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m e t h o d o l o g y meta-analyses证明在其包括的主要试验中如何处理丢失的数据是不一致的：一种方法学调查
目的：由于缺乏证据，慢性阻塞性肺疾病（COPD）和心房颤动（AF）的共存尚不清楚。这项研究旨在找到β受体阻滞剂和肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统抑制剂（RAASI）对这一特殊人群的影响。患者和方法：我们设计了一项观察性的现实世界研究，其中包括来自全国20家医院的2016名AF患者。从病例报告表中提取了COPD的诊断，并由专家确认。研究终点是全因死亡率。Kaplan-Meier曲线和对数秩检验用于分析不同处理的预后。进行了几种多变量COX回归模型，以识别药物的独立预后价值。结果：大约30％的患者被处方β受体阻滞剂或RAASI。生存曲线表明，β受体阻滞剂不会影响AF患者的AF患者的全因死亡率（P = 0.130）。RAASI患者的预后比没有的预后更好（p = 0.011）。在多变量的COX回归分析调整了人口统计学，其他合并症和治疗方法之后，β受体阻滞剂和血管紧张素II受体阻滞剂（ARB）并未独立影响端点。血管紧张素转化酶抑制剂（ACEI）仍然是AF患者总生存的保护因素（模型1：HR = 0.45，95％CI 0.21-0.98，p = 0.045，P = 0.045;模型2：HR = 0.41，95％CI 0.18-0.18-0.93，p = 0.0.0.93，p = 0.034； 0.16–0.89，p = 0.026）。结论：β受体阻滞剂不会影响AF和COPD患者的总体生存率，而ACEI可能具有保护性。关键词：心房颤动，慢性阻塞性肺部疾病，β受体阻滞剂，肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统
深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。
创新的'四个池塘和两个水坝的湿地系统增强了水产养殖废水处理
曝气池在增强溶解的氧气水平方面起着至关重要的作用，这为7月份的磷去除和11月的氮去除提供了最佳条件。在曝气池和生物过滤器池塘内，附生细菌α多样性明显高于其他治疗池，这表明这些区域提供了有利于细菌定植和活性的富集微环境。
AI创建了“自我处理”沥青
一组科学家使用AI来分析沥青沥青中有机物质的分子。这使得开发一种新方法来建模氧化过程和裂纹的形成，从而显着加速了研究。与Google Cloud合作，创建了旨在改善沥青特性的分子的工具。
液滴数字PCR允许在鼠异种移植模型或经过批准的CD19 CAR T细胞处理的患者
摘要背景：基因设计的嵌合抗原受体（CAR）T淋巴细胞是有希望的癌症治疗工具。目前批准了四种汽车T细胞药物，包括Tisagenlecleucel（Tisa-Cel）（Tisa-Cel）和Axibabtagene-Ciloleucel（AXI-CEL），所有靶标CD19都被批准用于治疗B细胞恶性肿瘤。流式细胞仪（FC）仍然是使用重组生物素化靶蛋白的单层CAR T细胞的标准。尽管如此，需要其他工具，而挑战是开发一种简单，相关，高度敏感，可重现和廉价的检测方法。分子工具可以满足这种需求，以特别监视长期持续的汽车T细胞。方法：基于2个实验性CAR T细胞构建体IL-1RAP和CS1，我们设计了2个定量数字液滴（DDPCR）PCR分析。通过针对4.1BB/CD3Z（28BBz）或28/CD3Z（28Z）结面积，我们证明PCR分析可以应用于经过批准的CD19 CAR T药物。28Z和28BBZ DDPCR分析允许确定每个单元格的平均矢量拷贝数（VCN）。我们确认VCN取决于感染的多样性，并证实了我们的实验性或GMP样IL-1RAP CAR T细胞的VCN是否满足了临床部门的要求（<5 VCN/细胞），类似于批准的AXI-CEL或TISA-CEL药物。结果：28BBz和28Z DDPCR测定法应用于2个肿瘤（急性髓样白血病（AML）或多发性骨髓瘤（MM）异种移植物人源化NSG小鼠模型，使我们能够量化早期膨胀（到注射后的T细胞30）。最后，循环汽车T有趣的是，在初始膨胀之后，当肿瘤挑战循环的CAR T细胞时，我们注意到了第二个膨胀阶段。对骨髓，脾脏和肺的研究表明，在先前注射白血病细胞系的小鼠中，在这些组织中散布更多的CAR T细胞。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
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