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World File Search System引导程序
评估与他汀类药物相关的II型糖尿病的最脆弱的子组：电子健康记录数据的证据
越来越担心他汀类药物是治疗冠状动脉疾病的最常见药物之一，可能与新发育II型糖尿病（T2D）的风险增加有关。迄今为止，尚无强有力的证据，表明在服用他汀类药物后是否以及哪种种群确实很容易发生T2D。在本案例研究中，利用合作伙伴健康系统中的生物库和电子健康记录数据，我们引入了一个新的数据分析管道和一种新的统计方法，通过（i）系统地设计严格的因果框架来解决现有的限制，该框架系统地设计了对观察数据中的T2D风险的因果关系，该框架是（II），（ii）在（ii）探讨了T2D风险的因果关系，（II） （iii）通过引导程序校准程序评估最脆弱的亚组的可复制性和统计意义。我们提出的方法在存在高维协变量的情况下提供了最脆弱的亚组的治疗效果的渐近置信区间和依据估计。采用我们提出的方法，我们发现，由于他汀类药物的使用，具有高T2D遗传风险的女性患T2D的风险最高。
Adafruit Metro ESP32-S3
•始终运行最新版本的电路pypython和库•我必须继续使用Circuitppython 7.x或更早。在哪里可以找到兼容的库？• macOS Sonoma before 14.4: Errors Writing to CIRCUITPYmacOS 14.4 - 15.1: Slow Writes to CIRCUITPY • Bootloader (boardnameBOOT) Drive Not Present • Windows Explorer Locks Up When Accessing boardnameBOOT Drive • Copying UF2 to boardnameBOOT Drive Hangs at 0% Copied • CIRCUITPY Drive Does Not Appear or Disappears Quickly • Device Errors or Problems on Windows • Serial Console in Mu Not Displaying Anything • code.py Restarts Constantly • CircuitPython RGB Status Light • CircuitPython 7.0.0 and Later • CircuitPython 6.3.0 and earlier • Serial console showing ValueError: Incompatible .mpy file • CIRCUITPY Drive Issues • Safe Mode • To erase CIRCUITPY: storage.erase_filesystem() • Erase CIRCUITPY Without Access to the REPL • For the specific boards listed below: • For SAMD21 non-Express boards that have UF2引导加载程序：•对于没有UF2引导程序的SAMD21非Express板：•在SAMD21非Express Board上用完文件空间•删除某些内容！•使用标签•在MacOS上？•防止和删除MacOS隐藏文件•在MacOS上复制文件而不创建隐藏文件•其他节省空间的提示•设备已锁定或引导循环
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
注释引导：一种自我增强方法的视觉预训练
尽管在野外有大量未标记的图像，但在原始图像数据上进行了可扩展的视觉预训练仍然是一个挑战。像素重建之类的通用配方努力为有效捕获详细的语义而努力，而在增强图像视图之间保持一致性的方法优化依赖于未经保育数据（如Web Crawls或视频框架）中不存在的归纳偏见。我们如何从广泛的未标记的IMEAL数据集中更有效地学习？我们研究注释引导程序，这种方法学会了将图像关联到示意注释，并使用未标记的数据来引导模型的理解，通过对图像附近农作物的语义进行预测。关键的优势在于它具有规格（哪些语义概念很有趣？）从预测中（这些概念发生在自然图像数据中？）。我们表明，注释引导使我们能够通过策划的未标记数据集或弱监督的数据集指导预训练，同时通过自举损失从所有未经切割的图像数据中学习。我们的实验证明了对野外未标记图像的预先培训的改进，包括视频数据，例如epickitchens，Coco等场景数据以及CC12M（例如CC12M）。
生物技术和生物工程 - serval
