XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System估计
引用Jia C，Qin Y，Han Y，Ding W，Pei Y和Zhao Y（2025）一种有限的采样策略，用于估计小儿造血
Busulfan（BU）是一种用于化学疗法方案的烷基化剂，以及诸如环磷酰胺（CY）和氟甲滨（Flu）的药物，用于造血干细胞移植（HSCT）。由于对儿童全身照射的长期影响的担忧，基于BU的调节方案已被广泛应用于小儿造血干细胞的调节。但是，BU具有狭窄的治疗窗口，其药代动力学特征显示出显着的个体间变异性，这在儿童中尤其明显（Marsit等，2020）。不足的药物暴露与移植衰竭或复发率更高有关，而过度暴露与毒性增加和与移植相关的死亡率增加有关（Bartelink等，2016）。值得注意的是，BU的效率和不良药物反应与其血液浓度的集中时间曲线（AUC）紧密相关，因此通常需要进行治疗药物监测（TDM）以实现个性化药物管理（Rasor等人，Rasor等，2019; Sweiss等，2019; Sweiss等，2020; Bogn。;Bognàret，2022; bogn- et al et a，202 and a，202 al an a e，202 al an a g an，202 and al a a n a e，202 al。有限的采样策略（LSS）是一种使用药代动力学模型来确定最佳采样
基于选择性听觉注意解码的脑部计算机界面的无监督精度估计
摘要 - 目的：选择性听觉注意解码（AAD）算法处理大脑数据（例如脑电图），以解码一个人参加的多个竞争声源。例子是神经ste的助听器或通过脑部计算机界面（BCI）进行通信。最近，已经证明可以在无监督的环境中基于刺激重建的刺激重建来训练此类AAD解码器，在这种情况下，没有关于参加哪种声音源的地面真相。在许多实际情况下，这种地面真相标签不存在，因此很难量化解码器的准确性。在本文中，我们旨在开发一种完全无监督的算法，以估算竞争性说话者聆听任务期间基于相关的AAD算法的准确性。方法：我们通过将AAD决策系统建模为具有添加剂白色高斯噪声的二进制相移键通道来使用数字通信原理。结果：我们表明，针对不同量的培训和估计数据以及决策窗口长度，提出的无监督性能估计技术可以准确地确定AAD准确性。此外，由于不同的应用需要不同的目标准确性，因此我们的方法可以估计任何给定目标准确性所需的训练量最小。结论：我们提出的估计技术准确地预测了基于相关的AAD算法的性能，而无需访问地面图标签。在BCIS中，它可以支持强大的沟通范式，并提供护理人员的准确反馈。显着性：在神经启动的助听器中，我们方法提供的准确性估计值可以支持时间自适应解码，动态增益控制和神经反馈。
通过火焰原子发射法估计巴比伦省某些水域Bozhin Rahim Muhamad sulaim
注释：镁是重要的元素，也是重要的矿物质，在许多身体功能中起着至关重要的作用。有必要保持肌肉放松，适当的神经功能和常规的心跳以及促进血液凝血过程。建议使用这种重要的矿物，以日常摄入量，以帮助保持整体福祉并促进整日平静感。但是，至关重要的是要意识到过度消耗镁可以通过抑制其他重要元素的吸收来导致并发症。这些元素在体内的积累最终可能达到有毒水平，从而带来严重的健康风险。因此，建立一个独特的质量保证标准很重要，以确保该矿物的水平不超过饮酒和灌溉水的安全限制。这项研究彻底检查了整个巴比伦省各个位置的最大浓度水平的侵权。这项研究不仅对环境完整性至关重要，而且对于维护公共卫生和确保社区安全至关重要。
单级篮子试验中的回应率估计
摘要。肿瘤学的治疗进步已基于特定的基因组畸变过渡到靶向治疗。这种转变需要在临床试验中进行创新的统计方法，尤其是在总体协议研究的新兴范式中。篮子试验是一种总体方案，评估了共享共同基因组畸变但在肿瘤组织学上不同的同类群体中的单一治疗方法。在具有运营优势的同时，对篮子试验的分析引入了有关统计推断的挑战。篮子试验可用于确定目标治疗的肿瘤组织学有望足以搬迁以确定临床评估，并可以采用贝叶斯设计来支持这一决策。除了决策之外，对队列特异性响应率的估计对于为后续试验的设计提供了高度相关。这项研究通过仿真研究评估了具有二元结果的七种贝叶斯估计方法，与（频繁的）样本比例估计值形成鲜明对比。目的是提出特定于响应率，重点是平均偏差，平均平方误差和信息借贷程度。探索了各种场景，涵盖了整个队列中的均匀，异类和聚类的响应率。评估方法的性能显示出偏见和精确度的相当大的交易，强调了基于试验特征的方法选择的重要性。Berry的方法在异质性有限的情况下表现出色。在更一般的情况下没有明确的获胜者出现，方法性能受到了对整体平均值，偏见以及先验和调整参数的选择的收缩量所影响。挑战包括方法的计算复杂性，需要仔细调整参数和先前的分布规范以及对其选择的明确指导。研究人员应在设计和分析篮子试验时考虑这些因素。
影响系统性冠状动脉风险估计的因素2（...
