профилактики заболеваний в области наибольшего риска вспышек. На следующем снимке экрана показана панель результатов анализа риска распространения зоонозных заболеваний. Этот анализ рисков показывает, где могут быть ресурсы и надзор за новыми потенциальными зоонозными вспышками, чтобы можно было сдержать следующую болезнь до того, как она станет эндемической или новой пандемией.
Новый подход к предотвращению пандемий
В 1998 году вдоль реки Нипах в Малайзии с осени 1998 года по весну 1999 года 265 человек были заражены неизвестным тогда вирусом, вызвавшим острый энцефалит и тяжелую респираторную недостаточность. 105 из них умерли, летальность 39.6%. Напротив, уровень смертности от нелеченного COVID-19 составляет 6.3%. С тех пор вирус Нипах, как его теперь называют, покинул свою лесную среду обитания и вызвал более 20 смертельных вспышек, в основном в Индии и Бангладеш.
Такие вирусы, как Нипах, появляются каждый год, создавая проблемы для нашей повседневной жизни, особенно в странах, где создание надежных, устойчивых и надежных систем наблюдения и обнаружения заболеваний является более сложной задачей. Эти системы обнаружения имеют решающее значение для снижения рисков, связанных с такими вирусами.
Решения, использующие МО и геопространственные данные, такие как Индекс риска распространения зоонозных заболеваний, могут помочь местным органам здравоохранения определить приоритетность распределения ресурсов в области наибольшего риска. Поступая таким образом, они могут установить целевые и локализованные меры наблюдения для выявления и остановки региональных вспышек, прежде чем они распространятся за пределы границ. Такой подход может существенно ограничить последствия вспышки заболевания и спасти жизни.
Заключение
Этот пост продемонстрировал, как HSR.здоровье успешно разработала Индекс риска распространения зоонозных заболеваний путем интеграции геопространственных данных, данных о здоровье, социальных детерминантах и ОД. Используя SageMaker, команда создала масштабируемый рабочий процесс, который может точно определить наиболее существенные угрозы потенциальной будущей пандемии. Эффективное управление этими рисками может привести к снижению глобального бремени болезней. Существенные экономические и социальные преимущества снижения риска пандемии невозможно переоценить, причем выгоды распространяются на региональный и глобальный уровень.
HSR.здоровье использовала геопространственные возможности SageMaker для первоначального внедрения Индекса риска распространения зоонозных заболеваний и в настоящее время ищет партнерские отношения, а также поддержку со стороны принимающих стран и источников финансирования для дальнейшей разработки индекса и распространения его применения на дополнительные регионы по всему миру. Для получения дополнительной информации о HSR.здоровье и Индекс риска распространения зоонозных заболеваний, см. www.hsr.health.
Откройте для себя потенциал интеграции данных наблюдения Земли в ваши инициативы в области здравоохранения, изучив геопространственные функции SageMaker. Для получения дополнительной информации см. Геопространственные возможности Amazon SageMakerили взаимодействовать с дополнительные примеры чтобы получить практический опыт.
Об авторах
Аджай К. Гупта является соучредителем и генеральным директором HSR.health, фирмы, которая меняет и внедряет инновации в области анализа рисков для здоровья с помощью геопространственных технологий и методов искусственного интеллекта для прогнозирования распространения и тяжести заболеваний. И предоставляет эту информацию промышленности, правительствам и сектору здравоохранения, чтобы они могли предвидеть, смягчать и использовать будущие риски. Вне работы вы можете увидеть Аджая за микрофоном, который разрывает барабанные перепонки, распевая свои любимые мелодии поп-музыки от U2, Стинга, Джорджа Майкла или Imagine Dragons.
Жан Фелипе Теотонио Будучи целеустремленным врачом и страстным экспертом в области качества здравоохранения и эпидемиологии инфекционных заболеваний, Жан Фелипе возглавляет команду общественного здравоохранения HSR.health. Он работает над достижением общей цели – улучшения общественного здравоохранения за счет снижения глобального бремени болезней путем использования подходов GeoAI для разработки решений самых серьезных проблем здравоохранения нашего времени. Помимо работы, его хобби включают чтение научно-фантастических книг, походы, английскую премьер-лигу и игру на бас-гитаре.
