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World File Search System稀少
尼日利亚农村宽带连接的电视空白频段技术设计与仿真
通讯作者：BI Bakare 摘要：由于其穿透障碍物的能力和对衰减的弹性，电视空白空间 (TVWS) 现在已成为宽带连接的顶级通信技术、进一步缩小数字鸿沟的新趋势以及农村地区的连接。鉴于大多数农村地区人口稀少，需要部署合适的 TVWS 以满足所需的服务质量以提供所需的覆盖范围。使用 MATLAB 进行容量模拟和距离分布技术来建模 TVWS 网络。结果表明，具有一个空白空间基站 (WSBS) 和十个 CPE (客户端设备) 的网络能够实现 23 mbps 的信道容量，信号质量为 10 dB。纳米比亚试验实现了 10mbps 的提高，开普敦试验实现了 12mbps，微软在肯尼亚的 TVWS 实验实现了 16mbps 的提高。关键词：幅度、客户端设备、香农容量、泊松点过程、信号。收到日期：2022 年 11 月 10 日；修订日期：2022 年 11 月 22 日；接受日期：2022 年 11 月 24 日 © 作者 2022。以开放获取方式发布于 www.questjournals.org
化学疗法和靶向药物治疗转移性结直肠癌的老年患者
摘要：结直肠癌（CRC）是老年人癌症死亡的主要原因之一。老年患者在功能状况，合并症和与衰老相关的疾病方面构成了一个异质群体。因此，需要个性化治疗决定。此外，较高的毒性风险来自以下事实：药物的药代动力学和药效学以及组织耐受性可以随着衰老而改变。尽管转移性结直肠癌（MCRC）的化学疗法效应对年龄较大和年轻患者相似，但在老年人中提出了更多的毒性。虽然单化学疗法为年轻患者和年轻患者提供了相同的好处，但双线化疗可改善老年人的无进展生存率（PFS），但总体存活率（OS）不能提高老年人的总生存期（OS）。此外，在几项临床试验中已经显示了在老年患者中添加贝伐单抗在化学疗法中添加贝伐单抗的好处，而抗皮肤生长因子抗体的临床数据则稀少。免疫粘液抑制剂可能是微卫星不稳定性（MSI）肿瘤患者的合适选择。在确定治疗类型之前，需要先前的老年评估，以便提供最佳的治疗选择。
脑网络分类的机器学习方法
-背景。自闭症谱系障碍 (ASD) 在不同程度上影响大脑连接。尽管如此，由于 ASD 的异质性，使用磁共振成像 (MRI) 非侵入性地区分此类影响对于机器学习诊断框架来说仍然非常具有挑战性。到目前为止，现有的网络神经科学工作主要集中在功能性（源自功能性 MRI）和结构性（源自扩散 MRI）大脑连接上，这可能无法捕捉大脑区域之间的相关形态变化。事实上，使用源自传统 T1 加权 MRI 的形态学大脑网络进行 ASD 诊断的机器学习 (ML) 研究非常稀少。-新方法。为了填补这一空白，我们利用众包通过组织 Kaggle 竞赛来构建一个用于神经系统疾病诊断的机器学习管道池，并使用源自 T1 加权 MRI 的皮质形态学网络将其应用于 ASD 诊断。-结果。比赛期间，参赛者将获得一个训练数据集，并且只能在公开测试数据上检查自己的表现。最终评估基于准确度、敏感度和特异性指标，在公开和隐藏测试数据集上进行。团队分别使用每个绩效指标进行排名，最终排名根据所有排名的平均值确定。排名第一的团队
聚苯乙烯纳米塑料对人神经干细胞的分子作用
大型塑料生产[1,2]并使用导致塑料废物释放到水生，地面甚至空中生态系统中，这对当前和后代来说是一个很大的问题[3]。这些塑料材料随时间，紫外线辐射，环境变量等。可以分解成小的微型（1μm-5 mm，微塑料，MPS）和纳米（<1μM，纳米塑料，NPS）大小的颗粒[4，5]。MP和NP由不同的塑料类型制成，例如聚丙烯（PP），聚乙烯（PE）或聚苯乙烯（PS）[6，7]。NP和MP是新兴的污染物，可以在生物体中积累，其毒性和健康影响使它们成为国际环境，公共卫生和动物健康优先目标之一[7，8]。MP和NP可以通过吸入，摄入和皮肤接触进入人体[9]。，这些NM如何通过肠道，肺和上皮的答案非常稀少。有科学的证据表明它们可以到达全身循环，穿透并积聚在不同的组织和器官，例如大脑，眼睛，脾脏，肝，骨髓等。[9 - 11]。其他研究表明，MP和NP对水生[12]和陆生动物的发育，生长，繁殖，行为和死亡率产生影响[13]。此外，一些研究表明，NP可以在生物体中积累并可能引起炎症[14]，氧化应激[7]，能量代谢失调[15]，内分泌
介绍 - Itc.nl
