摘要背景:自闭症谱系障碍 (ASD) 的异质性阻碍了生物标志物的开发,从而推动了亚型划分工作。大多数亚型划分研究将患有 ASD 的个体分为不重叠的 (分类) 亚组。然而,ASD 的持续个体间变异表明需要采用维度方法。方法:采用贝叶斯模型将患有 ASD 的个体的静息状态功能连接 (RSFC) 分解为多个异常 RSFC 模式,即分类亚型,以下称为“因素”。重要的是,该模型允许每个个体以不同程度表达一个或多个因素 (维度亚型划分)。该模型应用于来自两个多站点存储库的 306 名患有 ASD 的个体 (5.2 – 57 岁)。事后分析将因素与症状和人口统计学联系起来。结果:分析得出三个因素,具有可分离的全脑低 RSFC 和高 RSFC 模式。大多数参与者表达了多个(分类)因素,表明个体内存在多种亚型。所有因素都具有涉及默认模式网络的异常 RSFC,但不同因素之间的方向性(RSFC 过低或过高)不同。因素 1 与核心 ASD 症状有关。因素 1 和 2 与不同的合并症症状有关。年龄较大的男性参与者优先表达因素 3。这些因素在控制分析中表现稳健,与智商或头部运动无关。结论:至少存在三个具有可分离的全脑 RSFC 模式、行为和人口统计学特征的 ASD 因素。因素间异质性默认模式网络 RSFC 过低和过高可能解释了先前报告的不一致。这些因素区分了核心 ASD 和合并症症状——这是 ASD 中一个不太受重视的异质性领域。这些因素在不同程度的 ASD 患者中共同表达,从而协调了 ASD 异质性的分类和维度视角。
HAHNEL, Ulf 等人。能源决策和行为中的心理核算机制。收录于:《自然能源》,2020 年,第 5 卷,第 12 期,第 952–958 页。doi:10.1038/s41560-020-00704-6
目标受众 本次培训针对的是所有在卢森堡的工匠。目标欧洲立法在许多国家正在迅速变化。供应链在人权问题中发挥着根本性的作用。本次培训的目标是: - 了解和定位供应链中的人权。 - 防止侵犯人权行为对您的业务产生影响。
本文介绍了一种低成本、3D 打印、折叠式无人机的设计和开发,该无人机使用商用现货 (COTS) 组件用于陆地和行星外探索应用。飞行系统的设计方式是,无人机可以自行武装、根据需要重新定位,并在降落到预定的 GPS 位置之前获得稳定的悬停姿势。除了使用 GPS 导航进行着陆外,无人机不需要任何外部输入。本文还将介绍部署系统的设计和开发,该系统使用小型高功率火箭来模拟无人机的大气部署。测试旨在证明在大气注入期间从有效载荷罐部署无人机的可行性。该项目的独特之处在于它采用了一种新颖的方法,在弹道下降时从运载车辆部署无人机,从而允许将多架小型无人机插入大气层以进行行星探索。
在英国,目前(2025年1月)缺乏一种称为胰酶替代疗法(PERT)的药物,有些人需要帮助他们正确消化食物。这种药物对胰腺(体内器官)没有足够酶的人很重要。酶有助于人体分解食物,因此可以用于能量。短缺之所以发生,是因为制造足够多的药物存在问题,而且很难获得生产所需的成分。这使某些人很难获得所需的药物,因此,BSW ICB以及社区药房,医院和GP实践正在努力寻找其他解决方案,以帮助人们获得所需的药物,直到短缺结束。可以预测,某些PERT药物的供应直到2026年才能恢复全部供应。
计算机科学和行为神经科学理学士学位强调了神经科学研究如何成为计算研究领域。该联合专业专为有兴趣应用数学和计算方法来理解人类行为、人工智能和人机界面的学生而设计。跨多个科学学科(包括生物学、化学和计算机科学)的课程为探索大脑机制以及它们如何通过计算方法引起行为功能和病理状态奠定了坚实的基础。学生将有机会在将算法和数据结构应用于大脑研究和神经技术时培养软件开发技能。
继续吸引投资以纳入其他设施,确保更新设计以满足主要利益相关者的要求。例如: - 连接到安装ISA铁路线。- 适用于各种规模的行业和业务的常见用户铁路加载设施,以提供具有成本效益的物流选项,以鼓励铁路使用。- 货运和采矿车辆的重型车辆维护设施,创造了保留当地机械维护和维修工作的机会。- 便利设施和通宵住宿。- 运输和存储易腐商品的设施。- 农业行业的设施,包括额外的土地占用码,拼写和存储。- 绿色设计功能,包括太阳能,风和废物到能源系统。- 用于商用和私家车的电动汽车,以支持电货运和旅行。- 为氢货运和旅行的商用和私家车加油。
•重新设计产品和生产过程,将废物和回收未使用的材料最小化为资源,•最大化产品,材料和自然资源的寿命,•提高回收率和质量,•最小化处置,•提供可再生来源的能源。
3加州立法分析师办公室。加利福尼亚州的高住房成本:原因和后果。萨克拉曼多:老挝,2015年。4纽约市城市规划部。关于ulurp。纽约:NYC DCP,2020年。5美国人口普查局。 建筑许可证调查。 华盛顿特区:美国人口普查,2019年。5美国人口普查局。建筑许可证调查。华盛顿特区:美国人口普查,2019年。
背景:化生乳腺癌(MBC)是乳腺癌的罕见且高度侵略性的组织学亚型。仍然存在可用于临床实践的精确预测模型。方法:本研究利用SEER数据库(2010 - 2018)的患者数据进行数据分析。我们利用预后因素来开发一种新型的机器学习模型(CATBOOST)来预测患者的存活率。同时,我们医院的MBC患者队列被用来验证我们的模型。我们比较了三组患者的放射治疗的好处。结果:我们开发的Catboost模型表现出很高的准确性和正确性,使其成为预测MBC患者(1年AUC = 0.833,3年AUC = 0.806; 5年AUC = 0.810)的最佳表现模型。此外,Catboost模型在外部独立数据集中保持强劲的性能,1年生存率的AUC值为0.937,3年生存率为0.907,5年生存率分别为0.890。放射治疗更适合于接受M0阶段接受乳房持胸腔手术的患者[组:(OS:HR = 0.499,95%CI 0.320 - 0.777 P <0.001; BCSS:HR = 0.519,95%CI 0.290 - 0.290 - 0.929 P = 0.008)和那些在TT3-3-3-3-3-3-M中(OS:HR = 0.595,95%CI 0.437 - 0.810 P <0.001; BCSS:HR = 0.607,95%CI 0.427 - 0.862 P = 0.003)],与经过T1-2/N0-1M0的患者相比,接受了Mastrosy t1-n0-1m0阶段, 0.730; BCSS:HR = 1.909,95%CI 1.036 - 3.515 P = 0.038)。结论:我们开发了三个机器学习预后模型,以预测MBC患者的存活率。放射疗法被认为更适合接受M0阶段进行乳腺癌手术以及在T3-4/N2-3M0阶段进行乳房切除术的患者。
