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World File Search System计数
碳水化合物计数 - 一项在线学习计划，以支持糖尿病患者计算碳水化合物（碳水化合物）
CARB COUNTING是一项由国家糖尿病服务计划（NDSS）资助的免费2小时在线学习计划，以提高针对糖尿病患者的碳水化合物计数的认识和教育。
TNTdetect.AI：一种用于自动检测和计数显微镜图像中的隧道纳米管的深度学习模型
1 圣何塞州立大学信息系统与技术学院，美国加利福尼亚州圣何塞 95192 2 韩国科学技术院管理信息系统系，韩国大田 34141 3 伊尔迪兹技术大学电子与通信工程系，土耳其伊斯坦布尔 34349 4 明尼苏达大学医学院血液学、肿瘤学和移植医学系，美国明尼苏达州明尼阿波利斯 55455 5 斯坦福大学医学院神经病学和神经科学系，美国加利福尼亚州斯坦福 94305 6 斯坦福大学医学院精准健康和综合诊断中心，美国加利福尼亚州斯坦福 94305 7 明尼苏达大学信息学研究所，美国明尼苏达州明尼阿波利斯 55455 8 共济会癌症中心，美国明尼苏达州明尼阿波利斯 55455 9 MD 安德森癌症中心神经肿瘤学系德克萨斯大学系统中心，美国德克萨斯州休斯顿 77030 10 神经科学研究生项目，MD 安德森 UTHealth 生物医学科学研究生院，美国德克萨斯州休斯顿 77030 11 癌症生物学研究生项目，MD 安德森 UTHealth 生物医学科学研究生院，美国德克萨斯州休斯顿 77030 * 通信地址：emil-lou@umn.edu (EL)；cbpatel@mdanderson.org (CBP)；电话：+1-612-625-9604 (EL)；+1-713-792-0778 (CBP)；传真：612-625-6919 (EL)；713-745-0387 (CBP) † 这些作者对本文的贡献相同。 ‡ 这些作者对本文的贡献相同。
术中应用和早期经验，具有新型的高分辨率，高通道计数薄膜电极的
结果 - 分析中包括89例患者，这些患者接受了切除肿瘤（n = 58）或癫痫组织（n = 31）的患者。这些案件占94个网格； 58 PEDOT：PSS网格和36个PTNRGRIDS。有86个功能性，并成功用于从82例患者那里获得皮质记录。平均皮质网格记录持续时间为15.3±1.15分钟。在实验任务（n = 52，58.4％）中获得了大多数患者的记录，涉及语言和感觉运动测试范例，或在静止状态下被动地获得（n = 32，38.1％）。没有与网格放置有关的术中不良事件。然而，有一些与术前绝育（n = 7）和不当处理（n = 1）造成的PTNRGRID功能障碍（n = 8）有关的损害；没有进行术中记录。蒸发过氧化物（V-PRO）灭菌是PTNRGRIDS最佳的灭菌方法，与基于蒸汽的灭菌技术相比，可用通道的数量明显高得多（905.0 [650.8-935.5] vs. 356.0 vs.356.0 [18.0-0-597.8.8]，p = 0.0031，p = 0.0031。
铬摩托运动指纹启用单个疾病生物标志物分子的多素数字计数
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年2月4日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.636515 doi：Biorxiv Preprint
基于氢的混合储能系统的使用计数：分析综述，挑战和未来的研究潜力
简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>00测量方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00基于氢的最新混合储能系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00结果和分析讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00用法计数引文分析的比较分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00关键字共发生网络分析和评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00在各种主题类别上的文章分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00对开发方法的评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00基于氢的HESS的应用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>00挑战和问题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。00经济影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00安全问题和效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00环境影响。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00有效的基于氢的杂种储能系统开发技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00结论和未来方向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00竞争利益声明。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00确认。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。00
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各个应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关Mi-Crobiome的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型gaussian popula图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于分配外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础义务网络的推理中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算有效搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和降低结构的同时推断，包括图形不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法从一般的多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是对微生物组分析的关系。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型；离散的weibull;链接预测；结构学习；微生物组
家庭和住户统计数据说明
对于英格兰和威尔士，用于制作家庭预测的方法也适用于年中人口估计，以生成历史家庭估计。在英格兰，官方家庭估计数由国家统计局使用 LFS 生成，并在 中发布。在英国家庭和威尔士公报中，官方估计数是通过将关于以前人口普查中的家庭构成和规模的假设应用于年中人口估计而生成的家庭估计数。对于北爱尔兰，不发布历史家庭估计数；它们是官方的家庭估计数。苏格兰发布的人口预测基于市政税数据，即官方估计数。家庭估计数
CDOT 区域 1 车道关闭策略 | 2024 年
根据交通量输入和分析确定允许关闭车道的时间。交通量数据是从可用的 CDOT 计数源中提取的。使用了 CDOT 在线交通信息系统 (OTIS) 提供的 2022 年平均年日交通量 (AADT)，并根据 2021 年或之后进行的 CDOT 计数编制了每小时模式。当不可用时，使用 2019 年或 2018 年的计数。每小时计数取自 CDOT 的 OTIS 中提供的短时间和连续（自动交通记录 [ATR]）持续时间计数位置。CDOT 的 ms2 交通计数数据库系统信息用于立交匝道计数。
