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临床测序可确定脐尿管腺癌和原发性膀胱腺癌发生率高的潜在可操作改变
从个体化治疗的角度来看，了解驱动肿瘤发展和赋予特定疗法反应的分子机制以及基因改变至关重要。在过去的几年中，尽管研究的病例和基因数量仍然有限，但 UrC 的突变模式得到了深入研究。大多数研究集中在 RAS/PI3K 信号通路中的基因，并经常发现 KRAS 基因中反复出现的突变。此外，NF1、GNAS、NRAS 和 PIK3CA 突变也被反复检测到。10,11,15–19 考虑到这些重叠的改变，UrC 的基因组背景似乎与 CRC 相似。另一方面，我们也发现了一些特征性差异，因为 APC 基因在 UrC（10%）中受影响的频率远低于在 CRC（80%）中。此外，15% 的 CRC 中可检测到微卫星不稳定性，但在 UrC 中很少发现。 20基于这些发现，与CRC相比，UrC代表了相似但明显不同的分子模式。关于PBAC遗传背景的数据要少得多，主要显示MAPK或Wnt通路基因的改变。16,21因此，需要进一步研究以更详细地了解UrC和PBAC的分子背景。基因组分析临床实施中缺少的另一个步骤是缺乏系统的方法来解释其指导治疗干预的潜力。因此，在这项多中心研究中，我们使用一个大型、市售的下一代测序面板对UrC和PBAC样本进行了基因组分析，该面板包含161个癌症相关基因。此外，为了确定潜在有效的药物，使用基于证据的决策支持工具进行临床解释。
Somnium 空间经济论文
我们的最终愿景是为下一个级别的通信、电子商务、娱乐和居住地构建一个全新的世界。我们正在为公民构建平台。Somnium Space 是一个开放、社交和持久的虚拟现实世界，由区块链技术赋能，每个人都可以购买土地、建造或导入物品、使用化身和脚本、轻松将他们的体验货币化并沉浸在完全不同的现实中。虚拟现实已经到来，未来看起来令人惊叹。硬件已经取得了巨大进步，更好的耳机价格非常实惠，触觉套装、手指和眼球追踪，甚至 VR 运动平台，让您可以舒适地在家中自由地在 VR 中行走。缺少的是最终的目的地。Somnium 是一个您可以来体验未知、做不可能的事情、在一个宇宙中与千里之外的人见面、工作和玩乐的地方。我们 Somnium Space 正在将这一愿景变为现实。实际上，我们的长期愿景是创建一个令人惊叹的、由用户生成的虚拟环境，为现实提供丰富的补充。它将充满新的和令人兴奋的可能性，可供数千人同时探索。Somnium Space 是一个跨平台世界，从智能手机应用程序到桌面 VR，它让人们体验一个由用户塑造的不断扩展、无缝的世界。结合区块链上的虚拟世界经济，它为真正的 Metaverse 体验迈出了下一步。我们相信真正的虚拟现实 Metaverse，这就是我们所瞄准和构建的，不仅在技术和商业层面，而且在哲学层面。我们问自己，2 年、5 年、10 年，甚至 50 年、100 年、200 年后人类会在哪里，以及 VR 和区块链将如何改变人类这个物种。
用于空间通信的通用数据链路 (CDL)：
摘要：CDL（通用数据链）是美国军方在机载平台上进行情报监视与侦察 (ISR) 的标准通信波形。为支持这一标准，军方拥有众多空中、海上和地面 CDL 系统用于战区连接。当前 CONOPS 缺少的是可以将其战术 ISR 数据直接带入战区的太空资产，以便进行响应式任务分配和收集。随着太空 CDL 设计的出现，我们可以将实时战术数据带入现有的战区地面站。将太空图像从直接任务中带入战区是一项壮举，即使是大型卫星也从未做到过。战区内卫星图像概念将在 2005 年底使用经过修改的机载合格 CDL 通信系统，通过小型卫星演示进行测试，实现 CDL 波形。