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视网膜图像的深度学习能否增强已知的糖尿病心血管疾病预测风险因素？苏格兰国家筛查计划的一项前瞻性队列研究
目的：本研究旨在评估对糖尿病视网膜病变筛查计划中的视网膜照片进行深度学习 (DL) 是否能改善对心血管疾病 (CVD) 发病率的预测。方法：训练 DL 模型以联合预测未来 CVD 风险和 CVD 风险因素，并用于输出 DL 分数。包括有和没有 DL 分数的临床风险因素的泊松回归模型分别适用于 1 型糖尿病 (T1DM) 和 2 型糖尿病 (T2DM) 中 2,072 例和 38,730 例 CVD 事件的研究队列。结果：DL 评分与 CVD 发病率独立相关，在 T1DM 和 T2DM 队列中，调整后的标准化发病率比分别为 1.14（P = 3 × 10 − 04 95 % CI（1.06, 1.23））和 1.16（P = 4 × 10 − 33 95 % CI（1.13, 1.18））。有和没有 DL 评分的模型之间的预测性能差异具有统计学意义（检验对数似然的差异为 6.7 和 51.1 个自然对数单位），但 T1DM 和 T2DM 的 C 统计量从 0.820 到 0.822 和从 0.709 到 0.711 的增量很小。结论：这些结果表明，对于糖尿病患者，视网膜照片包含有关未来 CVD 风险的信息。然而，为了使其对 CVD 的临床预测做出显著贡献，需要评估进一步的方法，包括利用序列图像。
课程提纲Opti 495b/595b：光子中的信息（3个单位）
本课程将从第一原理中发展出光学检测中的噪声数学理论，目的是理解效率的基本限制，人们可以在这些效率中提取信息。我们将探讨如何在实际检测前（即在实际检测之前）对轴承光（即，在检测过程中使用检测引起的电磁反馈）的使用如何以有利的方式改变检测后噪声统计量，从而促进提高信息提取信息的提高效率。在整个课程中，我们将评估这种新颖的光学检测方法在光学通信中的应用，并传感并将其性能与传统检测光的方式进行比较。我们还将将这些新型检测方法的性能与在给定的问题上下文中实现的最佳性能 - - 受（量子）物理定律的约束，而没有显示这些基本量子限制的明确推导。本课程背后的主要目标是为来自广泛背景的学生（以及有兴趣的学生）装备，他们正在考虑接受量子增强的光子信息处理中的理论或实验研究，并以更深入的方式思考光学检测的直觉，并为完整的量化量化量的量化量的量化和量化的价值（1）构成量子的价值（1），以构成量子的范围。信息轴承光的预测操作可以帮助将IT信息置于不可避免的检测噪声方面。
基于EEG
认识到脑电图中的情绪（EEG）是情感脑部计算机界面（ABCI）领域中有前途且宝贵的研究问题。为提高情绪识别的准确性，根据脑电图信号中的时间信息提出了一种情感特征提取方法。这项研究采用微晶格分析作为脑电图信号的时空分析。微骨被定义为一系列瞬时准稳定的头皮电势地形。脑电活动可以建模为由微骨的时间序列组成。微晶序序列提供了一个理想的宏观窗口，用于观察自发脑活动的时间动力学。为了进一步分析微晶序列的精细结构，我们提出了一种基于K-MER的特征提取方法。k-mer是给定序列的k长度底带。它已被广泛用于计算基因组学和序列分析。我们提取基于K-MER的D 2 *统计量的功能。此外，我们还提取每个微晶体类别的四个参数（持续时间，出现，时间覆盖，GEV，GEV）作为粗级的特征。我们在DEAP数据集上进行了实验，以评估所提出的特征的性能。实验结果表明，在细水平和粗糙水平上的特征融合可以有效提高分类精度。
信息安全风险评估-Pearl
随着时间的流逝，信息系统的复杂性正在增加，因此，信息安全问题对任何组织都变得越来越重要。在这种情况下，特别关注信息安全风险的分析和评估，这是综合信息安全方法的必要组成部分。在系统或设计阶段的信息安全审核期间，对信息安全风险进行了典型的分析（和相关评估）。信息安全审核的主要任务是评估应用于信息技术组件的控制机制的能力和有效性，以及一般信息系统的体系结构。信息安全审核包括许多任务，例如评估信息处理系统的有效性，评估所使用的技术的安全性，处理过程以及自动系统的管理。信息安全审核的总体目的是确保组织资产的确定性，完整性和可用性。信息安全风险评估也是信息安全审核的组成部分。根据评估的结果，评估信息安全风险的方法可能是定量的或定性的。定量方法的算法的输出是风险的数值。然而，经常缺乏足够的统计量导致结果的准确性和相关性降低。用于评估的输入数据通常用于收集有关信息安全系统中不良事件或意外事件的信息，这可能会危害信息的保护（信息安全事件）。定性技术更常见，因为它们使用过于简单的量表，通常包含三个级别的风险评估（低，中，高）。评估是通过采访专家进行的，并且智能方法仍然不足地使用。
第一原理高 - ...
