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法国医疗产品使用和护理轨迹的间接健康数据链接发展：系统评价
背景：最近，欧洲各国在将数据链接（即能够在数据库之间匹配患者数据）整合到常规公共卫生活动方面存在差异。在法国，索赔数据库几乎涵盖了从出生到死亡的整个人口，为数据链接提供了巨大的研究潜力。由于使用通用唯一标识符直接链接个人数据通常受到限制，因此开发了一组间接关键标识符的链接，这与链接质量挑战有关，以最大限度地减少链接数据中的错误。目的：本系统评价旨在分析法国关于医疗产品使用和护理轨迹的间接数据链接研究出版物的类型和质量。方法：全面搜索了截至 2022 年 12 月 31 日在 PubMed/Medline 和 Embase 数据库中发表的所有论文，这些论文涉及链接的法国数据库，重点关注医疗产品的使用或护理轨迹。仅包括基于使用间接标识符的研究（即没有可用于轻松链接数据库的唯一个人标识符）。还对数据链接进行了描述性分析，并采用了质量指标和 Bohensky 框架来评估数据链接研究。结果：共选出 16 篇论文。7 篇（43.8%）研究在国家层面进行了数据链接，9 篇（56.2%）研究在地方层面进行了数据链接。不同数据库中包含的患者数量和数据链接结果差异很大，分别为 713 至 75,000 名患者和 210 至 31,000 名链接患者。研究的疾病主要是慢性病和感染。数据链接的目的有很多：评估药物不良反应 (ADR; n=6, 37.5%) 的风险、重建患者的护理轨迹 (n=5, 31.3%)、描述治疗用途 (n=2, 12.5%)、评估治疗的益处 (n=2, 12.5%) 和评估治疗依从性 (n=1, 6.3%)。登记处是与法国索赔数据链接最频繁的数据库。没有研究考虑过与医院数据仓库、临床试验数据库或患者自我报告数据库的链接。7 项 (43.8%) 研究中链接方法是确定性的，4 项 (25.0%) 研究中链接方法是概率性的，5 项 (31.3%) 研究中未指定。链接率主要为 80% 到 90%（11/15，73.3% 项研究报告）。遵循 Bohensky 框架评估数据链接研究表明，始终对链接的源数据库进行描述，但并未系统地描述要链接的变量的完成率和准确性。
通过超级轨迹
1 Vienna Center for Quantum Science and Technology (VCQ), Faculty of Physics, University of Vienna, Boltzmanngasse 5, 1090 Vienna, Austria 2 Institute for Quantum Science and Engineering, Department of Physics, Southern University of Science and Technology (SUSTech), 1088 Xueyuan Avenue, 518055 Shenzhen, China 3 Wolfson College, University of Oxford, Linton路，OX2 6 UD牛津，英国4 QICI量子信息和计算计划，计算机科学系，香港大学，Pok Fu Lam Road，999077香港5量子集团，牛津大学计算机科学系计算机科学系，沃尔夫森大厦，牛津大学，牛津公园，牛津路，牛津路，OX1 3QD OXONT，UNICAL INCUNTING ox ox and Incuntration for kenong ox of interion ox1 ox1 oxn oxn ox of Pok Ful lam Road，999077香港7欧洲7富刑实验室，4楼，3号建筑物，海德公园海斯，海德公园海斯，米林顿路11号，海耶斯，海耶斯，UB3 4AZ Middlesex，英国米德尔塞克斯，英国8 Institute for Quance and量子信息（IQOQI），Outtria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria boltz boltz varsemia日内瓦大学应用物理系，瑞士1211年，瑞士1011 Grenoble Alpes，CNRS，CNRS，Grenoble INP，INP，INTP，Institut NEL，38000法国Grenoble，法国11号，11号GRENOBLE奥地利维也纳1090 Boltzmanngasse
开发多颗粒光轨迹技术用于用于深色发酵的搅拌罐的流体动力分析
深色发酵（DF）是一种生物学过程，能够从有机废物中产生氢气，这可以作为生物精炼厂中的基础发挥关键作用。，但仍需要优化DF的流体动力条件以增强气体液传质，从而减少了可溶性氢的自抑制作用。质量转移增强受到限制，因为对微生物的液压应力必须受到限制，并且该过程的经济可持续性必须保持。最近的结果表明，在层流和湍流方案之间的过渡区域中，DF增强了。为了更好地了解该制度中的3D流体动力特征，开发了一种改进的光学轨迹技术并将其应用于配备双型物件设备的2-L生物反应器。所提出的方法旨在同时使用三个摄像机来监测多达十个颗粒作为示踪剂的轨迹，但也能够在每个相机的2D图像中提供颗粒的实时位置，以最大程度地减少治疗后时间。应用了该方法，包括立体摄像机校准，实时和后处理以重建3D轨迹，并针对2D-PIV和CFD数据进行了验证。达成了良好的一致性，但是由于粒径，很难捕获附近壁和叶轮的区域。结果表明，与单个粒子作为示踪剂相比，使用五个颗粒的工作能够减少3-4的测量时间，而较高数量的示踪剂增加了伪像的镜头。
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机轨迹的最终状态s n的随机变量（x）的随机变量（s 1，s 1 ,, s 1 ,, n）s 1，s 1 ,, n）s s 1，s 1，s 1，s 1 = x x x x x x x x x x x x x x x x x 8 s 1 = x8 x x x x 8 = x 8 = x8。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
b'Just like P \xcf\x80 ( s, s \xe2\x80\xb2 ) is the probability of going from s to s \xe2\x80\xb2 in one step, the entries P \xcf\x80 n ( s, s \xe2\x80\xb2 ) of the n -th power of P \ xcf \ x80在n步骤中计算从s到s \ xe2 \ x80 \ xb2的概率。特别是，向量p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0表示V \ xcf \ x80 0（x）的预期值，其中x是随机变量表示随机轨迹的最终状态s n（s 1，。。。，s n）长度为n从s 1 = s \ xe2 \ x88 \ x88s。这意味着p \ xcf \ x80 n v \ xcf \ x80 0的每个组件最多是max s | v \ xcf \ x80 0（s）| = 1.'