Пол А. Погост, технический директор и главный геопространственный инженер HSR.health, использует свои обширные технические навыки и опыт для создания базовой инфраструктуры компании, а также ее запатентованной и собственной платформы GeoMD. Кроме того, он и его команда по обработке данных включают геопространственную аналитику и методы искусственного интеллекта и машинного обучения во все индексы риска для здоровья, которые создает HSR.health. Вне работы Пол — диджей-самоучка и любит снег.
Янош Вошиц — старший архитектор решений в AWS, специализирующийся на геопространственном искусственном интеллекте и машинном обучении. Имея более чем 15-летний опыт работы, он поддерживает клиентов по всему миру в использовании искусственного интеллекта и машинного обучения для создания инновационных решений, основанных на геопространственных данных. Его опыт охватывает машинное обучение, разработку данных и масштабируемые распределенные системы, а также обширный опыт разработки программного обеспечения и отраслевой опыт в таких сложных областях, как автономное вождение.
Эммет Нельсон является менеджером по работе с клиентами в AWS, поддерживающим клиентов некоммерческих исследовательских организаций в сферах здравоохранения и биологических наук, наук о Земле и окружающей среде и образования. Его основная задача — создание сценариев использования в области аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения, высокопроизводительных вычислений (HPC), геномики и медицинской визуализации. Эмметт присоединился к AWS в 2020 году и базируется в Остине, штат Техас.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-hsr-health-is-limiting-risks-of-disease-spillover-from-animals-to-humans-using-amazon-sagemaker-geospatial-capabilities/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- 1
- 100
- 12
- 125
- 15 лет
- 15%
- 16
- 1998
- 1999
- 20
- 2019
- 2020
- 36
- 39
- 3d
- 7
- a
- способность
- в состоянии
- О нас
- поглощает
- ускорять
- ускоренный
- приемлемый
- доступ
- Доступ
- По
- Учетная запись
- точный
- приобретение
- через
- действенные
- активно
- дополнительный
- Дополнительно
- административный
- принял
- Принятие
- плюс
- Преимущества
- влиять на
- против
- совокупный
- агрегирование
- сельское хозяйство
- AI
- AI / ML
- помощь
- Цель
- алгоритмы
- Все
- распределение
- Позволяющий
- позволяет
- вдоль
- причислены
- Amazon
- Создатель мудреца Амазонки
- Геопространственные данные Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- среди
- an
- анализ
- аналитика
- анализировать
- и
- животное
- животные
- аномалии
- обнаружение аномалии
- предвидеть
- API
- Применение
- прикладной
- применяется
- подхода
- подходы
- МЫ
- ПЛОЩАДЬ
- области
- около
- AS
- Оценка
- оценки;
- оценки
- назначенный
- помощь
- помогает
- связанный
- ассоциации
- At
- дополненная
- Остин
- Власти
- автономный
- в среднем
- AWS
- фон
- ГРУППА
- Бангладеш
- Использование темпера с изогнутым основанием
- основанный
- бас
- летучие мыши
- BE
- , так как:
- становится
- было
- до
- за
- не являетесь
- существ
- Преимущества
- Лучшая
- между
- Beyond
- Бленд
- Синии
- Книги
- Границы
- изоферменты печени
- Границы
- граница
- оценки
- Коробка
- приносить
- широкий
- строить
- Строительство
- построенный
- встроенный
- бремя
- но
- by
- вычислять
- рассчитанный
- расчет
- CAN
- не могу
- возможности
- возможности
- капитализировать
- захваченный
- случаев
- каталог
- категории
- Категории
- вызванный
- CDC
- Центры
- Центры по контролю и профилактике заболеваний
- центральный
- Генеральный директор
- проблемы
- изменение
- изменения
- характеристика
- главный
- Китай
- выбранный
- класс
- классификация
- Очистить
- облако
- Соучредитель
- код
- сотрудничество
- совместный
- собирать
- лыжных шлемов
- Колонки
- сочетание
- Связь
- комплекс
- компоненты
- комплексный
- вычисление
- Конфигурация
- рассмотрение
- считается
- последовательный
- содержащегося
- содержит
- континент
- беспрестанно
- (CIJ)
- контраст
- контроль
- Основные
- краеугольный камень
- коронавирус
- страны
- чехол для варгана
- охват
- покрытый
- Covid-19.