摘要背景：本研究旨在确定与显然40-69岁的健康个体中致命和非致命心血管疾病（CVD）事件的10年风险有关的因素。方法：根据Score2中的CVD风险，将148例未建立CVD的患者分为低风险（70名患者）和高风险（78名患者）组。结果：高风险患者出现较高的左心房体积指数（LAVI）（p = 0.003），左心室质量指数（LVMI）（p <0.001），以及早期舒张期传播流量与早期舒张期二刺激性末端运动峰值的峰值峰值的比率（p <0.00，e/e/e'）（e/e/e'），但是（vo 2 at）（p = 0.02）和最大氧气吸收（vo 2max）（p = 0.008），与它们的对应物相比。高危患者的高敏感性心脏肌钙蛋白T（HS-CTNT）（p <0.001）和脑纳替肽（NT-ProBOBNP）（p <0.001）的N末端促hor激素值较高（p <0.001）和肾小球过滤率（GFR）（GFR）（P <0.001）。在多个逻辑回归模型中，E/E'> 6.75 cm/s（OR 3.9，95％CI：1.5-10.3; p = 0.004）和HS-CTNT> 4.8 pg/ml（OR 6.02，95％CI：2.3-15.8; P <0.001）独立于高和极高的CVD风险。SCORE2 (%) correlated positively with metabolic age (R Spearman = 0.79; p < 0.001), hs-cTnT (R = 0.6; p < 0.001), and NT-proBNP (R = 0.5; p < 0.001) and negatively with GFR (R = –0.5; p < 0.001) and VO 2max (mL/min/kg) (R = –0.3; p < 0.001）。结论：E/E'和较高的HS-CTNT水平升高独立地预测得分2中的风险很高且非常高的风险。关键字：Score2，CVD风险，冠状动脉疾病，动脉粥样硬化，螺旋凝结法增加的10年心血管疾病风险与较高的代谢年龄，较高的NT-ProBNP和HS-CTNT以及GFR的较低水平相关。
对相干超级嘈杂通道的量子参数估计
由量子噪声造成的一般量子统一操作员被复制并插入一个相干超级式通道中，超过两个路径在嘈杂的单位上跨越探测器，并由控制量子驱动。对探针控制量子对的关节状态上的超塑通道进行的转换实现进行了表征。然后对超座通道进行特定分析，以分析嘈杂单一的相位估计的基本计量学任务，并由Fisher信息，经典或Quanth评估。与常规估计技术进行了比较，并通过最近研究了具有无限因果关系的量子切换通道，该通道最近研究了相似的相位估计任务。在此处的分析中，第一个重要的观察结果是，尽管它从未直接与估计的单一估计的单一相互作用，但可以单独测量它以进行有效的估计，同时丢弃与单一相互作用的探针Qubit。此属性也带有开关通道，但不可访问的技术无法访问。在一般条件下，此处表征了控制量子标筒的最佳测量。第二个重要的观察结果是，噪声在将控制矩偶联到单位的耦合中起着至关重要的作用，并且即使使用完全去极化的噪声，控制量矩形在非常强的噪声下仍可以进行相位估计的操作，而常规估计和切换通道在这些条件下也不正常。结果扩展了对相干控制通道的能力的分析，该通道代表可利用量子信号和信息处理的新设备。
基于显著性的脑电情绪估计特征融合模型
摘要 — 在评估情绪的不同方式中，代表大脑电活动的脑电图 (EEG) 在过去十年中取得了令人鼓舞的成果。EEG 的情绪估计有助于某些疾病的诊断或康复。在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了 EEG 特征图的两种不同表示：1) 基于顺序的 EEG 频带功率表示，2) 基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种创新方法，根据基于图像的模型的显着性分析来组合信息，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP 和 MPED。对于三个提出的数据集，所取得的结果优于最先进方法的结果，标准差较低，反映了更高的稳定性。为了可重复性，本文提出的代码和模型可在 https://github.com/VDelv/Emotion-EEG 获得。
