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美国退伍军人 COVID-19 疫苗接种率的种族、族裔和农村差异
方法：利用退伍军人事务部企业数据仓库数据，我们纳入了 5,871,438 名在 2019 年至少接受过 1 次初级保健就诊的患者（9.4% 为女性），开展了一项回顾性队列研究。每位患者被分配一个种族和民族，这些种族和民族是互斥的自我报告类别。农村地区基于邮政编码级别的 2019 年家庭住址。我们的主要结果是 2020 年 12 月 15 日至 2021 年 6 月 15 日之间首次接种 COVID-19 疫苗的时间。其他协变量包括年龄（岁）、性别、地理区域（北大西洋、中西部、东南、太平洋、大陆）、吸烟状况（现在、以前、从不）、Charlson 合并症指数（基于 ≥ 1 名住院患者或 1 名门诊患者的国际疾病分类代码）、服务联系（有/无，使用退伍军人事务部标准化的残疾补偿截止值）和 2019-2020 年的流感疫苗接种情况（是/否）。
在...
在这项前瞻性研究中，我们通过一种基于新型PCR的方法调查了心脏移植后的同类，重点是治疗排斥反应。将血样偶然地收集到活检中，并且使用数字PCR报告了DD-CFDNA的绝对水平和供体分数。招募了52例患者（11名儿童和41名成年人）（NCT03477383，临床检查。 分析了 gov）和557个血浆样品。 在7例患者中观察到移植后14天治疗的拒绝发作>。 供体分数显示，该队列中的中位数为0.08％，在排斥反应期间的升高显着升高（中位数为0.19％，p <0.0001），使用0.1％的降低，灵敏度/特定山脉为92％/56％（AUC roc-curve：0.78）。 绝对水平的DD-CFDNA水平显示为8.8副本/ml，在排斥反应期间显着升高（中间23，p = 0.0001）。 使用7.5份/ml的截止值，供体分数的灵敏度/特定峰为92％/43％（AUC ROC-Curve：0.75）。 结果支持这种方法在分析心脏移植后分析DD-CFDNA的可行性。 获得的值与其他试验的结果很好地对准。 量化绝对水平的可能性为正在进行的移植损伤和静止情况之间的区分增加了重要价值。招募了52例患者（11名儿童和41名成年人）（NCT03477383，临床检查。gov）和557个血浆样品。在7例患者中观察到移植后14天治疗的拒绝发作>。供体分数显示，该队列中的中位数为0.08％，在排斥反应期间的升高显着升高（中位数为0.19％，p <0.0001），使用0.1％的降低，灵敏度/特定山脉为92％/56％（AUC roc-curve：0.78）。绝对水平的DD-CFDNA水平显示为8.8副本/ml，在排斥反应期间显着升高（中间23，p = 0.0001）。使用7.5份/ml的截止值，供体分数的灵敏度/特定峰为92％/43％（AUC ROC-Curve：0.75）。结果支持这种方法在分析心脏移植后分析DD-CFDNA的可行性。获得的值与其他试验的结果很好地对准。量化绝对水平的可能性为正在进行的移植损伤和静止情况之间的区分增加了重要价值。
分析具有太阳能发电厂和能源存储设施的本地电力系统设备的参数，并确定操作模式du
摘要可再生能源（RES）和储能技术的开发是现代电力系统跨形成的关键要素。作为最干净和大多数的能源来源之一，太阳能的重要性越来越重要，需要优化其在本地电力系统中的使用。这项研究分析了带有太阳能发电厂和储能设备的本地电源系统（LES）设备的参数，并在不同的停电期间确定其操作模式。作为研究的一部分，使用REOPT平台进行了4个不同日期 - 6月22日，3月22日，3月22日和9月22日，使用REOPT平台对LES接收者的可靠性进行分析。在第二步中，使用系统顾问模型（SAM）软件分析太阳能系统模式。分析表明，与南方方向的模块子组件的方向相对于±45°，可以在早晨和傍晚的小时内提高功率输出。还表明，模块在两个子组件中的排列允许在中午降低倒置器的功率截止，因此，有一个模块排列，截止值为1.743％，并且有两个亚组件，为0.339％。
EEG和MEG正向建模∗
摘要。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。 尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。 为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。 这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。 我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。 我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。 在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。 此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。 此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。 对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。在基于FEM的EEG和MEG源分析中，已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果，但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。为了克服这一点，我们开发了一种新方法，称为局部减法方法。这种方法旨在保留减法方法的数学基础，同时也导致右侧稀疏的右侧，使其有效地计算。我们通过将截止值引入减法来实现这一目标，从而将其影响限制在来源的附近。我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。在那里，我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。此外，我们发现，对于EEG远期问题，与减法方法相比，局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。此外，我们还展示了局部减法方法，在许多情况下，其他研究的方法就准确性而言。对于MEG向前问题，我们显示了局部减法方法和减法方法，以产生高度准确的体积电流近似值。因此，局部减法方法将减法方法的计算成本降低到使其可在实际应用中使用的程度，而无需牺牲较严格性和准确性，以下减法方法已知。
