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World File Search System不确定的
良好的实践指导 - 管理 - 遗产 - abo ...
•对初次测试的不确定的ABO组可能会导致所有患者的输血和不正确的决策延迟，包括移植受者在内•输血实验室中的策略和程序，以调查和解决所有临床方案中的不确定的血液群体在所有临床情况下都必须与UK国家/英国社会的研究及其对血液的研究（BSS）的研究•BSS的范围•BSS的所有目标•BSS的范围•BSH），•BSH）。异常并定义血型。这可能需要转介给参考实验室。在解释测试结果时必须进行完整的输血历史，包括•LIM的配置必须确保无法发出ABO不兼容的血液成分不能发出•不确定的血液组场景必须包括在实验室人员的能力和培训计划中移植接收者•政策，程序和过程必须考虑沟通，领导，安全文化，人为因素和人体工程学对安全决策的影响
带有多目标设计的机翼优化设计 - ArTS
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流计算相结合。基于多保真替代的方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化翼型的气动设计。
利用多保真高斯过程回归对具有几何不确定性的翼型进行多目标设计优化 ⋆
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流量计算相结合。基于多保真度替代方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化机翼的气动设计。
APTO DC有限税策略
•确保履行所有法定义务，在合适国家的适当时间支付适量的税款； •以负责任的方式满足所有合规性和披露要求； •确保所有司法管辖区的所有税收申请都是合规的，并及时提交，并且在适用的情况下，•税收策略确保进行任何税收计划是出于善意的税收征税方式，不应被视为人工或无需进行内部或外部专业知识，以至于有必要的范围是不确定的，以至于无需施加不确定的实质性，以至于有必要的实质性; •确保所有系统都充分稳健且合规，以支持税收策略；
药物名称：Durvalumab
注意：•由于潜在的干扰杜瓦卢马布的功效，避免在开始杜瓦卢马布之前避免进行全身性皮质类固醇或免疫抑制剂；在用durvalumab治疗期间可以使用皮质类动物或免疫抑制剂来治疗免疫介导的不良反应2,6•目前正在研究接受免疫疗法的患者的疫苗接种安全性和功效，目前正在接受7-10•在同一时间进行肥沃的肥料中进行化学疗法时，请进行durvalumab的施用：不确定的信息：不确定的信息：不确定的信息：不确定的信息：不可能的信息：不确定的信息信息：不确定的信息：不可接受的信息：不可接受的信息：不可接受的信息：不可接受的信息。据报道，关于雄性或女性生殖器官。2妊娠：尚未在孕妇中研究杜瓦卢马布。内源性IgG1已知可以越过胎盘屏障，尤其是在三个月期间。 因此，作为人源化的IgG1抗体，预计杜瓦卢马布将从母亲传播到胎儿。 在动物模型中，阻塞PD-L1信号传导破坏了对胎儿的耐受性，并导致流产和死产率提高。 生殖潜力的妇女应在Durvalumab上使用有效的避孕措施，并在治疗后三个月停止使用避孕药。 2不建议母乳喂养，因为可能分泌到人类母乳中。 在动物研究中，在母乳中检测到durvalumab，并与过早的新生儿死亡有关。 妇女在母乳喂养之前至少要等到最后一剂Durvalumab后三个月等待。 2内源性IgG1已知可以越过胎盘屏障，尤其是在三个月期间。因此，作为人源化的IgG1抗体，预计杜瓦卢马布将从母亲传播到胎儿。在动物模型中，阻塞PD-L1信号传导破坏了对胎儿的耐受性，并导致流产和死产率提高。生殖潜力的妇女应在Durvalumab上使用有效的避孕措施，并在治疗后三个月停止使用避孕药。2不建议母乳喂养，因为可能分泌到人类母乳中。在动物研究中，在母乳中检测到durvalumab，并与过早的新生儿死亡有关。妇女在母乳喂养之前至少要等到最后一剂Durvalumab后三个月等待。2
RQ-0515胎儿性别 - QuestionNaire
在大约5％的情况下，最初的结果可能是不确定的。这可能是由于技术局限性，生物学变化（低于测试灵敏度的循环量的数量）或样本中可能的干扰。在这种情况下，在新样本中需要15天后的测试重复后，将需要一个新的集合。一些基于肝素的抗凝剂等药物可能会抑制测试，也会导致不确定的结果。第二个样本结果的可能性不确定，但并不常见。这种情况可能与孕产妇血液中胎儿物质的低存在有关，即使在后期或所执行方法的技术特征也是如此。
使用自适应U-NET和局部卷积神经
根据2015年阿尔茨海默氏症的报告，世界上有4600万人患有痴呆症。疾病的诊断有助于医生更好地治疗患者。疾病的迹象之一与白质，灰质和脑脊液有关。因此，脑成像中三个组织的自动分割尤其是磁共振成像（MRI）在医学分析中起重要作用。在这项研究中，我们提出了一种有效的方法，可以在三维（3D）脑MRI中自动细分这些组织。首先，深度学习模型用于细分肯定和不确定的区域。在不确定的区域中，另一个深度学习模型用于对每个像素进行分类。在实验中，一种自适应U-NET模型，用于分割确定和不确定的区域，并且使用多个输入的局部卷积神经网络（CNN）模型仅在不确定区域中对每个像素进行分类。使用真实的图像数据库，Internet脑部分割存储库数据库评估我们的方法，其中有18人（IBSR 18）（https://www.nitrc.org/projects/ibsr），并与艺术方法进行比较。