太空合格 CDL 设计最大程度地利用了 L-3 机载设计，但 L-3 设计的几个方面必须针对太空应用和操作进行更改。零件选择本身就是我们设计方法的重要驱动因素。将最先进的高数据速率通信机载设计迁移到太空并非易事，因为批准的零件清单非常有限。L-3 还利用 CTX-886 空间发射器进行所有非基带设计部分。L-3 设计的成功与我们现有的机载设计相比，大大节省了功耗、重量和体积；功耗降低 58%，重量减少 45%，体积减少 73%。硬件的其他设计增强功能包括： • 无需软件控制即可运行 • 上行链路和下行链路的独立电源 • 由机载处理器或地面站控制 • 耐辐射组件 本文还将讨论性能、硬件和特性。
人们认为人工智能应该从人脸中推断出什么
人脸在人类社会生活中扮演着不可或缺的角色。目前，计算机视觉人工智能（AI）可以捕捉和解释人脸，用于各种数字应用和服务。面部信息的模糊性最近导致不同领域的学者就AI应该根据面部外观对人做出哪些类型的推断展开争论。人工智能研究通常通过参考人们在初次见面场景中如何形成印象来证明面部人工智能推理的合理性。批评者对偏见和歧视表示担忧，并警告说面部分析人工智能类似于面相学的自动化版本。然而，这场辩论缺少的是对人工智能“非专家”如何从道德上评估面部人工智能推理的理解。在一项包含 24 个治疗组的双场景小插图研究中，我们表明非专家 (N = 3745) 在低风险广告和高风险招聘环境中拒绝面部 AI 推断，例如肖像图像中的可信度和可爱度。相反，非专家同意广告中的面部 AI 推断，例如肤色或性别，但不同意招聘决策环境中的推断。对于每个 AI 推断，我们要求非专家以书面答复的形式证明他们的评估。通过分析 29,760 份书面辩解，我们发现非专家要么是“证据主义者”，要么是“实用主义者”：他们根据面部是否需要为推理提供充分或不充分的证据（证据主义辩解）或推理是否会导致有益或有害的结果（实用主义辩解）来评估面部 AI 推理的道德地位。非专家的辩解强调了面部 AI 推理背后的规范复杂性。证据不足的 AI 推理可以通过考虑相关性来合理化，而无关的推理可以通过参考充分证据来合理化。我们认为，参与式方法为日益可视化的数据文化中道德 AI 的发展提供了宝贵的见解。
块状硫化物潜力的预测图...
缺乏全面的块状硫化物潜力图是阻碍 Escambray 地形中块状硫化物勘探和采矿投资和开发的主要因素。为了解决这个问题，新技术和方法被应用于完整的地理勘探数据集，以预测研究区域的潜力。矿床识别标准是基于研究区域和其他地区块状硫化物矿床特征从地理数据集中提取空间证据的基础。使用 Crósta 技术、软件脱叶剂技术和矿物成像技术来检测 Escambray 地形中的褐铁矿和粘土蚀变带。使用面积关联系数对这些技术的结果进行比较，表明矿物成像技术是检测与植被茂盛的地形中的块状硫化物矿床相关的粘土蚀变带的最佳方法。应用河流沉积物样品的主成分分析绘制地球化学异常区。研究了磁场分析信号和第一垂直梯度，以绘制现有地质图中缺少的结构和岩性特征。航空磁数据被证明分别可用于检测镁铁质/超镁铁质和断层/线性构造。为了量化地质特征与块状硫化物矿床之间的空间关联，使用了证据权重法。它产生了具有统计意义的结果，并表明几个地质特征（例如地球化学证据、与断层/裂缝的接近度、与超镁铁质/镁铁质岩的接近度、热液蚀变带和围岩）在空间上与块状硫化物矿床相关。证据权重建模也被证明对该地区进行预测建模是有效的。由此产生的预测图表明，埃斯坎布雷地形约 28% 具有形成块状硫化物矿床的潜力。预测图的预测率至少为 71%。预测图可用于指导该地区的进一步勘探工作。
