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流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g oo 11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形
partiii eq.4.13应用：混合状态k o = g o = g o11.1指标量化的概念来自方程式等方程。4.13分形亚原子量表的量化应在下一个较高的10 40 x分形尺度（宇宙学）上重复，因此，应进行度量量化。一个元素不仅仅是局部重力，还包括确实有验证的局部组件。n = 1。例如，在所有螺旋星系平面的光环中，在大型R = 1-2gm /（rc 2）中，eq.4.13 k 00在大r（k 00»e i de /de /（1-2 e）的极限）中必须等于G oo = 1-2gm /（rc 2），鉴于所有通常的中心力力mv 2 /r = gmm /r 2在所有螺旋力平面中，halo的各个部分都必须在螺旋力平面中。求解V的这些方程式给出了我们的度量量化。v = n100km/sec（n =整数），因此我们不需要暗物质来解释这些光晕速度。审查：来自Parti Ultimate Occam的剃须刀理论的评论意味着最终数学物理学理论：假设0®Newpdet + µ + E Mandelbulbs in Fig6中的Mandelbulbs在自由空间中r H = E 2 10 40 40（0） /2M P C 2，k 00 （4.13）newpde = g µ（ÖKµµ）¶y /¶x µ =（w /c）y，y，v，v，k oo = 1-r h /r = 1 /k rr = 1 /k rr，r h = e 2 x10 40 n /m（n =。< /div>-1,0,1。，）。t +µ +e在2p 3/2球形壳上r = rh。2g = t +µ baryons，稳定（在此处不需要QCD）。那么，在r = r h时，newpde的（稳定）多电体状态吗？是。d c = 0给出了45°极端
新量化的Eckhardt托管期货策略基金现已在Schwab
QETCX的多策略方法通过每日液体车辆提供1099税报告，为顾问和投资者提供了对机构口径托管期货的简化访问。通过这种多策划方法，托管期货部分集中在商品，金融和货币之间的长期和短职位上，而固定收益部门包括对美国政府证券，公司债务和高收益债券的投资。该基金应用了埃克哈特贸易公司在70多个全球期货市场上的方法，通过由著名乌龟贸易实验共同创造者埃克哈特先生开创的系统，趋势跟踪的方法全天候管理。该基金将Eckhardt Trading Company的系统交易专业知识与灵活计划Investments Ltd.（FPI）的动态风险管理能力汇总在一起。
相似性量化的相对差异学习改善了分子活性预测
低温电子断层扫描（Cryo-ET）是一种生产细胞环境的高度脱尾3D图像（称为断层图）的技术。Cryo-Et通常是唯一可以在其天然环境中实现蛋白质和细胞结构几乎原子分辨率的技术。针对蛋白质结构确定的低温 - 肛门肛门技术的基本步骤是找到pogractions中感兴趣的蛋白质的所有实例，这是一种称为粒子拾取的任务。由于信噪比较低，靶蛋白的伪像的存在和巨大的多样性，颗粒拾取是一个具有挑战性的3D对象检测问题。现有的粒子采摘方法要么慢，要么仅限于选择一些感兴趣的小部分，这需要大量注释且难以获得训练数据集。在这项工作中，我们提出了Propicker，这是一种快速和通用的粒子采摘器，可以检测到训练集中包含的颗粒，并且可以在几分钟内处理断层图。我们的迅速设计允许根据输入提示选择性地检测体积中的特定蛋白质。我们的经验表明，培养基可以与最先进的通用拾取器达到相同的性能，同时更快地达到数量级。
高温量子谷霍尔效应具有量化的电阻和
拓扑绝缘子的边缘状态可用于探索低维和拓扑界面上出现的基本科学。实现可靠的电导量化已被证明对螺旋边缘状态具有挑战性。在这里，我们在扭结状态下显示了宽的电阻平台 - 伯纳尔双层石墨烯中量子谷霍尔效应的表现 - 量化为零磁场处的预测值。高原耐药性的温度依赖性非常弱，高达50 kelvin，并且在数十MV的直流偏置窗口内是平坦的。我们演示了拓扑控制开关的电气操作，开/关比为200。这些结果证明了扭结状态的鲁棒性和可调性及其在构建电子量子光学设备方面的承诺。
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
建立统一肿瘤突变负担（TMB）的准则：在跨诊断平台TMB量化的变异的计算机评估中