这项倡议由 W. Schermerhorn 发起，并得到了 CH Edelman 的大力支持。Schermerhorn 利用他在测地学和摄影测量学方面的国际声誉和名望，将 ITC 打造成了该领域的国际专业中心。Edelman 凭借其国际声誉，在 ITC 引入了土壤调查、地质学、地貌学和林业领域的航空照片解译技术。Edelman 的地文方法将景观特征与土壤条件联系起来，为全色黑白航空照片的立体解译奠定了基础。在他的推荐下，P. Buringh 被任命为 ITC 第一位土壤科学家，出版并教授土壤调查和土地分类中航空照片解译的系统方法。 Buringh 方法的关键要素包括：1. 使用垂直航空照片和照片马赛克作为实地工作的基本地图；2. 将土壤学照片分析与实地工作相结合，以更高的精度识别土壤边界和土壤制图单元，从而实现土壤和土地分类，其用途广泛，包括土地覆盖和土壤侵蚀研究以及公路工程应用；3. 由经验丰富的土壤测量员在实地工作之前进行土壤学航空照片分析：这是一种在人口稀少、难以进入的地区识别潜在区域的经济有效的方法，可用于更详细的实地和实验室研究。
最不发达国家服务出口 - 趋势和成功案例
1 作为一般免责声明，众所周知，与商品数据相比，国际收支平衡表中的服务数据相对不可靠，而且不能说明全部情况。许多发展中经济体的数据尤其稀少，按子部门、双边贸易模式或出口目的地分类的信息很少。2011 年，阿富汗、乍得、厄立特里亚、基里巴斯和索马里没有服务贸易数据。对于 11 个最不发达国家，没有分类数据；这些国家包括贝宁、布基纳法索、中非共和国、几内亚比绍、马达加斯加、马里、毛里塔尼亚、尼日尔、多哥和图瓦卢。在对最不发达国家组进行一般观察和呈现平均数据时，重要的是要记住每个经济体都是不同的，并且总体趋势可能并不总是可以在该组的任何单个成员中观察到。尽管如此，仍可以从一般数据中挖掘有用的见解，但主要是在高度聚合的类别中。本文的目的并非详尽的分析，而是介绍一些程式化的事实，这些事实可能有助于引起人们的兴趣，并促使人们进行必要的额外分析，无论是在国际上还是在最不发达国家国内。此外，国际收支平衡表没有揭示海外商业存在的情况，也没有任何最不发达国家的外国子公司贸易数据。从这个角度来看，B 部分中介绍的案例研究特别有趣，因为它们确实提供了最不发达国家的证据
肿瘤微环境和成纤维细胞激活蛋白抑制剂（FAPI）PET：朝向脑成像的发展
成纤维细胞激活蛋白（FAP）是一种II型膜结合的糖蛋白糖蛋白，该糖蛋白特异性地表达，几乎完全在包括关节炎，炎性和癌症在内的病理状况下，几乎完全在病理条件下表达。fap在肿瘤基质中的癌症相关细胞（CAF）中过表达，已知参与多种促肿瘤的活性，例如血管生成，增殖，对化疗，抗细胞外基质基质重塑和免疫抑制。在大多数癌症类型中，较高的FAP表达与较差的临床结果有关，从而假设FAP活性参与癌症发展，癌细胞迁移和癌症扩散。最近，已经开发了各种高选择性FAP抑制剂（FAPI），随后用于不同病理的正电子发射断层扫描（PET）成像。考虑到脑癌宠物成像中广泛可用的可靠放射性物质的稀少，以及某些类型的脑癌（例如胶质母细胞瘤）的患者的存活率差，FAPI-PET代表了由于其生物学特征和低背景累积而导致小型原发性或转移性病变的发现，这是一个重大发展。在这项工作中，我们的目标是总结使用FAPI-PET的潜在途径，从基本的生物过程到肿瘤学成像，并主要关注脑成像。
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。
阴道微生物网络分析揭示了新型分类群
摘要：非最佳的阴道微生物组（VMB）通常伴有乳酸乳杆菌的稀少，通常与细菌性阴道病（BV）和性传播感染（ETIS）有关。尽管VMB的组成表征是充分表征的，尤其是对于BV而言，知识仍然限制了不同细菌与事件性传播感染的关系如何，尤其是在青少年中。在这项研究中，我们将肯尼亚中学女孩的VMB（通过16S核糖体RNA基因扩增子测序衡量）与那些在30个月内对STIS和BV持续的负面持续的vMB（淋病，淋病和毛炎的复合物）进行了比较。我们应用微生物网络分析来识别关键分类单元（即，与其他分类单元的联系在与其他分类单元之间的联系最大的分类单元），如是与本特征和特征向量中心的衡量，以及集群分类单元的子群体。VMB网络持续反映了更大的连接性。具有最高中心的分类单元与相对丰度无关，并且没有STI的人之间有所不同。主题级别的分析表明，社会人口统计学（例如，年龄和社会经济地位）和行为（例如，性活动）因素有助于微生物网络结构，并且在设计干预措施以改善VMB健康时可能具有重要意义。