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维护策略选择和评估的本体模型
维护管理活动中的摘要，工程师需要选择维护策略，以执行技术维护措施。单个设备由几个具有不同故障模式的组件组成。每个人都应该有一种维护策略；虽然某些组件可以运行使用纠正性维护，但其他组件则无法承受失败，并且应实施预防或预测策略。选择和评估维护策略是一项复杂的任务，应检索许多来源的信息。来自故障模式，效果和批判性分析的信息，成本 - 利益风险分析，计算维护管理系统，经常被工程师选择和评估维护策略。通常不会随着时间的推移评估选定的策略以检查其有效性。该策略可能需要调整或由更有效的策略代替，例如，基于条件的策略代替了基于时间的策略。为了促进维护策略的选择和评估，当前的研究提出了一种用于维护策略选择和评估的本体论模型（OMSSA）。OMSSA是维护策略中的正式术语框架，可用于开发智能计算代理，可以帮助您选择和评估维护策略的决策过程。为了促进其未来的重复利用和与工业领域中其他本体论的融合，OMSSA通过使用顶级领域中立本体论（基本的正式本体论）来建立本体论发展的状态发展状态。
早期1,25-二羟基维生素D3-糖苷补充：一种有效的喂养策略，以针对细菌的黄牙症，骨髓炎la脚lageeness在肉鸡中使用气溶胶传播模型进行评估的肉鸡中的骨骼。
骨髓炎（BCO）la行的细菌软骨症是肉鸡中的一种腿部障碍，导致经济损失，食品安全问题和动物福利行业的巨大损失。维生素D 3，1,25-二羟基维生素D 3的活性代谢产物在矿物质稳态，骨骼健康和免疫系统中扮演着关键作用，这对于针对BCO的影响至关重要。因此，我们假设补充1,25-二羟基维生素D 3（1,25（OH）2 D 3-糖苷）的补充是控制la行的有效度量。在这里，我们报告了通过比较0 m g/kg，0.5 m g/kg，1.0 m g/kg，1.0 m g/kg和2.0 m g/kg的最佳浓度1,25（OH）2 3-糖苷补充减少BCO的最佳浓度。1.0 m g/kg的1,25（OH）2 D 3-糖苷的应用降低了53.7％，从0 m g/kg和0.5 m g/kg相互差异（p <0.05），但相似（p> 0.05）至2.0 m g/kg。第二个目的是通过比较整个56 d，第一个28 d的1.0 m g/kg（OH）2 d 3-糖苷的应用，评估1,25（OH）2 3-糖苷的喂养的时间。以1.0 m g/kg为1,25（OH）2 D 3-糖苷的饲养剂，以减轻BCO的发病率53％，与过去28 d的申请有显着差异（p <0.05），但没有明显的差异（p> 0.05）与补充56 d的补充差异（p> 0.05）。因此，第一个28 d中的1.0 m g/kg 1,25（OH）2 D 3-糖苷是最佳的1,25（OH）2 D 3-糖苷给药，并为补充
免疫管理基于评估的证书计划
疫苗给药的概念/术语（30％）药房技术人员在免疫过程中对关键术语的免疫定义（例如，主动免疫与无源免疫，灭活与LAV）的常见疫苗接种和疫苗接种时间表（例如，疫苗和疫苗的疫苗接种，Zoster，Zoster，pecocccal，Tdap）（tdap）给药的管理，包括疫苗给药的供应选择（例如，重建，针长度）程序：SQ，IM，在疫苗给药期间的安全考虑（例如，处理和处置夏普的处理和处置）文档，产品处理和疫苗的不良反应管理（20％）（20％）与免疫相关文档的程序（例如，用于接收的vice，coover facor（例如，访问），以及对接收，并保存（并保存），并存储，存储，存储，存储，存储，存储，存储，存储，存储，存储，存储，并保存，并保存，并存储，存储，并保存，存储，存储，并保存，并保存，并存储，存储，并保存，并保存，并存储，存储，并保存，并保存了疫苗，并保存处置）管理与疫苗相关的不良反应和紧急情况（例如，局部反应，晕厥，过敏反应，Vaers vs.Verp）
在NIH-CPSI评估的不同症状严重程度中，慢性前列腺炎/慢性骨盆疼痛综合征患者的大脑功能改变的特征
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使用3D模型对不同电线材料进行体内定量评估的创新设备