- Создайте
- создали
- Создающий
- создание
- Критерии
- критической
- Пересекать
- решающее значение
- CTO
- культурный
- Клиенты
- ежедневно
- темно
- приборная панель
- данным
- Анализ данных
- точки данных
- наука о данных
- Наборы данных
- Определяет
- обезлесение
- демографический
- демонстрировать
- убивают
- демонстрирует
- зависимый
- развертывание
- Производный
- назначенный
- желанный
- обнаруживать
- обнаружение
- Определять
- развивать
- развитый
- развивающийся
- умер
- разница
- различный
- трудный
- страшный
- направлять
- руководство
- катастрофа
- бедствия
- Болезнь
- заболеваний
- нарушения
- Бросается
- отчетливый
- бедствие
- распределенный
- распределенные системы
- район
- Разнообразие
- Разделение
- DJ
- дело
- доменов
- управляемый
- вождение
- дублированный
- два
- дубликаты
- в течение
- динамика
- каждый
- Рано
- земля
- легче
- легко
- Экономические
- Обучение
- Эффективный
- фактически
- эффективный
- эффективно
- еще
- включить
- позволяет
- позволяет
- охватывала
- охватывает
- охватывая
- заниматься
- инженер
- Проект и
- Инженеры
- Английский
- Английская премьер-лига
- Усиливает
- обогащать
- Весь
- Окружающая среда
- окружающий
- существенный
- установить
- налаживание
- оценивать
- оценивается
- События
- События
- со временем
- Каждая
- эволюция
- Исследует
- пример
- исполнительный
- опыт
- эксперту
- опыта
- эксплицитно
- исследование
- Больше
- Исследование
- продлить
- простирающийся
- обширный
- извлечение
- добыча
- облегчает
- облегчающий
- фактор
- факторы
- Осень
- Избранное
- Особенность
- Особенности
- Поля
- фигура
- Файл
- фильтрация
- фильтры
- окончательный
- Найдите
- Фирма
- Фокус
- внимание
- после
- Что касается
- лес
- форма
- формат
- формы
- найденный
- Рамки
- от
- фундаментальный
- финансирование
- далее
- будущее
- собранный
- порождать
- геномика
- географический
- географический
- Юрий
- получить
- Глобальный
- Глобальное здоровье
- ГЛОБАЛЬНО
- цель
- Правительства
- GP
- графика
- величайший
- Зелёная
- GUEST
- Guest Post
- Гупта
- практический
- упряжь
- Есть
- he
- Медицина
- Система здоровья
- здравоохранение
- помощь
- High
- высокое разрешение
- наивысший
- основной момент
- очень
- его
- исторический
- исторически
- кашель
- хостов
- Как
- How To
- HPC
- HTML
- HTTPS
- человек
- человеческие факторы
- Людей
- ID
- Идентификация
- идентифицированный
- определения
- идентифицирующий
- if
- изображение
- Классификация изображений
- изображений
- картина
- Изображениями
- Влияние
- реализация
- Импортировать
- улучшение
- in
- В других
- включают
- включает в себя
- В том числе
- включать
- включает в себя
- индекс
- Индексы
- Индия
- Индикаторные
- индикаторы
- Индексы
- промышленность
- инфекционный
- повлиять
- влиятельный
- наделяют информацией
- информация
- информативный
- Инфраструктура
- изобретательность
- начальный
- инициативы
- инновационный
- инновационные технологии
- вход
- размышления
- пример
- рефлексологии
- Интегрируя
- интеграции.
- взаимодействовать
- взаимодействие
- взаимодействие
- интерактивный
- интерес
- Интерфейс
- Мультиязычность
- на международном уровне
- пересекаться
- в
- ходе расследования,
- IT
- ЕГО
- работа
- присоединился
- JPG
- всего
- только один
- Основные
- Вид
- известный
- Labs
- Земля
- язык
- большой
- крупномасштабный
- прочный
- слой
- слоистый
- вести
- Лиды
- Лига
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- оставил
- уровень
- уровни
- Используя
- библиотеки
- ЖИЗНЬЮ
- Медико-биологическая промышленность
- легкий
- такое как
- вероятность
- Вероятно
- ОГРАНИЧЕНИЯ
- ограничивающий
- Живет
- LLM
- локальным
- любит
- низший
- машина
- обучение с помощью машины
- Главная
- сделать
- Малайзия
- управление
- многих
- карта
- отображение
- рынок
- математике
- Май..