摘要：现代工业单位收集大量流程数据，该过程基于哪些高级过程监视算法不断评估操作的状态。作为此类算法开发不可或缺的一部分，需要代表正常工作条件的参考数据集来评估该过程的稳定性，并确定它是稳定的，以校准监视过程，即估算监视统计量的参考模型并设置了参考模型。基本的假设是，所有相关的变异的“共同原因”在本参考数据集中表现得很好（使用过程监控的创始父亲Walter A. Shewhart所采用的术语）。否则，在执行监视方案期间，将不可避免地发生错误警报。但是，我们在本文中表明并证明了这一假设在现代工业系统中通常不满足。因此，我们引入了一种新方法，基于对共同原因变化的主要模式的严格机理建模以及使用随机计算模拟的使用，以增强历史数据集，并具有代表实际操作空间的全面覆盖的增强数据。我们展示了如何计算监视统计数据并设置其控制限制，并在宣布异常事件时进行故障诊断。所提出的方法称为AGV（人工产生共同原因可变性）用于Bosch Car Multimedia的表面固定技术（SMT）生产线，同时监视了17,000多个产品变量。
教学大纲地理3020 - 地理分析春季...
和约会实验室讲师：泰勒·布兰德（Tyler Brand） 1080/1090/1210/1220/1250/1260/1310/1311/1320/1321）或AP CARCAB分数3+或AP CalcBC得分3+或AP Stats Score 3+或ACT Math Score 26+或SAT Math Math Scoret 640+或IB Math Math Math Score 5+。课程满足：定量密集BS（QI）学分：Geog 3020是四学分小时课程。在犹他大学，假定课堂上至少有一个小时的课程和每周两个小时以外的时间，或者与每个学分相关的同等组合。课程目录描述：强调适用于所有地理领域的空间分析的空间观点和提出的技术。课程涵盖了各种空间和非空间描述性统计，几个离散和连续的概率分布以及一小部分空间和非空间推理统计量。特别注意与空间数据一起使用这些技术的问题。课程目标：本课程的目标是为学生提供地理研究中使用的统计方法的介绍。为应用统计技术的应用而建立一个基础，以及对结果的解释提供了一个基础，可以从中学习更先进的方法，并可以从中了解定量研究。课程目标：在本课程结束时，学生将能够：重点是应用空间和非空间统计技术来回答地理研究问题。
B的计算设计，N-取代的石墨烯丝带，表现出准排气
发现无金属有机色彩团可以作为有机光发射二极管（OLEDS）中有效发射器的发现，近年来改变了光电设备的材料科学。在OLED发射器中，根据自旋统计数据，最低的单线（S 1）和激发电子状态通过注射电子和孔的重组填充，根据自旋统计量。T 1状态的高种群不利于实现高荧光量子产率。但是，如果S 1 -T 1能隙，δST= E S1 - E T1足够小（即在热能范围内），则可以通过在室温下通过反向间间交叉（RISC）的过程从下层t 1状态填充S 1状态。三胞胎群体向单线种群的热转化增强了荧光产量。依靠RISC工艺的发射器是由Adachi和同事开创的，被称为热活化的延迟荧光（TADF）发射器。1–4一类特殊的TADF发射器是由Hatakeyama和同事合成的。5–9在这些平面异源化合物中，B和N杂原子以某种方式排列，以至于最高占用的分子轨道（HOMO）和最低的无分子轨道（LUMO）位于交替原子上，称为“多重谐振效应”。5,9这些化合物中HOMO和LUMO的特殊空间重叠会导致一个小的交换矩阵元素，因此在小的S 1 -T 1间隙中产生了一个小的空间重叠。5典型的Hatakeyama化合物（DABNA-1）是二氮杂的抗抗浓度，表现为0.15 eV的ΔST。
JOLTIK：在低功率宽区域网络上启用节能````未来''分析