正畸弓形材料在我们时代正在迅速变化。由于尚未找到理想的弓形线材料，因此评估包括工作范围在内的不同拱门的最有效特性及其对根部吸收的影响仍然是未满足的临床需求。不幸的是，大多数临床研究都缺乏对受试者和力量的标准化。先前未尝试针对不同正畸拱门的工作范围进行标准化的体内定量评估及其对根吸收的影响。这是第一个在标准化的口腔设计中定量比较和评估这些特性的研究。在这项工作中，将10个上门牙之一的一个样品随机选择，其中一个使用Cuniti电线接收25克式力的力，而控制侧则接收了与NITI相同数量的力。CBCT是在强制使用之前和之后进行的，以比较工作范围和根吸收。结果表明，组之间的工作范围有显着差异，该组偏向于Cuniti中的较大位移（p <0.05）。因此，这种新颖的方法可以为基于机械效应的标准测量值开辟新的途径，以实验正畸电线材料。，我们可以解决由于临床研究中缺乏标准化引起的正畸社区中目前存在的许多矛盾结果。因此，我们能够对两种临床有价值材料的工作范围进行可靠，准确的MEA验证。
造血干细胞移植成人RSV的主宿内多样性，病毒清除率正常和延迟 微环境氨可以增强结直肠癌的T细胞衰竭 引用：Amaria R，Knisely A，Vining D等。自体肿瘤浸润淋巴细胞在复发或难治性卵巢中的功效 研究参与者对阿尔茨海默氏病精确诊断的观点 乙酰胆碱受体的基于乙酰胆碱受体的化学遗传学，用于在小鼠中评估的神经元抑制和癫痫发作对照
免疫功能低下的个体中的呼吸道合胞病毒（RSV）感染通常会导致长期疾病，发展为严重的下呼吸道感染甚至死亡。造血干细胞移植（HCT）成年人的宿主免疫环境如何影响急性感染期间的病毒遗传变异。在本研究中，我们从从正常（<14天）且延迟（≥14天）的RSV清除率的HCT成年人纵向收集的样品中对RSV/A或RSV/B进行了整个基因组测序。我们确定了RSV的宿主间和宿主内遗传变异以及突变对推定糖基化位点的影响。RSV的宿主变化以附着（G）和融合（F）糖蛋白基因为中心，然后是聚合酶（L）和矩阵（M）基因。有趣的是，RSV/A和RSV/B的正常清除组和延迟清除组之间的总体遗传变异是恒定的。主宿内变异主要发生在G基因中，然后是非结构蛋白（NS1）和L基因。但是，仅在G基因中出现或仅在延迟的病毒清除率组中出现终止密码子和移码突变的增益或丢失。G基因中O连锁糖基化位点的潜在增益或丧失发生在RSV/A和RSV/B分离株中。 对于RSV F基因，在抗原表位中的三个RSV/B分离株中，N连接的糖基化位点的丧失发生。 口服和雾化的利巴韦林都不会在L基因中引起任何突变。G基因中O连锁糖基化位点的潜在增益或丧失发生在RSV/A和RSV/B分离株中。对于RSV F基因，在抗原表位中的三个RSV/B分离株中，N连接的糖基化位点的丧失发生。口服和雾化的利巴韦林都不会在L基因中引起任何突变。总而言之，长时间的病毒脱落和免疫缺陷导致RSV变异，尤其是在G基因的结构突变中，可能与免疫逃避有关。因此，对免疫功能低下患者的RSV分离株进行测序和监测至关重要，因为它们可以产生逃生突变体，从而影响即将发生的疫苗和治疗的有效性。
使用机器学习预测供应链中风险评估的风险因素
摘要：风险管理是一个正在进行的过程，其中包括映射和识别，分析以及评估，计划和实施的几个阶段，以降低风险并确保持续控制。沿供应连锁店的风险管理变得更加重要。当前的文献以及风险事件的复杂性和频率的增加，使我们面临当今风险管理中最突出的挑战：审计师在确定风险水平方面的主观性。简单地说，由于其特定的历史和经验，两个不同的审核员可能会以不同的方式评估给定情况。特别是，发现在同一组织中工作的不同审计师进行了相同的风险评估，这似乎极为困难。考虑到这一点，这项研究旨在减少人类的主观性偏见，并通过使用机器学习方法进行尽可能客观的风险评估。为此，本文基于因素分析和人工神经网络作为预测模型引入了一个新的风险评估框架。我们首先引入了一种将风险因素解构为基本要素的新方法，并将其分析为特征向量。接下来，我们收集了来自各个行业（从塑料和金属工厂到物流和医疗设备公司）的60家工业公司的风险调查和审计报告的独特现实数据。最后，我们构建了一个神经网络，以预测行业运营过程的风险水平。我们在42个样本上训练了我们的模型，并在18个样本的测试集上达到了2分的0.9。我们的模型经过验证，并设法根据人类审核员的结果预测r = 0.95的风险准确性。