古巴埃斯坎布雷地形西部块状硫化物潜力的预测制图
缺乏全面的块状硫化物潜力图是阻碍 Escambray 地形中块状硫化物勘探和采矿投资和开发的主要因素。为了解决这个问题，新技术和方法被应用于完整的地理勘探数据集，以预测研究区域的潜力。矿床识别标准是基于研究区域和其他地区块状硫化物矿床特征从地理数据集中提取空间证据的基础。使用 Crósta 技术、软件脱叶剂技术和矿物成像技术来检测 Escambray 地形中的褐铁矿和粘土蚀变带。使用面积关联系数对这些技术的结果进行比较，表明矿物成像技术是检测与植被茂盛的地形中的块状硫化物矿床相关的粘土蚀变带的最佳方法。应用河流沉积物样品的主成分分析绘制地球化学异常区。研究了磁场分析信号和第一垂直梯度，以绘制现有地质图中缺少的结构和岩性特征。航空磁数据被证明分别可用于检测镁铁质/超镁铁质和断层/线性构造。为了量化地质特征与块状硫化物矿床之间的空间关联，使用了证据权重法。它产生了具有统计意义的结果，并表明几个地质特征（例如地球化学证据、与断层/裂缝的接近度、与超镁铁质/镁铁质岩的接近度、热液蚀变带和围岩）在空间上与块状硫化物矿床相关。证据权重建模也被证明对该地区进行预测建模是有效的。由此产生的预测图表明，埃斯坎布雷地形约 28% 具有形成块状硫化物矿床的潜力。预测图的预测率至少为 71%。预测图可用于指导该地区的进一步勘探工作。
将生物多样性数据中的差距和偏见视为缺失的数据问题
大生物多样性数据集具有较大的分类，地理和时间范围，具有监测和研究的巨大潜力。此类数据集对于评估物种种群和分布的时间变化尤为重要。可用数据中的差距，尤其是空间和时间差距，通常意味着数据不能代表目标人群。这阻碍了大规模推论，例如关于物种的趋势，并可能导致放错了保护作用。在这里，我们概念化了生物多样性监视数据的差距是缺少的数据问题，该数据为不同类型的生物学数据集的挑战和潜在解决方案提供了一个统一的框架。我们将典型的数据差距类型表征为不同类别的缺少数据类别，然后使用丢失的数据理论来探讨有关物种趋势和影响事件/丰富性的因素的含义。通过使用此框架，我们表明，当影响采样和/或数据可用性与影响物种的因素重叠时，可能会由于数据差距而产生的偏差。，但数据集本身没有偏见。结果取决于生态问题和统计方法，该方法确定了围绕哪些变异来源考虑的选择。我们认为，使用监视数据进行长期物种趋势建模的典型方法特别容易受到数据差距的影响，因为这种模型不倾向于说明驱动缺失的因素。为了确定解决此问题的一般解决方案，我们回顾了实证研究并使用仿真研究来比较一些最常使用的方法来处理数据差距，包括亚采样，加权和插补。所有这些方法具有减少偏差的潜力，但可能以增加参数估计的不确定性成本。加权技术可以说是迄今为止生态学中最不使用的，并且具有减少参数估计的偏差和方差的潜力。无论方法如何，降低偏见的能力都取决于对数据差距的知识和数据的可用性。在处理数据收集和分析工作流的不同阶段的数据差距时，我们使用此评论概述了必要的考虑。
将生物多样性数据中的差距和偏见视为缺失的数据问题
大生物多样性数据集具有较大的分类，地理和时间范围，具有监测和研究的巨大潜力。此类数据集对于评估物种种群和分布的时间变化尤为重要。可用数据中的差距，尤其是空间和时间差距，通常意味着数据不能代表目标人群。这阻碍了大规模推论，例如关于物种的趋势，并可能导致放错了保护作用。在这里，我们概念化了生物多样性监视数据的差距是缺少的数据问题，该数据为不同类型的生物学数据集的挑战和潜在解决方案提供了一个统一的框架。我们将典型的数据差距类型表征为不同类别的缺少数据类别，然后使用丢失的数据理论来探讨有关物种趋势和影响事件/丰富性的因素的含义。通过使用此框架，我们表明，当影响采样和/或数据可用性与影响物种的因素重叠时，可能会由于数据差距而产生的偏差。