EMIT 筛查方法
a. 准备低对照以产生略高于截止浓度的响应（即响应刚好超过 100）。如果一个或多个目标化合物/类别的读数未 >100，则将该目标化合物/类别响应乘以 0.75，并截断为整数，以确定新的截止响应。任何读数大于或等于新截止响应的未知样品都应确认为该目标化合物/类别。例如，如果阿片类药物对照读数为 94，则结果截止值为 70。所有阿片类药物响应≥70 的病例都应确认为阿片类药物。b. 高对照必须对所有目标化合物/类别读数为阳性（>100）。此外，高对照的响应应大于低对照中每种分析物的响应。如果目标化合物/类别响应为阴性（或小于该目标化合物/类别的低对照响应），则必须重新分析该目标化合物/类别的所有未知物。 18.8.1.4 阳性对照-尿液
工程学院，UIC CS 516，负责数据科学和ALG。公平，4个学分
n提案（动机）5％N技术功绩15％n报告10％n报告15％的评分政策课程等级将根据每个学生在学期结束时的所有课程工作的总数得分。通常，此类的标记方案将如下：A = 90-100； B = 80-89; C = 70-79; d = 60-70; F =低于60。这些标准可以针对某些考试或作业进行调整。这些调整将在课堂上宣布，因为考试/作业已退还。任何重新考虑课程评分的请求必须在退还后的一周内提交。提交重新审议的任何课程都可以全部考虑，如果有必要，这可能会导致得分较低。根据班级表现，可以调整量表以进行补偿（例如89％可能成为A），但至少可以保证上述截止值（例如91％不会成为B）。您可以在课程中的任何时间使用此直级等级作为您的最低成绩的指标。您应该跟踪自己的积分，以便在学期的任何时间都可以根据特定时间的可能点数计算最低成绩。
非必要商业周期 - 欧洲中央银行
3 在附录 A.1 中，我们报告了每个支出类别的估计需求弹性，并提供了 Aguiar 和 Bils ( 2015 ) 中方法的详细信息。我们对整个样本使用相同的消费分类，分为必需品和非必需品，这与 Aguiar 和 Bils ( 2015 ) 中的证据一致，即恩格尔曲线的斜率随时间相对稳定。然而，正如正文中所讨论的，我们的方法可以轻松扩展以适应随时间变化的恩格尔曲线斜率，从而允许支出类别随着时间的推移在必需品和非必需品之间移动。同样，用户可以选择将必需品和非必需品之间的弹性截止值设置为不同于 1 的值。 4 与 Aguiar 和 Bils ( 2015 ) 一样，我们调整或省略了基本/非基本分类中可能难以衡量的支出类别，例如“医疗支出”（我们按自付医疗支出的比例缩减）或“专业和金融服务费用”（我们将其排除在外）。这些调整和省略详见附录 A.1，结果我们的基本和非基本指数平均覆盖了样本中约 80% 的总支出。
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抽象的抗菌肽（AMP）被认为是抗抗生素时代中有希望的替代抗菌剂池。由于许多局限性，尤其是细胞毒性，将其实施限制在诊所中，因此寻找新型的无毒AMP具有很高的相关性。在本研究中，我们使用了多个逻辑回归来预测肽的抗菌和溶血能力。两个构造的模型表现出可接受的预测能力（在估计的最佳截止值，准确性，灵敏度，特异性，f-measure≥0.82，roc auc> 0.91）。进一步应用了抗菌活性预测的模型，以鉴定大蛋白序列中可能的AMP。该方法的验证是对来自不同结构类别的众所周知的AMP的前体进行的 - 人类嗜中性粒细胞肽1（HNP1），LL-37 Cathelicidin以及Tachyplesin I.在所有情况下，都正确预测了成熟的放大器定位，即在c-末端（HNP1，LL-37）或前体序列（tachyplesin I）的中间。该研究提供了一种易于解释的方法，用于预测抗菌和溶血肽及其在大蛋白中的鉴定。
CCSCA11 核心课程 XIII - 人工智能
科目代码：CCSCA11 核心课程 XIII - 人工智能 第一单元 人工智能定义 – 人工智能技术 – 人工智能应用 – 问题 – 问题空间和搜索 – 将问题定义为状态空间搜索 – 生产系统 – 问题特征。 第二单元 启发式搜索 – 生成和测试 – 爬山法 – 广度优先搜索 – 最佳优先搜索 – 问题简化 – 约束满足 – 手段目的分析。 第三单元 游戏 – 极小最大搜索 – 添加 alpha – beta 截止值 – 谓词逻辑 – 表示简单事实和逻辑可计算函数和谓词 – 解析 – 自然演绎。 第四单元 使用规则表示知识 – 程序性与陈述性知识 – 前向推理与后向推理 – 非单调推理。 第五单元 专家系统 – 结构 – 组件 – 专家系统开发过程 – 专家系统开发工具。 教科书：1. Elaine Rich 和 Kevin Knight 著《人工智能》，Tata McGraw Hill，第二版。 2. David Rolston 著《人工智能与专家系统开发原理》，McGraw Hill。 3.《人工智能与专家系统》，K.Meena 和 R.Dhanapal 著，国际图书，2000 年。
s h o rt r e p o rt可溶性抑制肿瘤性2与
目的：可以在糖尿病前患者中检测到心血管疾病。这项研究的目的是确定在心血管疾病和/或2型糖尿病中升高的肿瘤性2（SST2）的可溶性抑制是否与正常/预性范围内糖蛋白的个体中的糖糖糖蛋白相关。患者和方法：在30名成年人中测量了人体测量，生化和代谢参数，并量化了SST2的血浆水平。结果：在正常/糖尿病前期血糖范围内，SST2与糖糖糖糖糖的血红蛋白直接相关。与糖化血红蛋白高端（5.8 - 6.4％）的参与者相比，SST2的参与者比下端的参与者明显更高（≤5.5％）。此外，SST2与胰岛素抵抗（HOMA-IR），碱性磷酸酶和腰围的稳态模型评估直接相关。但是，在调整年龄，性别或体重指数后，SST2与HOMA-IR或腰围之间的相关性丢失了。结论：循环SST2可用于在正常/糖尿病前期血糖范围内为患者的心脏代谢风险/疾病建立截止值。关键字：糖化血红蛋白，糖尿病前，可溶性抑制肿瘤性2