单位评估计划制定指南
在这个例子中，数学中心希望通过制定一项提高学生学习技能的新计划来影响毕业率。他们发现的研究表明学习技能对提高课程成绩有影响。课程成绩提高可以提高整体 GPA，这是有道理的。他们也有经验证据表明更高的 GPA 与毕业率有关。但是，他们无法直接将其与毕业率联系起来，因为这些数据要到很晚（报告结果到期后）才能获得，而且许多其他变量可能会干预他们的计划与毕业率之间的关系。因此，他们可能会在理由中指出他们影响毕业率的努力，但衡量更多“上游”的成功变量。例如，干预前后的学生学习技能。此外，他们还可以看看参与他们计划的学生在目标数学考试中的成绩是否更高
dosimetric-comporparison-bettwo-two剂量估计 -
目的：这项研究的目的是比较两种剂量计算算法 - 动物分析算法（AAA）（AAA）和Acuros XB（AXB） - 在立体术中使用Halcyon和TrueBeam辐射疗法的肺癌的组合（sbrt）在立体定向性身体放射治疗（SBRT）中的剂量差异（AXB）。材料和方法：一项回顾性研究，招募了20例在澳门Kiang Wu医院接受SBRT治疗的上叶或中叶的周围定位原发性肺癌或肺转移患者。CT图像被进口到Varian Eclipse治疗计划系统（TPS）版本17.01，用于使用RT设备中的AAA和AXB重新计划。根据放射疗法肿瘤学组（RTOG）-0813和RTOG-0915方案评估了有风险的计划质量和处于危险中的器官（OARS）标准。此外，还记录了监视器单元（MU），光束（BOT）和剂量计算时间，以评估治疗计划和交付效率。用p值<0.05确定统计显着性。结果：AAA提供了比AXB更好的合格性，异质性和R50％（0.91 vs 0.89，0.075 vs 0.096，1.05 vs1.07，p <0.05）。计算算法和RT设备都提供了与桨相比的剂量。值得注意的是，与Halcyon相比，TrueBeam需要更少的MUS（分别为65.1 vs 58.7，P <0.05）才能提供相同的剂量，而基于GPU的AXB的TrueBeam在减少剂量计算时间（P <0.001）方面具有优势。基于GPU的AXB的TrueBeam在RT治疗计划和交付方面非常有效。结论：剂量计算算法和RT设备在SBRT肺癌治疗中均有效，在目标覆盖率上具有很高的精度，而与OAR相当。
估计SARS-COV的RT-PCR阳性持续时间...
∗剑桥大学的MRC生物统计局。JB得到Bayes4Health（EPSRC EP/R01856/1）的支持。JB，PB和DDA得到了英国医学研究委员会（MRC）计划MRC_MC_UU_00002/11的支持。pb，th和dda由Wellcome Trust（227438/Z/23/Z）提供支持。ASW和KBP得到了美国国家健康研究所（NIHR）卫生保护研究部门的卫生保健相关感染和抗菌素抵抗，并在牛津大学与英国卫生安全局（UKHSA）（NIHR200915）合作。ASW得到了牛津NIHR生物医学研究中心的支持。KBP得到HUO家庭基金会和医学研究基金会（MRF-160-0017-ELP-POUW-C0909）的支持。BDMT通过MRC计划赠款（MC_UU_00002/2）和主题资金（MC_UU_0002/20-精密医学）支持BDMT。为了开放访问，作者已将创意共享归因（CC BY）应用于任何作者接受的手稿版本。†英国卫生安全局；剑桥大学的MRC生物统计学部门‡牛津大学纳菲尔德医学系； NIHR牛津生物医学搜索中心； NIHR医疗保健相关感染和抗菌耐药性研究部门，牛津大学。 * * *数学科学学院，诺丁汉大学††MRC生物统计学部门，剑桥大学；英国卫生安全局†英国卫生安全局；剑桥大学的MRC生物统计学部门‡牛津大学纳菲尔德医学系； NIHR牛津生物医学搜索中心； NIHR医疗保健相关感染和抗菌耐药性研究部门，牛津大学。* * *数学科学学院，诺丁汉大学††MRC生物统计学部门，剑桥大学；英国卫生安全局§牛津大学原科健康科学系；国家健康研究所健康保护研究所（NIHR HPRU）在牛津大学数学系曼彻斯特大学卫生保健相关感染和抗菌素抵抗方面的抗菌抗药性”。