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现实世界中使用Nivolumab单一疗法用于晚期肾细胞癌的经验：多中心
1。。2。。3。西班牙西班牙的Saneago大学（USC）。4。<医学肿瘤学的div。5。。6。IVO），瓦伦西亚，西班牙。7。Insestute8。9。西班牙环球影城大学。10。。11。。
在骨病理学中使用干细胞 - ...
MaríaJoséPaspuelvilacísmajopaspuel@hotmail.com https://orcid.org/0009-0006-3435-5717骨科和创伤学的整体中心（CIOT）：Quito，Pichincha，EC
在 IBFD 相控阵中使用带近场消除技术的单基天线
同时发送和接收相同频率的无线信号已被认为是缓解频谱资源稀缺的一种颇具吸引力的方法 [1]。这是通过实现 IBFD 与现有技术相比可能实现的两倍频谱效率来实现的。此外，IBFD 还为电子战领域的同时多功能前端天线系统带来了机遇 [2]。IBFD 面临的主要挑战是自干扰 (SI)，即从发射机泄漏到其自身共定位接收机的自干扰 [3]。大多数系统需要非常高水平的自干扰消除 (SIC) 才能正常运行。通常，为了实现预期的 110-130 dB SIC，如图 1 所示，在三个级别实现消除：射频或天线、模拟和数字 [4]-[5]。
G-string V和EDUG数据分析软件在确定本科生的数学评分可靠性中使用尼日利亚贝努斯州大学的概括性理论的可靠性
概括性理论是围绕一组变异来源组织的，称为方面。这些是差异的驱动因素（项目，评估者，观察）。方面是指类似的测量案例。该方面的每个级别称为条件。表现出感兴趣的系统变化（学生，对象，观察者）的测量对象是代表真实，系统变化的测量对象，而不是变异的来源。在此实验中，测量学科是学生（S），三个组成部分是任务（T），场合和评估者（R）。根据居登的布伦南（Brennan）（2019年）的说法，这些方面可以分为两个广泛的类别：分化和仪器方面的方面。Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。 框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平
在低成本眼动追踪装置中使用前庭眼反射自动检测瞳孔并估计凝视
摘要 — 自动眼动追踪对于与患有肌萎缩侧索硬化症的人互动、用眼睛控制电脑鼠标以及对葡萄膜黑色素瘤进行控制性放射治疗都具有重要意义。据推测，凝视估计的准确性可能通过使用前庭眼动反射来提高。这种不自主的反射会导致缓慢的补偿性眼动，与头部运动的方向相反。因此，我们假设在眼动追踪过程中让头部自由移动一定比保持头部固定、只让眼睛移动产生更准确的结果。本研究的目的是创建一个低成本的眼动追踪系统，通过保持头部自由移动，将前庭眼动反射纳入凝视估计中。所用的仪器包括一个低成本的头戴式网络摄像头，可记录一只眼睛。尽管用于记录的网络摄像头是低端的，并且没有直接照明，但瞳孔检测是完全自动和实时的，采用了简单的基于颜色和基于模型的混合算法。本研究测试了基于模型的算法和基于插值的算法。根据凝视估计结果中的平均绝对角度差，我们得出结论，基于模型的算法在头部不动时表现更好，而在头部移动时同样表现良好。当头部自由移动时，使用任一算法，凝视点与目标点的大多数偏差小于 1 ◦，可以得出结论，我们的设置完全符合文献中的 2 ◦ 基准，而头部不动时的偏差超过 2 ◦。所使用的算法之前未在被动照明下进行测试。这是首次研究考虑到前庭眼反射的低成本眼动追踪装置。
在过度活跃的膀胱治疗中使用s骨神经调节
抽象过度活跃的膀胱综合征（OAB）是一种普遍的疾病，其特征是尿液紧急，频率和尿失禁，严重影响了患者的生活质量。s骨神经调节（SNM）已成为一种有效的治疗方法，特别是对于对常规疗法无反应的个体。SNM通过调节s骨神经活性来恢复正常的膀胱功能，从而提供症状缓解和增强的生活质量。最近的临床研究证明了其长期疗效，紧迫性和频率的持续改善以及患者的满意度高。SNM的机制涉及周围和中枢神经途径的调节，使过度活跃的逆转录病活性正常，并重新平衡兴奋性和抑制性神经信号。设备技术的进步，包括可充电系统和适应性刺激，进一步优化了其临床实用性。微创技术和改进的电极设计增强了SNM的安全性和可访问性，减少了并发症和恢复时间。SNM的新兴应用延伸到OAB之外，显示出管理神经源性膀胱，粪便尿失禁和慢性骨盆疼痛的潜力。与数字健康技术集成可以进行远程监控和个性化的调整，改善患者的结果和依从性。未来的方向包括探索合并疗法，扩展的指示以及为量身定制的神经调节的利用机器学习。这种进化强调了SNM在泌尿外科和多学科护理中的变革潜力。随着创新继续完善SNM，其在治疗复杂的骨盆疾病中的作用将扩展，为难治性疾病的患者提供耐用，有效的解决方案。关键字：s骨神经调节，过度活跃的膀胱综合征，神经调节疗法，尿失禁，骨盆疾病
在科学出版物中使用人工智能
AI中有无数使用的亚群岛。ml的特征是系统，这些系统学会根据其经验自动改进，而无需明确的编程。4“人工神经网络”是受人类大脑启发的模型，这些模型识别出生成学习的模式。5此外，还有“自然语言处理”（NLP），它通过使用自然语言（例如流行的“虚拟助手””而着重于人与计算机之间的关系。6最后，“计算机视觉”使计算机能够根据图像和视频（例如面部识别和基于图像的诊断）来解释和做出决策。7