无线传感器已启用了许多关键应用程序。由于其能量限制，当今无线传感器传达了偶尔的短样本或预定的数据收集数据的汇总统计数据。这意味着在高保真度中计算所有其他统计量会产生额外的通信和能量开销。本文介绍了JOLTIK，这是一个框架，可用于低功率无线传感器的一般，防止和节能分析。JOLTIK是一般的，因为它总结了来自低功率设备的感知数据，而无需对哪种特定的统计指标进行假设，并且在云上需要进行未来的统计指标，这意味着它支持了新的，无法预料的指标。JOLTIK建立在通用草图中最新的理论进步之上，这可以使Joltik传感器节点报告观察到的数据的紧凑摘要，以实现大量的统计摘要。我们解决了关键的系统设计和实施挑战，这些挑战在实现低功率制度中通用素描的潜在效果时会出现的通信，记忆和计算瓶颈。我们提出了lorawan nucleo-L476RG板和传感器中JOLTIK的概念验证测试床。与传输原始数据相比，JOLTIK在能源成本上可提供高达24.6倍的能源成本，并且在能量准确的票据方面胜过许多天然替代方案（例如，子采样，自定义草图，压缩感应和损失的压缩）。
激素受体阳性转移性乳腺癌中的浮游物：事后分析
背景：乳腺癌是女性死亡率的主要原因。激素治疗在治疗激素受体阳性转移性乳腺癌中起着至关重要的作用。浮游物是一种选择性雌激素受体降解器（SERD），在早期临床试验中显示出希望。这种事后分析系统地评估了ElaceStrant在激素受体阳性转移性乳腺癌患者中的有效性，从而提供了对其有效性，安全性和潜在优势在现有治疗方面的见解。方法：我们遵守Prisma声明2020指南，并系统地搜索了数据库PubMed/Medline，ClinicalTrials.gov，Web of Science和Embase。我们使用R软件（V 4.3.3）进行了事后分析，应用了逆差异方法和Dersimonian-Laird估计器以随机效应模型进行池效应估计。我们使用Cochran的Q检验和I 2统计量评估了异质性。结果：我们的事后分析包括3项临床试验，共有835名参与者。三个试验中所有835名参与者的平均年龄均为59.5岁（95％CI：58.7-60.3）。汇总的自由生存（PFS） - 估计为4.38（95％CI：–7.58–16.35，p = 0.47），汇总的客观反应率（ORR）为7％（95％CI：95％CI：2-18％，P = 0.04），有重大的异质性观察到。讨论：浮游者显示出有望改善激素受体阳性转移性乳腺癌的预后，但需要进一步研究以确认其有效性。未来的研究应包括
帕金森病的计算机化认知训练
摘要 简介 认知障碍被认为是帕金森病 (PD) 的重要非运动症状，需要基于证据的非药物干预措施来预防或减缓此类患者群体的认知能力下降。计算机化认知训练 (CCT) 就是这样一种干预措施，它已被证明对老年人群的认知能力有效。本系统评价旨在研究 CCT 对 PD 患者的认知、社会心理和功能领域的疗效，并研究可能缓和 CCT 对认知影响的研究和干预设计因素。 方法与分析 将纳入研究 CCT 对无痴呆症的 PD 患者的认知、社会心理或功能结果影响的随机对照试验。主要结果是整体认知功能。次要结果是领域特定的认知功能、社会心理功能和功能能力。 我们系统地搜索了截至 2020 年 5 月 14 日的 MEDLINE、Embase 和 PsycINFO，以确定相关文献。将使用修订后的 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险。效应大小将计算为基线到干预后变化的标准化平均差（Hedges' g），每个符合条件的结果测量的置信区间为 95%。将使用随机效应模型对研究间的结果进行汇总，考虑研究内效应大小的依赖结构。将使用 τ 2 和 I 2 统计量评估异质性。将使用混合效应元回归模型，根据关键研究和干预设计因素研究潜在的调节因素。伦理与传播 无需伦理批准。研究结果将在同行评审的科学期刊上发表。PROSPERO 注册号 CRD42020185386。