，但数据集本身没有偏见。结果取决于生态问题和统计方法，该方法确定了围绕哪些变异来源考虑的选择。我们认为，使用监视数据进行长期物种趋势建模的典型方法特别容易受到数据差距的影响，因为这种模型不倾向于说明驱动缺失的因素。为了确定解决此问题的一般解决方案，我们回顾了实证研究并使用仿真研究来比较一些最常使用的方法来处理数据差距，包括亚采样，加权和插补。所有这些方法具有减少偏差的潜力，但可能以增加参数估计的不确定性成本。加权技术可以说是迄今为止生态学中最不使用的，并且具有减少参数估计的偏差和方差的潜力。无论方法如何，降低偏见的能力都取决于对数据差距的知识和数据的可用性。在处理数据收集和分析工作流的不同阶段的数据差距时，我们使用此评论概述了必要的考虑。
测量 IMA-CH：青少年免疫接种
报告指南：x 当不涉及抽样时，各州可以单独或一起使用声明或登记数据来获取整个符合条件人群（报告年度内年满 13 岁的所有青少年）的免疫接种记录，并使用管理规范进行报告。x 如果州使用混合方法，即从符合条件人群样本获取免疫接种数据，则从医疗记录中寻找声明或登记数据中缺少的任何免疫接种。x 如果使用免疫登记数据来计算此指标，请在基于 Web 的报告系统的数据源部分中选择“免疫登记处”作为管理数据源。除了用于计算指标的其他数据源之外，各州还可以选择“免疫登记处”。如果免疫登记数据的使用因报告单位而异，请在“指标的附加说明/评论”部分描述每个报告单位使用的数据源。x 此指标遵守 HEDIS 14 天规则。 14 天规则规定，接种疫苗的间隔必须为 14 天，以避免在使用管理方法或混合方法计算分子时出现重复计算事件。有关 14 天规则的更多信息，请参阅 HEDIS 第 2 卷一般准则。x 包括所有已付款、暂停、待处理和拒绝的索赔。x 临终关怀中的受益人被排除在合格人群之外。如果某个州使用混合方法报告此指标，并且在审查医疗记录时发现受益人在临终关怀中或使用临终关怀服务，则该受益人将从样本中删除，并用来自过度抽样的受益人替换。有关更多信息，请参阅第 II 部分中的临终关怀排除指南。儿童核心集的数据收集和报告。
血管化人脑器官的方法
脑类器官是从多能干细胞中得出的，可以向我们展示来自干细胞的自发器官发生中发生的情况，以及通过良好定义的提示在诱导过程中发生的情况。因此，他们提供了一种理解大脑发育的另一种方法。此外，使用诱导的多能干细胞（IPSC）来推导人脑ORGA-NOIDS为建模脑部疾病提供了独特的机会。IPSC衍生的脑类器官可用于研究遗传变异和某些脑表型之间的因果关系，以模拟异质性病因的疾病，甚至开发治疗方法[1，2]。虽然我们远非建模大脑的完整发展过程，但已经在建模该过程方面采取了令人印象深刻的步骤。许多挑战限制了脑器官的效用，其中缺乏血管。当缺乏脉管系统的类器官生长时，缺氧以及缺乏营养和去除代谢物时，在器官的内部越来越严重，导致细胞应激和死亡。与此相一致，脉管造成的脑器官中的细胞表达与胁迫相关基因的标记，表明细胞应激水平增加。因此，缺乏脉管系统会导致细胞缺陷，并限制了脑器官的大小。缺乏脉管系统还消除了血管的内皮细胞信号传导，这是适当发育的大脑所需的。血管细胞形成神经祖细胞发育的利基市场；它们的缺失会影响祖细胞的发育。此外，有效的氧气和营养素和去除代谢物可能会改善脑器官的区域化，这在当前技术中大多是缺少的。血管性人脑器官的一种方法是将它们移植到免疫缺陷啮齿动物的大脑中（图1A）。这导致了移植的脑器官的血管化和改善的成熟[3，4]。然而，将脑器官移植到啮齿动物大脑中很难扩大。此外，人血管细胞中的基因表达与啮齿动物细胞并不完全相同，这可能会导致脑器官发育的差异。