SFGP 2007：在空气处理设备中使用的过滤介质上的微生物生长
这项工作涉及过滤媒体上的微生物增长，并着重于微生物群落扩散到过滤器培养基上的能力。研究了两种微生物类型：来自废水处理厂（SM）活性污泥的微生物（SM）和甲苯特定联盟（TSC）。该研究所考虑的过滤器培养基包含活性碳纤维（ACF），挥发性有机化合物（VOC），颗粒治疗目的，活化的碳纤维感觉（ACFF）以及活化的碳和纤维素纤维感觉（AC 2 F 2）。使用静态生长程序在100％的相对湿度下使用静态生长程序，将人工污染的过滤器提交给微生物定植。根据过滤器蛋白质含量测定法，已经使用实验室中开发的方法评估了每克过滤器的微生物的最终浓度。测量插入和过滤器的平均表面电荷以评估微生物对污染的影响。烟灰颗粒对TSC增殖的影响，然后研究AC 2 F 2滤波器。zeta测量能够评估微生物在过滤纤维上粘附的烟灰的刺激。微生物污染对过滤器通透性和下游颗粒的后果已在填充装置中评估。结果表明，AC 2 F 2与微生物定殖的更好分析。但是，SM在ACFF上比TSC有更多的困难，而SM与TSC相比，SM定居更容易AC 2 F 2。电荷表面测定已定义了TSC和AC 2 F 2的最佳静电兼容性，而SM和ACFF的最小静电兼容性。当在引入AC 2 F 2之前将烟灰添加到TSC上时，观察到高污染形状，而仅发生烟灰的情况下只有一小段污染形状。Zeta电位措施显示出有利的电荷条件，可在AC 2 F 2纤维上粘附于烟灰颗粒上的TSC。因此，烟灰可能已经在微生物广告中扮演了界面角色。这意味着颗粒之间的静电兼容性是评估微生物粘附到过滤器上的良好方法，但无法解释微生物增殖的整个机制。其他参数，例如营养
在部分jabuti-piranga甲壳重建中使用氰基丙烯酸酯蜡叶片（Chelonoidis Carbonaria）
电子邮件：victor.fslima@gmail.com摘要jabuti-piranga（Carbonaria chelonoidis），属于Chelonia和Cryptodira suborder的订单，是一个爬行动物，其特征是具有甲壳耦合的脊柱。该物种与其他物种的区别是通过在其四肢的远端具有红色的颜色，并呈现前额叶尺度和小。这项工作旨在报告使用伯恩斯（Burns）的jabuti-piranga carapace（C。Carbonaria）受害者创伤的部分重建中与氰基丙烯酸酯相关的碳氢化合物叶片的使用。它是在兽医诊所学校参加的A Jabuti-Piranga（C. C. C. Carbonaria）女性，成人，重2.5公斤，部分损失了其甲壳，这是与与家庭大火有关的船体创伤的受害者。作为治疗方法，用氯氧化物和芦荟提取物，Enrofloxacin和Meloxicam给药以及与氰基丙烯酸酯树脂相关的蜡叶片的应用清除伤口，以重建其船体。因此，使用与蓝晶相关的烃羊毛可有效地重建甲壳和骨骼和角膜，从而可以对内脏器官和睾丸的外骨骼进行保护。关键字：Chelonia，Cryptodira，外骨骼，创伤。摘要红脚的乌龟（Chelonoidis Carbonaria），与Chelonia和子顺序Cryptodira订购的ordogogoge，是爬行动物，其特征是其脊柱将其脊柱融合到甲壳上。在兽医教学诊所接受了一名女性，成年的红脚乌龟（C. carbonaria），加权2.5 kg。该物种在其四肢的远端以及分裂和小的前额叶尺度上以红色的色彩为特征。这项研究旨在报告与氰基丙烯酸酯有关的蜡叶片，以部分重建是由于烧伤引起的创伤的红色脚龟（C. bobonaria）的甲壳的部分重建。该动物由于由国内火灾造成的壳创伤而导致其甲壳的部分损失。作为治疗，使用洗涤胺和芦荟提取物进行伤口清洁，给药
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的方法。
可持续的金融欺诈检测包括在金融领域欺诈行为识别中使用可行且得体的表现。信用卡容易受到网络威胁，从而导致信用卡欺诈。欺诈者通过非法获取信用卡信息进行不诚实的行为，这种行为会给用户和公司带来经济损失。目前，深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 系统被部署在金融欺诈检测中，因为它们具有制造出发现欺诈交易的强大设备的功能。本文提出了一种基于云计算的财务管理财务数据分析，使用深度强化学习模型 (FDAFM-CCDRLM)。FDAFM-CCDRLM 模型的主要目的是改进经济管理中财务数据的分析。首先，在数据规范化阶段采用最小-最大规范化将输入数据转换为合适的格式。此外，提出的 FDAFM-CCDRLM 模型为特征选择过程的子集设计了一种黑翅风筝算法 (BKA)。对于分类过程，我们执行了双深度 Q 网络 (DDQN) 算法。最后，我们采用基于人工蜂群 (ABC) 算法的超参数范围方法来改进 DDQN 模型的分类结果。FDAFM-CCDRLM 系统的实验评估可以在基准数据库上进行测试。广泛的成果凸显了 FDAFM-CCDRLM 方法对金融数据分析分类过程的重要解决方案