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
在线轨迹重新启动器，用于动态抓住不规则对象
摘要 - 本文提出了一种用于抓住不规则对象的新轨迹重新启动器。与常规的掌握任务不同，该任务简单地假定对象的几何形状，我们旨在实现不规则对象的“动态掌握”，这需要在握把过程中持续调整。为了有效处理不规则的对象，我们提出了一个构成两个阶段的轨迹优化框架。首先，在指定的时间限制为10 s的指定时间限制中，为从机器人的初始配置中进行无缝运动计算初始离线轨迹，以掌握对象并将其传递到预定义的目标位置。其次，实现了快速的在线轨迹优化，以在100毫秒内实时更新机器人轨迹。这有助于减轻视力系统中的估计错误。为了解释模型的不准确性，干扰和其他非模块化效果，实施了机器人和抓手的轨迹跟踪控制器，以从提出的框架中阐明最佳轨迹。密集的实验结果有效地证明了我们在模拟和现实世界中的轨迹计划框架的性能。
伦敦东北大学全额资助网络科学博士奖学金，整合多模态数据以了解轨迹和生物标志物
总部位于英国的机构。东北大学成立于 1898 年，以其高影响力的研究而闻名，旨在解决全球问题。跨学科、体验式学习和与学术界以外的合作伙伴的联系是东北大学精神的核心。东北大学在 2022 年获得了 2.307 亿美元的外部研究资金，是公认的体验驱动终身学习的领导者。它在美国和加拿大设有校区（波士顿、北卡罗来纳州夏洛特、缅因州波特兰、加利福尼亚州奥克兰、旧金山、西雅图、硅谷、弗吉尼亚州阿灵顿、马萨诸塞州伯灵顿和纳汉特社区、多伦多和温哥华）。虽然博士学位将是英国的资格，但学生将有机会在伦敦博士研究期间参与和访问海外的东北大学网络，为他们的研究培训提供真正独特且备受追捧的维度。项目我们正在寻找一位有计算神经科学、数据科学、认知心理学或相关领域背景的积极进取的候选人，加入一个创新的博士项目，该项目涉及网络科学、机器学习和心理健康研究的交叉领域。该项目旨在开发尖端方法来整合和分析多模态数据——从认知评估和患者自我报告到神经影像和电子健康记录 (EHR)——以发现新的生物标志物并改善心理健康轨迹的分析。成功的申请者将采用自然语言处理 (NLP)、图论和先进的机器学习等技术来探索认知-情感模式和大脑连接动态，为理解心理健康建立一个统一的框架。这项跨学科研究有望推动个性化诊断和干预策略的进步。理想的候选人应该具备很强的分析和编程能力，对心理健康研究充满热情，并具有跨学科合作的能力。成功的候选人将：
在存在运动和动态干扰的情况下，自适应双环轨迹跟踪船舶表面车辆的控制
本文介绍了针对海洋表面车辆（MSV）的双环自适应轨迹跟踪控制系统，该系统既解决运动学和动态干扰。该方法始于外环的后台控制策略，该策略在运动级别生成速度命令，以确保对MSV的位置和标题进行准确跟踪。一个自适应估计器已整合以评估未知的海洋电流速度，从而有效地补偿了其影响。内环控件采用线性参数化来在动态级别产生扭矩命令，从而确保实际速度和指挥速度状态之间的对齐。提出了两种自适应调整定律：一个用于估算具有挑战性的水动力参数，另一个用于补偿外部海洋干扰。双环控制可显着减轻运动学和动态干扰的影响，从而提高了MSV跟踪的精度和整体性能。稳定性，并得出了系统未知参数的适应定律。数值模拟证明了拟议的控制策略的功效。
地点和资源概述委员会修订了温室气体（GHG）减少轨迹和关键里程碑
2.2实现这些目标所需的轨迹或途径将确定随着时间的推移散发到大气上的累积温室气体的量，并取决于广泛的因素。气候变化委员会（CCC）阐明了5种可能的情况（最不乐观的命令）：逆风，广泛的创新，广泛的参与，平衡和逆风。这些考虑了关键因素的范围，包括技术发展和部署，行为变化的程度，市场规模，基础设施和供应链以及不同干预措施或技术的相对组合。他们雄心勃勃，但务实，并采取保守的方法来最大程度地降低有关可实现或成本的风险。
基于血清QHBSAG的纵向轨迹
Rong Fan 1#* , M.D., Siru Zhao 1# , M.D., Junqi Niu 2 , M.D., Hong Ma 3 , M.D., Qing Xie 4 , M.D.,