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临床获取的 MRI 数据集中定义的儿童和青少年时期轴外脑脊液的规范轨迹
临床获取的 MRI 数据集中定义的儿童和青少年时期轴外脑脊液的规范轨迹 Ayan S. Mandal 1,2,3 , Lena Dorfschmidt 2,3,4 , Jenna M. Schabdach 2,3 , Margaret Gardner 2,3 , Benjamin E. Yerys 2.5.6 , Richard AI Bethlehem 7 , Susan Sotardi 8 , M. Katherine Henry 8,9,10 , Joanne N. Wood 9,10 , Barbara H. Chaiyachati 3,9,10 , Aaron Alexander-Bloch 2,3,11 *, Jakob Seidlitz 2,3,11 * * 与资深作者贡献相同 1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城，美国 2 儿童和青少年精神病学和行为科学系，费城儿童医院，美国宾夕法尼亚州费城。3 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院终身脑研究所 4 英国剑桥大学精神病学系 5 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院自闭症研究中心 6 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院成人成功过渡与学习推进中心 7 英国剑桥大学心理学系 8 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院放射学系 9 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院儿科系 10 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院临床未来 11 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学精神病学系
在新兴葡萄糖疗法的时代，丹麦患者的治疗轨迹
第一次在个人中首次开始，暗示使用药物是在给定药物类别的至少5 y中观察到的第一次使用。b在42％至49％之间的发起人没有最近可用的LDL测量。HBA1C缺失值的比例通常很低（≤2％）。记录的EGFR水平<60 ml/min/1.73m 2未通过另一个EGFR测量在≥90天内的另一个EGFR测量<60 mL/min/1.73m 2的确认，被编码为缺失，丢失水平为3％-8％。在降低葡萄糖疗法的类别中，蛋白尿缺失值的比例有所不同，并在表中报道。所有合并症均基于医院记录的诊断和程序。肾脏并发症还包括蛋白尿阶段A2-A3和/或EGFR <60 mL/min/min/1.73m 2。缩写：ACEI，血管紧张素转换酶抑制剂； ARB，血管紧张素II受体阻滞剂； DPP-4I，二肽基肽酶-4抑制剂； EGFR，估计的肾小球过滤率； GLP-1RA，胰高血糖素样肽1受体激动剂； IQR，四分位数范围； LDL，低密度脂蛋白； SGLT-2I，钠 - 葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂； su，磺酰脲； UACR，尿白蛋白与造丁氨酸的比率。
生物学 - 生物技术轨迹，BS
生物技术轨道将允许学生掌握在生物技术，医学，农业和对气候变化的反应等领域中使用的技能。这首歌中的学生将练习可就业的实验室和研究技能。此轨道的示例雇主包括生物技术公司，疾病控制和预防中心，医院实验室，药品研究实验室和食品科学实验室。
气候变化研究 - 自然科学轨迹，BS
独立研究或实习（CCST 3840独立研究的任何组合：CCST 4840独立研究：CCST 4880指导研究或CCST 3939实习）在专业的专业信贷中获得了学分，并由本科协调员批准。每个独立研究部分的学生不得获得超过三个学分。在同一讲师或同学中，独立研究的数小时不超过三个学分。
与认知控制有关的大脑活动的寿命轨迹
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年9月17日发布的此版本中显示此版本的版权所有。 https://doi.org/10.1101/2023.08.20.554018 doi：biorxiv preprint
改善通过多项式表示自主驾驶的轨迹预测的分布外概括
摘要 - 针对分布（OOD）样本的鲁棒性是轨迹预测模型的关键性能指标。但是，最先进（SOTA）模型的开发和排名是由其在单个竞争数据集上的分布（ID）性能驱动的。我们提出了一个OOD测试协议，该协议在两个大规模运动数据集中均质化数据集和预测任务。，我们基于模型的输入和输出侧的代理轨迹和道路几何形状的多项式表示引入了一种新颖的预测算法。随着模型大小，训练工作和推理时间的较小，我们到达Sota Performence进行ID测试，并显着提高OOD测试中的鲁棒性。在我们的OOD测试方案中，我们进一步研究了SOTA模型的两种增强策略及其对模型概括的影响。强调ID和OOD性能之间的对比度，建议将OOD测试添加到轨迹预测模型的评估标准中。
一种深入学习的深度学习技术，可以在侧通道轨迹中找到加密操作
摘要 - 侧向通道攻击允许通过将部分已知的计算数据和测量的侧通道信号从加密原始词执行中提取秘密信息。然而，要设置成功的侧通道攻击，攻击者必须执行i）挑战的任务，即定位目标加密原始的时间在侧通道跟踪中执行，然后在该时间瞬间进行测量数据的时间对齐。本文介绍了一种新颖的深度学习技术，以定位目标计算的加密操作在侧通道迹线中执行的时间。与状态解决方案相反，即使在存在通过随机延迟插入技术获得的痕量变形的情况下，提出的方法也起作用。我们通过成功攻击了各种未受保护和受保护的加密原始图，这些攻击已在FPGA实现的芯片上执行，该芯片上以RISC-V CPU执行。索引术语 - 侧通道分析，加密操作的定位，深度学习，计算机安全。
互动感知的轨迹维修符合正式的交通规则
摘要 - 符合条件的合规性对于自动车辆的运动计划至关重要。如果最初计划的轨迹vi-Olates traffirfimful fraffim fraffim fraffim，则建议修复它，而不是完全对其进行补充以节省计算时间。然而，没有轨迹修复框架可以考虑交易参与者之间的相互作用，这可能导致保守的驾驶行为。为了解决这个问题，我们第一次提出了基于游戏理论的互动感知轨迹修复算法。我们的新型算法预测了修复轨迹对其他交通参与者的影响，然后以最佳结果执行轨迹候选者。为了证明我们的维修机制，我们将其集成到一个后退的运动计划框架中。使用CommonRoad基准套件对我们的方法进行评估，表明与互动 - 纳维尔修复策略相关联 - 我们的方法避免了不必要的保守驾驶行为，并实现了更高的维修率。