BCI评估的伪在线框架：MOABB透视
目的：BCI（脑部计算机界面）技术以三种模式运行：在线，OfflINE和伪内线。在在线模式下，经常分析实时脑电图数据。在offl ine模式下，后来获取并处理信号。伪在线模式处理收集的数据，就像实时接收一样。主要的区分是OfflINE模式经常分析整个数据，而在线和伪在线模式仅在短时间窗口中分析数据。offlINE分析通常是使用异步BCI进行的，该分析将分析限制为预先确定的时间窗口。异步BCI与在线和伪在线模式相吻合，允许灵活的心理活动持续时间。offlINE处理往往更准确，而在线分析对治疗应用更好。伪在线实现近似于在线处理而无需实时限制。与现实生活相比，许多BCI研究都引入了偏见，从而影响了分类算法的性能。方法：因此，本研究论文的目的是扩展以O fflINE模式运行的当前MOABB框架，以便允许在伪内部设置中使用不同的算法与基于重叠滑动窗口的技术的使用进行比较。这样做将需要在数据集中引入空闲状态事件，该事件考虑了所有不是任务思维的不同可能性。为了验证算法的性能，我们将使用归一化的Matthews相关系数（NMCC）和信息传输率（ITR）。主要结果：我们分析了过去15年的最新算法，该算法是由几个受试者组成的几个运动图像（MI）数据集，显示了从统计学的角度来看两种方法之间的差异。引人注目的能力：分析在OfflINE和伪在线模式中不同算法的性能的能力将使BCI社区获得有关分类算法性能的更准确和全面的报告。
蛋白质结构质量评估的机器和深度学习创新
摘要蛋白质结构在生物医学研究中的重要性，尤其是在药物发现和设计过程中，不可忽视。这些结构的准确性对于确保研究的成功至关重要。然而，蛋白质结构的实验确定是昂贵且耗时的，计算预测并非完美。因此，评估蛋白质模型的质量已成为在进一步探索之前过滤最可靠的选择的至关重要的一步。为了满足这一需求，各种结构生物信息学实验室已经开发了评估模型质量（EMQ）的方法。将机器学习（ML）应用于EMQ已成为最有效的方法之一，这是由CASP挑战的结果证明的，CASP挑战的结果在科学界被广泛认可。本文对近年来开发的基于ML的主要EMQ方法进行了系统分析。我们根据使用的ML技术对这些方法进行分类，并从方法论角度研究它们的相关性。我们还介绍了EMQ的基本面。总体而言，本文旨在作为探索蛋白质质量评估的当前研究的起点，同时讨论这个迅速发展的领域的未来前景。
在炎症性风湿病中经济高效地使用生物和靶向合成 DMARD 需要考虑的要点：综合评估的结果
摘要 目的 制定基于证据的考虑要点，以便在治疗炎性风湿病（特别是类风湿性关节炎、银屑病关节炎和中轴型脊柱关节炎）时经济有效地使用生物和靶向合成的抗风湿药物 (b/tsDMARDs)。 方法 按照 EULAR 程序，成立了一个国际工作组，由来自七个欧洲国家的 13 位风湿病学、流行病学和药理学专家组成。通过个人和小组讨论，确定了 12 种经济有效使用 b/tsDMARD 的策略。对于每种策略，都在 PubMed 和 Embase 上系统地搜索相关的英文系统评价，对于六种策略，另外还搜索随机对照试验 (RCT)。纳入了 30 项系统评价和 21 项 RCT。根据证据，工作组使用德尔菲程序制定了一套总体原则和考虑要点。确定了每个要考虑的要点的证据等级（1a–5）和等级（A–D）。以匿名方式对同意等级（LoA；0（完全不同意）至 10（完全同意）之间）进行个人投票。结果工作组就五项总体原则达成一致。对于 12 种策略中的 10 种，证据足以形成一个或多个要考虑的要点，总共达到 20 个，涉及反应预测、药物处方集使用、生物仿制药、负荷剂量、低剂量初始治疗、同时使用常规合成 DMARD、给药途径、药物依从性、疾病活动指导的剂量优化和非医疗药物转换。10 个要考虑的要点（50%）得到了 1 级或 2 级证据的支持。平均 LoA（SD）在 7.9（1.2）和 9.8（0.4）之间变化。结论 这些需要考虑的要点可用于风湿病学实践，并补充炎症性风湿病治疗指南，以纳入 b/tsDMARD 治疗的成本效益。