抽象的免疫检查点抑制剂（ICI）彻底改变了不匹配修复缺陷（DMMR）/微卫星不稳定性 - 不稳定性高（MSI-H）胃肠道（GI）癌症的管理。基于在转移性环境中观察到的显着结果，一些临床试验将ICIS作为新辅助治疗（NAT）进行了局部DMMR/ MSI-H GI癌症，在临床和病理反应方面取得了惊人的结果，并为新辅助化学疗法和/或辐射疗法和Surgialtical Paiment and Surggialical和Surggialical section提供了备用的机会。尽管如此，这些令人印象深刻的发现主要来自概念第二阶段研究的小规模证明，并且仍然有几个开放的问题需要解决。此外，DMMR/MSI-H代表一个有限的亚组，占GI癌的10％。因此，考虑到将免疫靶向药物与化学疗法和/或放射治疗等标准疗法相结合的潜在协同作用，已经采取了许多努力来研究新辅助ICIS的新辅助ICI（MSS）癌症（MSS）癌症。然而，将ICI与未选择人群相结合的ICIS的结果仍然不令人满意，而没有改善食道糖疗法腺癌中无事件的生存率，以将pembrolizumab添加到化学疗法中，有时在局部肝癌患者中受益，有时有限。因此，一个主要的挑战将是在该疾病的异质谱中确定那些可以利用新辅助免疫疗法并提供最有效治疗的患者。在这篇综述中，我们讨论了胃肠道恶性肿瘤中NAT的基本原理，总结了有关在MSI-H和MSS肿瘤中评估该治疗策略的完整试验的可用证据。最后，我们讨论了正在进行的研究和未来的观点，以使新辅助免疫疗法在箭袋中的另一个箭头进行治疗，以治疗局部晚期的胃肠道肿瘤。
深度学习框架具有不确定性量化的调查数据：评估和预测美国人群中的糖尿病风险
复杂的调查设计通常在许多医学人群中采用。在这种情况下 - iOS，开发案例特定的预测风险评分模型，反映了研究设计的独特特征是必不可少的。这种方法是最大程度地减少结果选择性偏差的关键。本文的目标是：（i）提出使用神经网络（NN）建模的回归和分类的一般预测框架，该框架将调查权重结合到估计过程中； （ii）引入一种用于模型预测的不确定性定量算法，该算法是针对复杂调查范围的数据量身定制的； （iii）利用NHANES 2011 - 2014年同类的数据，将这种方法应用于开发强大的风险评分模型来评估美国人群中糖尿病的风险。我们的估计量的理论特性旨在确保最小的偏见和统计一致性，从而确保我们的模型产生可靠的预测并在糖尿病研究中提供新的科学见解。虽然专注于糖尿病，但该NN预测框架可适应为各种疾病和医疗队列创建临床模型。本文中使用的软件和数据在GitHub上公开可用。
纳入对量化的研究设计 -
针对健康科学学生的定量研究设计介绍版权所有©2024 by Amy Hallaran和Julie Gaudet在创意共享署名 - 非商业通讯4.0国际许可下获得许可，除非另有说明。
基于循环细胞因子特征的细胞肺癌 基因设计的巨噬细胞持续存在于实体瘤中，并局部提供治疗蛋白以激活免疫反应 141个基于PBMC的癌症疫苗，由... 产生 建立统一肿瘤突变负担（TMB）的准则：在跨诊断平台TMB量化的变异的计算机评估中 cxcl10和NRF2启用的间充质干细胞振兴了T淋巴细胞，用于打击胶质母细胞瘤 时间成熟了吗？ 332 CRISPR/CAS9基于大型和... 的集成 人类肺肿瘤微环境中的天然杀伤细胞显示免疫抑制功能 内皮激活和应力指数（EASIX）预测同种异体干细胞移植后死亡率：一项前瞻性研究 汽车正在锐化武器 CAR T细胞和HDT/ASCT的组合疗法... 肥胖对NK细胞的抑制作用 SITC临床免疫肿瘤网络（SCION）... 表达IL 的溶瘤疱疹病毒
抽象背景免疫检查点抑制剂（ICI）疗法已大大提高了非小细胞肺癌（NSCLC）患者的总生存率（OS）；但是，它的响应率仍然适中。在这项研究中，我们开发了一个基于机器的基于机器的平台，即基于细胞因子的ICI反应指数（CIRI），以根据外周血细胞因子特征来预测NSCLC患者的ICI反应。方法我们分别在培训和验证队列中分别接受了抗PD-1/PD-L1单一疗法或联合化学疗法的NSCLC患者的123例和99例NSCLC患者。在基线（前）和治疗后6周（治疗期间：EDT）从患者获得的外周血中检查了93种细胞因子的血浆浓度。集合学习随机生存森林分类剂是为了选择特征细胞因子并预测接受ICI治疗的患者的OS。在基线和治疗时分别选择了14个和19个细胞因子，以生成CIRI模型（即PROCIRI14和EDTCIRI19），这两者都成功地鉴定出了两个完全独立的人群中OS较差的患者。在人口水平上，如一致性指数（C-Indices）所示，PROCIRI14和EDTCIRI19的预测准确性分别为0.700和0.751在验证群体中。在单个水平上，CIRI评分较高的患者表现出较差的OS [危险比（HR）：0.274和0.163，以及PROCIRI14和EDTCIRI19的P <0.0001和P = 0.0044]。通过包括其他循环和临床特征，在高级模型中观察到了提高的预测功效（PROCIRI21和EDTCIRI27）。验证队列中的c指数分别为0.764和0.757，而PROCIRI21和EDTCIRI27的HRS分别为0.141（P <0.0001）和0.158（P = 0.038）。结论CIRI模型在确定NSCLC患者的抗PD-1/PD-L1治疗方面具有高度准确且可重复性，并且可能有助于在治疗早期和/或治疗早期进行临床决策。