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使用机器学习来识别与1型糖尿病老年人严重低血糖症相关的特征：病例 - 对照研究的事后分析
摘要引入具有1型糖尿病的老年人（OAS）的严重低血糖（SH）与深远的发病率和死亡率有关，但其病因可能是复杂且多因素的。增强的工具以识别需要SH高风险的OA。这项研究使用机器学习来确定有或没有最近SH的人的特征，从一系列人口统计学和临床，行为和生活方式以及神经认知特征以及连续的葡萄糖监测（CGM）度量中选择。分析了涉及从T1D交换临床网络募集的OA的病例对照研究的研究设计和方法数据。随机森林机器学习算法用于阐明与病例与控制状态相关的特征及其相对重要性。具有连续丰富特征集的模型被检查以系统地纳入可能的风险特征的每个领域。分析了来自191型糖尿病的191个OA（女性47.1％，92.1％非西班牙裔白色）的结果数据。在模型中，低血糖不认识是与SH历史相关的最高特征。对于具有最丰富输入数据的模型，最重要的特征是低血糖不认识，低血糖恐惧，CGM的变化系数，％time time time time dlime葡萄糖低于70 mg/dl，以及TRAIL TRAIL trail frail frail far Trag a fors be Score b得分。结论机器学习可以通过识别与SH相关的关键特征来增加OA的风险分层。需要前瞻性研究来确定这些风险特征的预测性能。
肿瘤浸润淋巴细胞和辅助化疗后胃癌患者的存活：经典试验的事后分析
©作者，在Springer Nature Limited的独家许可下2023。该文章的此版本已被接受，在同行评审（适用时）之后，并受到Springer Nature的AM使用条款的约束（https://www.springernature.com/gp/gp/open- research/laticies/clestion/comented-compacted-manuscript-terms），但并不反映记录和任何更正后的记录和任何更正的记录。记录版本可在线获得：http：//dx.doi.org/10.1038/s41416-023-02257-3
基于深层确定性政策梯度在动态环境中自动驾驶移动机器人的自主驾驶：奖励成型和事后的经验重播
摘要：在本文中，我们提出了一种基于增强学习的端到端学习方法，用于在有障碍的动态环境中自动驾驶移动机器人。应用两种附加技术来加固学习同时帮助移动机器人找到最佳政策，以无需碰撞而到达目的地。首先，多功能奖励整形技术通过利用有关目的地和障碍的信息来指导代理商实现目标。接下来，采用事后的经验重播技术来解决由稀疏奖励问题引起的经验不平衡，可以帮助代理商找到最佳政策。我们在模拟和现实世界环境中验证了所提出的技术。为了评估所提出方法的有效性，我们比较了五种不同情况的实验。
职权范围 - SCORE 计划事后影响...
国际劳工组织与非洲、亚洲和拉丁美洲新兴经济体的政府机构、培训机构、行业协会和工会合作，为企业提供 SCORE 培训。自 2009 年以来，瑞士国家经济事务秘书处 (SECO) 和挪威发展合作署 (NORAD) 一直为 SCORE 计划提供资金。该计划分四个阶段实施。在过去 14 年中，该项目确定了能够以可持续的方式提供 SCORE 培训和相关中小企业支持服务的机构。它支持合作机构和培训师调整培训材料，以满足中小企业、主要买家和其他捐助者的特定需求。该计划还与主要政府机构合作，将重要的 SCORE 培训概念纳入中小企业发展的国家框架。
2023后事后
MIL-SPEC制造有限责任公司杂项金属INC MONTI INC MOSER ENGINEERING MOSER ENGINEMOR SERVICY多轴编程LLC Nachi America Inc.国立标准与技术研究所NAVISTAR NAVISTAR NEADE NORDEN NORFOLK NORFOLK NORFOLK NORFOLK NORDROP GRUMMAN NORKOR GRUMMAN NOTOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR NUCOR钢铁Pelican Products，Inc。Pfaff Molds Phillips Corp Phoenix精密加工塑料塑料蛋白酶pleaurecraft Engine Group group，一家Rockwell Automation Company PMW Aero PPG PRPG Precision Millwright＆Machine Precision topision Teperties precision templecision precorive tepertive processive渐进的机器工程工程pusem Automation Automation Automation Purem Quality Metal Fap Race Race City Coreing Incat.