图1中国仓鼠卵巢基因组中的γ型病毒类内源性逆转录病毒（ERV）DNA序列的系统发育分析。使用邻居加入方法，由序列比对构建了ERV系统发育树，并用Tamura和Nei（1993）的DNA进化模型进行了校正。为每棵树计算了总共10,000个引导程序，这些插图代表了这些分析的共识。（a）ERV系统发育树是基于ERV和偶发性伽马环病毒的POL序列的比对，而Walleye Dermal肉瘤病毒被用作外组。在Cho -K1基因组中鉴定出的ERV序列家族用颜色描绘，并且在系统发育树中只有一个代表。ERV或其他物种中描述的γ型病毒以黑色字母显示。（b）基于ltr -gag -pol -env -ent ltr序列的比对生成了在Cho -K1基因组中检测到的131个完整长度类型序列的系统发育树，并将FELV用作外群。颜色代表不同类型的 - c erv序列组，如面板A中的A。这项研究中所示的ERV用Cho -K1细胞中的转录用大胆字母表示
GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
uniweb – 学生指南：如何填写学习计划
如何提交学习计划 登录您的 UNIWEB 个人资料（输入您的大学证书）。进入个人区域后，单击主页。然后单击“职业规划” “新计划”。在下一页上，单击继续填写学习计划。此时，您可能需要选择“学习计划类型”：自动批准或需要硕士课程委员会批准。然后单击“确定”。引导程序允许根据硕士课程条例制定的规则插入教学活动。因此，您可能会遇到强制性规则，即您不必选择任何活动，只需单击“下一个规则”即可。此外，根据硕士课程，您必须在其中指明要选择哪些教学活动（选修课程）。此外，对于免费学分/选修课的选择，您必须通过单击“添加活动”插入教学活动。首先，系统会建议小册子中已有的活动。否则，您将直接进入下一个屏幕，其中提供了符合主计划所定义参数的教学活动。此时，只需单击“+”即可添加活动。如果要更改所选的教学活动，只需单击回收站图标即可。学习计划编制完成后，您将看到最终摘要，学习计划显示为“草稿/BOZZA”状态。如果您不需要进行任何更改，请单击“确认计划”，否则系统将不接受。单击“确认计划”按钮后，屏幕将显示计划已正确填写。在部门规定规定的时间间隔内，始终可以修改计划或插入新计划。
深层研究系统卡
我们在整个模型培训和开发过程中进行了评估，包括在启动模型之前进行的最终扫描。在以下评估中，我们测试了各种方法，以最佳在给定类别中的功能，包括自定义脚手架和在相关的情况下提示。生产模型的确切性能数可能会因最终参数，系统提示和其他因素而有所不同。我们使用标准的引导程序来计算PASS的95％置信区间，该步骤为每个问题重新示例尝试以近似度量的分布。默认情况下，我们将数据集视为固定的，仅重新采样尝试。虽然广泛使用，但此方法可能会低估非常小的数据集的不确定性，因为它仅捕获采样方差而不是所有问题级方差。换句话说，此方法解释了模型在多次尝试（采样差异）的相同问题上的随机性，而不是问题难度或通过率（问题级别差异）的变化。这可能会导致过度紧密的置信区间，尤其是当问题的通过率接近0％或100％而几乎没有尝试时。我们报告这些置信区间，以反映评估结果的固有变化。在审查了准备评估的结果后，安全咨询小组[3]将深层研究模型归类为总体中等风险，包括中等的网络安全风险，说服力，CBRN，模型自治。这是模型第一次被评为网络安全风险。
JHEP02（2025）173
过去二十年来，人们对量子信息理论的兴趣越来越浓厚，这是量子计算的基础，并向理论物理的各个分支进行了广泛的应用。尤其是，量子误差校正（QEC）是实现可容忍量子计算机与量子噪声（例如变形[1-5]）的实验实现的关键。QEC代码是通过将量子状态（代码子空间）嵌入更大的希尔伯特空间来保护量子状态（代码子空间）免受错误的理论框架。在冷凝物理物理学中，构建了一大类QEC代码，以描述物质代码[6-8]和Fracton模型[9-12]等物质的拓扑阶段。另一方面，已经在高能理论中研究了全息代码[13-16]，以了解一个较低维度的量子重力与量子场理论之间的全息二元性[17-19]。QEC代码已被利用来构建一组离散的二维形成共形场理论（CFTS），称为Narain Code CFT [20]。这概括了经典代码的手性CFT的结构[21]，该代码长期很长时间[24,25]。narain代码CFT是骨CFT的，其光谱的特征是洛伦兹晶格与量子稳定器代码相关。Narain Code CFTS在模块化引导程序[26-28]，搜索具有较大频谱差距的CFT [29,30]和全息
实用的小型私人指数攻击RSA
摘要。密码被广泛用于实践中的用户身份验证，这导致了一个问题，即我们是否可以基于它们来实现强烈安全的设置。从历史上看，这已经广泛地进行了关键交流。从低接收密码到确保通信的高熵密钥的引导程序。其他实例包括数字储物柜，签名，秘密共享和加密。是出于最近关于消耗令牌的工作的动机（Almashaqbeh等，Eurocrypt 2022），我们扩展了这些努力，并调查了密码实施密码的密码学的统一限制，其中知道密码允许执行加密功能。我们的模型由于消耗令牌的自我毁灭和不可统治性而抵抗详尽的搜索攻击。我们研究两个方向；首先是密码实施的加密功能的代表团，其中一方可以将她委派给她，例如签署或加密/解密，是另一个人的权利，使得行使委派需要知道通行证。第二个方向是密码实施的MPC，其中只有共享正确密码的参与者才能执行MPC协议。在这两种情况下，一个不知道密码的对手可以尝试一些猜测，然后功能自我毁灭。我们正式定义上述概念并构建实现它们的结构。我们在这项工作中的主要目标是根据可行的构造和支持的对手模型来研究消耗代价的力量，从而构建密码实施密码，从而概述了开放问题和潜在的未来工作方向。