Описание тега silver-spoon

Это интересно. Большинство пластиковых колец ( так называемые опорные кольца проигрыватели) являются съемными и могут быть удалены, а также. Небольшой пластиковый кусок, который подключен может быть покрыта как говорилось ранее с металлом при выпечке, чтобы предотвратить перегрев. Вы засиделись. Это была полностью твоя вина. Они оштрафуют вам немного (извините, но за $ 40-это почти ничего для тех, кто может позволить себе путешествовать по всему миру). Так что, действительно, я не вижу, в чем твоя проблема. спасибо за Ваш быстрый ответ, К сожалению, это не работает. Вот выход (первый раз с собственной планировкой, второй с де): Я понимаю, но спойлер блок должен использоваться только если это спойлер к аниме/манге. Есть ли причина, что было бы?

То, что вы описываете здесь-это в компьютерном виде вишни сбор заблуждение. Прежде чем ответить на ваши вопросы конкретно, я хотел бы отметить, что, прежде чем взять плохой умысел или грубая игра, рассмотреть биологическая изменчивость в данных, и трудности написания обобщенных решений биологических проблем. Возьмите его с 3-го года аспирантом и bioinformatician на тренировке, это не прямо вперед, чтобы разработать инструменты для биологических наборов данных. Существуют как биологические и технические проблемы в письменном виде "защиты от дурака" программа в области биоинформатики.

Считают, например, что существует несколько способов оценки ошибки и частота ложных обнаружения (ФДР). Есть также различные уровни пороговых значений, используемых в разных лабораториях. Любое эвристическое значение, если жестко, может повлиять на результаты.

Аналогично биологическому разнообразию, а также технической вариативности введен рекламе слесарная, вероятно, будет иметь серьезное влияние на данных. Как только все сводится к большому столу чисел, все, что изменчивостью подразумевается и при этом часто забывают.

Что сказал, Мои ответы на ваш вопрос(ы):

Нет , это не часто, чтобы выбрать наборы данных, просто чтобы показать, что ваша модель/программное обеспечение работает, по крайней мере, не публично. Что бы идти против научной строгости и нравственности. В то же время, вы начинаете от того, что у вас имеется. Я обычно начинаю с наборами данных у нас в лаборатории, когда я начинаю разработку нового инструмента. Но для того, чтобы опубликовать свой метод, как правило, следует показать, что она работает на данных из независимых источников, или альтернативных типов данных и т. д. В целом, ваши результаты могут не отражать все данные там.
Невозможно ответить на этот вопрос, фактически. Я уверен, что есть рецензенты, которые взглянуть на исходные данные и/или исходный код, но маловероятно, что любой рецензент на самом деле лезет в исходный код, строка за строкой, чтобы увидеть, если все подтвердится. Но я также уверен, что есть некоторые, кто просто посмотреть, если вы на самом деле исходный код или тест данных или нет, Без на самом деле взглянуть на них.
Вы всегда можете сделать это, конечный пользователь или нет. Но будьте осторожны, прежде чем вы идете свисток на чужое рукоделие (который, вероятно, принимал их значительное количество времени и денег) вы лучше получить ваши факты прямо. Утверждая, что они продают ложные результаты или просто неправильно интерпретировали их результаты-это очень серьезное обвинение, особенно если авторы-известные и уважаемые в области.

Прежде, чем написать письмо в редакцию (который, насколько мне известно, обязанность публикации рассматриванием критика на то, что было опубликовано в этом журнале), вы должны проверить, и перепроверитьрезультаты. Убедитесь, что вы не недоразумение заявления в оригинальной работе. Убедитесь, что вы не непонимание собственных результатов. Убедитесь, что вы наблюдали-это не побочный эффект наборов данных или собственного использования программного обеспечения, попробуйте поговорить с другими людьми, которые использовали программное обеспечение. И убедитесь, ваш руководитель (в группе и др.) за вас, сделать свои собственные результаты исследован вашего начальства и коллег.

Если все прошло успешно вы можете, и должны, информирует журнал, что результаты в оригинальной статье, возможно, не отражают действительности, и что вы не смогли повторить результаты на независимых наборов данных, а затем показать свои результаты.