访问不是事后的想法：将来可以公平地获得救生治疗剂的学习和机会
我们在这里分享的观察结果是基于访问价值链的系统性分析，包括财务，政治和监管组件。在本文档中，我们重点介绍了Covid-19的有关治疗产品的经验教训，以确保将来考虑特定于治疗剂的元素，以及从诊断和疫苗中学到的经验教训。本文档中总结的见解是指COVID-19治疗学，并以我们作为获得Covid-19的Covid-19工具加速器（ACT-A）的共同领导1的经验为基础，我们的经验是我们在低名和中等阶级的典范中，以候选者为单位进行的综合评估，从而获得许多计划的经验。除了支持早期引入治疗剂和诊断的投资外，还可以对人口进行测试和治疗，这是严重的Covid-19的最高风险（以及与WHO，全球基金以及国际基金以及国际和国家利益相关者在内的发现并与多个合作伙伴进行协调）。该报告侧重于治疗学，但其他健康工具的许多相同问题和机会都更加普遍。我们继续倡导将这些机会包括在内，作为不断发展的全球大流行准备的基本组成部分。
Huang，Y.，Lu，J.，Lu，Y。和Liu，B。（2023）研究紧急喷雾剂对锂离子蝙蝠中热逃亡的繁殖的影响 dapagliflozin以及减少射血分数的心力衰竭中的身体和社会活动限制 dapagliflozin和心力衰竭的死亡模式，并改善了射血分数，均事事后分析
Huang，Y.，Lu，J.，Lu，Y。和Liu，B。 （2023）对紧急喷雾剂对锂离子电池内热失控传播的影响进行了研究。 储能杂志，66，107505。 （doi：10.1016/j.est.2023.107505）Huang，Y.，Lu，J.，Lu，Y。和Liu，B。（2023）对紧急喷雾剂对锂离子电池内热失控传播的影响进行了研究。储能杂志，66，107505。（doi：10.1016/j.est.2023.107505）
体重变化与血糖控制与2型糖尿病患者的Tirzepatide治疗之间的关系：超级临床试验计划的事后评估
图1减少HBA1C的参与者比例减轻了重量或重量/体重在主要终点下没有变化/体重增加。数据表示为减少HBA1C的参与者的比例（实心棒）和减少HBA1C或没有体重变化或体重增加（开放条）。分析的人群包括在第40周的主要终点（Superpass-1，Superpass-2和Superpass-5）或第52周（Surpass-3和Surpas-3和Surpas-3）的主要端点上具有可用体重和HBA1C数据的随机和治疗的研究参与者，不包括在救出或撤离研究药物后的数据。在HBA1C减少中的基线变化和减肥或增益的变化定义为主要终点的任何变化。每个条中的百分比总和不一定等于100，因为它们仅代表四个象限中的两个。IDE，胰岛素degludec;伊加尔，胰岛素甘蓝蛋白；遇见，二甲双胍； PBO，安慰剂； sema，semaglutide; SGLT2I，钠 - 葡萄糖共糖蛋白-2抑制剂； su，磺酰尿素
Krabbe病的临床前研究 比较阿尔茨海默氏病中脑脊液，血浆和神经成像生物标志物 的打孔CD3患者的事后分析 下一代微流体学：实现实验室-A 的承诺 结合IVU + OCT数据，生物力学模型和机器学习方法，用于精确冠状动脉斑块形态定量和帽厚度以及应力/应变指数预测 在编码转录因子的基因中引起疾病的突变，对光感受器发育至关重要 离子通道调节肠道免疫 无尿细胞的DNA多仪检测MRD并预测膀胱癌患者的存活 1型糖尿病儿童糖尿病性酮症酸中毒后的认知功能 通过美国食品和药物管理局美国医学毒理学学院COVID-19毒物药物毒理学项目 数字共享@贝克尔 - 华盛顿大学 NRAS突变物黑色素瘤中对免疫检查点抑制剂治疗的客观反应：系统评价和荟萃分析 神经网络预测用体外膜氧合治疗的小儿患者的射线照相脑损伤 针对AML和ALL -Digital Commons@Becker 以CXCR4为目标 tert，CNS恶性肿瘤的启动子
Krabbe病（KD）是由GALC基因突变引起的溶酶体储存疾病（LSD）。有50多种单遗传LSD，在很大程度上阻碍了儿童的正常发育，并且经常导致过早死亡。目前尚无LSD的治疗方法，可用的治疗通常不足，表演短，并且并非没有合并症或长期副作用。过去30年中，我们对LSD病理学以及治疗方案的理解取得了重大进步。最近根据这些进展开始了两项基于基因治疗的临床试验，NCT04693598和NCT04771416。本评论将讨论我们对KD的了解如何到达今天的位置，重点关注临床研究，以及发现的内容如何证明对其他LSD的治疗有益。
轴向银屑病关节炎和射线镜轴向脊椎关节炎之间的遗传和分子区别：四个3期临床试验的事后分析
和HLA-C12等位基因。与R-AXSPA相比，AXPSA患者的基线水平升高，血清IL-17A和IL-17F细胞因子，IL-17和IL-10途径相关基因的富集以及中性粒细胞基因标记物的富集。在AXPSA和非AXPSA队列中，细胞因子水平的降低以及与Guselkumab治疗相关的基因表达的归一化是可比的。结论：HLA遗传关联，血清细胞因子和富集分数的差异支持AXPSA和R-AXSPA可能是不同的疾病的概念。Guselkumab对AXPSA和非AXPSA患者观察到的细胞因子水平和与途径相关的基因的综合药效学作用与在PSA队列中证明的临床改善一致。这些发现有助于理解AXPSA和R-AXSPA之间的潜在遗传和分子区别。试验注册：ClinicalTrials.gov识别剂，NCT03162796，NCT0315828，NCT02437162和NCT02438787。