- меры
- основным медицинским
- объединение
- метод
- метрический
- Майкл
- может быть
- миллионы
- смягчать
- ML
- модель
- моделирование
- Модели
- Мониторинг
- БОЛЕЕ
- более эффективным
- самых
- в основном
- многогранный
- с разными
- Музыка
- имя
- натуральный
- Необходимость
- Новые
- следующий
- некоммерческий
- ноутбук
- роман
- сейчас
- NumPy
- объекты
- наблюдение
- Получает
- происходить
- of
- Предложения
- .
- on
- ONE
- только
- Операционный отдел
- or
- организация
- организации
- Другое
- Другое
- наши
- внешний
- вспышка
- изложенные
- выходной
- внешнюю
- за
- завышенный
- обзор
- панд
- пандемия
- параметры
- особенно
- партнерства
- Прошло
- страстный
- мимо
- запатентованная
- пациент
- паттеранами
- Пол
- Люди
- процент
- производительность
- выполнены
- период
- перспектива
- Перу
- явление
- физический
- врач
- мародерство
- основной
- Pixel
- планета
- Платформа
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- Играть
- игры
- пунктов
- Polygon
- поп
- населенный
- популяции
- должность
- возможное
- После
- потенциал
- предсказывать
- Predictions
- премьер-министр
- Подготовить
- представить
- предотвращение
- первичный
- приоритезация
- Проактивная
- вероятно
- процесс
- обработка
- производит
- производит
- запрограммированный
- свойства
- собственность
- ( изучите наши патенты),
- обеспечивать
- при условии
- приводит
- обеспечение
- что такое варган?
- здравоохранение
- Питон
- количественно
- количественный
- быстрее
- ассортимент
- ранжирование
- быстро
- Обменный курс
- Сырье
- Reading
- Red
- снижение
- снижение
- относиться
- отражает
- региональный
- региональном
- районы
- относится
- Отношения
- соответствующие
- удаленные
- удаление
- удаление
- Reporting
- Отчеты
- представление
- представитель
- представляющий
- представляет
- исследованиям
- ресурс
- Полезные ресурсы
- ответ
- Итоги
- показывать
- выявление
- Богатые
- правую
- Снижение
- рисках,
- Rivers - Реки
- надежный
- Роли
- Бег
- sagemaker
- SAND
- спутник
- Сохранить
- масштабируемые
- сцена
- SCI
- Наука
- НАУКА
- Ученые
- сектор
- безопасность
- поиск
- выбор
- старший
- служит
- Услуги
- Населенные пункты
- несколько
- тяжелый
- Форма
- формирование
- общие
- должен
- Шоу
- значительный
- существенно
- с
- одинарной
- навыки
- отрывок
- снег
- So
- отрезвление
- Соцсети
- социально-экономические
- Software
- разработка программного обеспечения
- Решение
- Решения
- Источники
- пролеты
- пространственный
- специализация
- конкретный
- скорость
- распространение
- весна
- и политические лидеры
- Начало
- статистика
- Статистика
- Статус:
- Шаги
- стратегий
- поток
- упорядочить
- строка
- сильный
- исследования
- последующее
- существенный
- Успешно
- такие
- предлагать
- Вс
- поддержка
- поддержки
- Поддержка
- Поверхность
- наблюдение
- восприимчивость
- система
- системы
- взять
- целевое
- команда
- технологии
- Технический
- технические навыки
- снижения вреда
- Технологии
- тестXNUMX
- чем
- который
- Ассоциация
- Местоположение
- мир
- их
- Их
- тогда
- следовательно
- Эти
- они
- этой
- угрозы
- Через
- время
- в
- инструментом
- инструменты
- к
- традиционный
- трафик
- Train
- Обучение
- перевод
- Transform
- трансформация
- переход
- переход
- в мозге
- надежных
- мелодии
- два
- TX
- напишите
- Типы
- В конечном счете
- понимать
- понимание
- Прошел
- неизвестный
- городской
- использование
- используемый
- использования
- через
- ценностное
- Наши ценности
- переменная
- различный
- растительность
- версия
- вертикалей
- Вид
- вирус
- вирусы
- видение
- Войти
- визуальный
- визуализация
- визуализации
- предупреждение
- законопроект
- Вода
- we
- Web
- веб-сервисы
- вес
- ЧТО Ж
- пошел
- были
- влажный
- который
- в то время как
- КТО
- чья
- широко распространена
- в
- без
- Работа
- рабочий
- работает
- Мир
- Всемирная организация здравоохранения
- X
- год
- лет
- Ты
- ВАШЕ
- зефирнет
- зоны