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World File Search System事件时间
循环死亡后受控捐赠中的心脏移植：使用重建的事件时间数据
CDCD心的总数占2021年在美国（美国）可用于移植的5.4％的捐赠者心脏，但是随着采用方法的采用和每种采购技术的普及，在未来几年中估计这可能会增加到30％（5）。有两种主要的技术来运输和灌注同种异体移植物，即直接采购方案（DPP）和正常热区域灌注（NRP）（6）。这两种技术旨在克服CDCD心脏移植的主要挑战，这在其“冷”和“温暖”阶段都可以最小化缺血时间。两种采购技术之间的主要区别在于插管的顺序和机器灌注阶段的性质。dpp涉及在插管前插管和机器灌注之前去除心脏，然后将器官放在植入前冷藏中。因此，前后机器灌注阶段之前和之后存在冷缺血时间。相反，NRP涉及在植入前的爆发前使用心肺旁路（CPB）和体内心脏的机器灌注（7）。两种策略都遭受了最初的“功能性缺血时间”，一旦启动了WLST，就会宣布死亡并完成手术通道时，灌注状态低。
Mets：多元事件时间的分析
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BMT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32引导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 Bptwin。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 Calgb8923。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>36 cassewise。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>37 caswisis.test。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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深入生存分析模型的介绍，用于预测事件时间的结果
该专着旨在提供合理的独立现代生存分析介绍。我们专注于在神经网络的帮助下在单个数据点级别的预定时间结果。我们的目标是通过对读者进行精确的理解，确切地了解基本时间到的事实预测问题是什么，它与标准回归和分类之间的不同以及如何使用关键的“设计模式”，如何使用一次又一次的时间来衍生出新的与现代危险范围的经典方法，例如，诸如Cox Experial Modeliater intery Deeper Modeliator intery Deeper Modeliater of Cox kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl kapl型号。我们进一步研究了基本的事件预测设置的两个扩展：预测几个关键事件将首先发生，直到此最早事件发生（竞争风险设置），并预测事件的时间序列的时间序列，该时间序列越来越长。我们讨论了公平，因果推理，解释性和统计保证等各种主题。
WTTE-RNN：威布尔事件时间循环神经网络
在本文中，我们提出了一种预测事件发生时间的新模型：威布尔事件时间 RNN。这是一个用于预测下一个事件发生时间的时间序列的简单框架，适用于我们遇到连续或离散时间、右删失、重复事件、时间模式、随时间变化的协变量或不同长度的时间序列中的任何一个或所有问题。所有这些问题在客户流失、剩余使用寿命、故障、尖峰序列和事件预测中经常遇到。所提出的模型估计下一个事件发生时间的分布具有离散或连续威布尔分布，其参数是递归神经网络的输出。该模型使用生存分析中常用的特殊目标函数（删失数据的对数似然损失）进行训练。威布尔分布足够简单，可以避免稀疏性，并且可以轻松进行正则化以避免过度拟合，但仍然具有足够的表现力来编码诸如增加、平稳或减少风险之类的概念，并且如果允许的话可以收敛到点估计。预测的威布尔参数可用于预测下一个事件发生时间的预期值和分位数。它还会导致未来风险的自然 2d 嵌入，可用于监测和探索性分析。我们使用一个通用的删失数据框架来描述 WTTE-RNN，该框架可以轻松地与其他分布一起扩展并适用于多变量预测。我们表明，常见的比例风险模型和威布尔加速故障时间模型是 WTTE-RNN 的特殊情况。对具有不同程度删失和时间分辨率的模拟数据评估了所提出的模型。我们将它与二元固定窗口预测模型和处理删失数据的简单方法进行了比较。该模型优于简单方法，并且被发现具有许多优点和与二元固定窗口 RNN 相当的性能，而无需指定窗口大小和在更多数据上训练的能力。将 CMAPSS 数据集应用于模拟喷气发动机的 PHM 运行至故障得到了有希望的结果。
WTTE-RNN：威布尔事件时间递归神经网络
在本论文中，我们提出了一种预测事件发生时间的新模型：威布尔事件时间 RNN。这是一个用于预测下一个事件发生时间的时间序列的简单框架，适用于我们遇到连续或离散时间、右删失、重复事件、时间模式、随时间变化的协变量或不同长度的时间序列中的任何一个或所有问题时。所有这些问题在客户流失、剩余使用寿命、故障、尖峰训练和事件预测中经常遇到。所提出的模型估计下一个事件发生时间的分布具有离散或连续威布尔分布，其参数是递归神经网络的输出。该模型使用生存分析中常用的特殊目标函数（删失数据的对数似然损失）进行训练。威布尔分布足够简单，可以避免稀疏性，并且可以轻松地进行正则化以避免过度拟合，但仍然具有足够的表现力来编码诸如增加、平稳或减少风险等概念，并且可以在允许的情况下收敛到点估计。预测的威布尔参数可用于预测下一个事件时间的预期值和分位数。它还导致未来风险的自然 2d 嵌入，可用于监控和探索性分析。我们使用通用的审查数据框架来描述 WTTE-RNN，该框架可以轻松地与其他分布一起扩展并适用于多变量预测。我们表明，常见的比例风险模型和威布尔加速故障时间模型是 WTTE-RNN 的特殊情况。所提出的模型在具有不同程度的审查和时间分辨率的模拟数据上进行了评估。我们将其与二元固定窗口预测模型和处理审查数据的简单方法进行了比较。该模型优于简单方法，并且被发现具有许多优势和与二元固定窗口 RNN 相当的性能，而无需指定窗口大小和在更多数据上进行训练的能力。应用于 CMAPSS 数据集以进行模拟喷气发动机的 PHM 运行至故障得到了有希望的结果。