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隐藏的弱势群体：幼儿了解除流感疫苗以外的疫苗系列建议
幼儿（2 岁以下）患流感相关并发症的风险很高。美国建议 6 个月或以上的儿童每年接种流感疫苗，但接种率远低于其他常规推荐疫苗。现有的具有全国代表性的幼儿流感疫苗接种研究有几个局限性：很少有研究检查提供者验证的流感疫苗接种（依赖父母报告），很少有研究包含父母疫苗态度变量（已知这对疫苗接种至关重要），而且据我们所知，没有一项研究考虑社会劣势的交叉性，也没有研究流感疫苗决定因素与其他推荐疫苗的不同之处。这项具有全国代表性的研究分析了最近一次（2011 年）全国免疫调查中 7,246 名 6-23 个月大儿童的提供者核实数据，其中包括有限的“家长担忧”模块，重点关注已接种一系列疫苗（4:3:1:3:3:1:4 系列）但未接种流感疫苗的儿童（“潜在的流感易感性”）。大约 71% 的儿童已接种一系列疫苗，但只有 33% 的儿童在两岁生日时接种了推荐的流感疫苗；44% 的儿童存在潜在的流感易感性。不论父母是否有拒绝接种疫苗的历史以及大量的卫生服务使用因素，如果父母没有推迟接种疫苗的历史，那么孩子患流感的隐性易感性概率会高出 7.5%（2.6-12.5），尽管如果孩子没有及时接种疫苗或流感疫苗，那么孩子患流感的隐性易感性概率会低出 15.5%（10.8-20.2）。因此，父母遵守广泛的儿童疫苗接种建议并且没有犹豫接种疫苗可能并不表明他们选择为孩子接种流感疫苗。交叉性研究表明，母亲的大学教育可能不会使非西班牙裔黑人和西班牙裔儿童的疫苗接种率提高，尽管这对非西班牙裔白人儿童有帮助。公共卫生、社会学和其他部门的政策制定者和研究人员需要合作，进一步研究疫苗犹豫和交叉社会劣势如何相互作用影响美国儿童接种流感疫苗。
隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。
隐藏的真相从真菌病真实性真实性到NK T细胞淋巴瘤：病例报告
原发性皮肤淋巴瘤被世界卫生组织（WHO）和欧洲癌症研究与治疗组织（EORTC）分为两种主要类型：皮肤B细胞淋巴瘤（CBCL）和皮肤T细胞淋巴瘤（CTCL）[1]。CTCL占主导地位，因为它们的AC计数为所有原发性皮肤淋巴瘤的70％至82％。真菌病真菌（MF）是最常见的CTCL类型，大约是所有原发性皮肤淋巴瘤的一半[2]。尽管MF的确切原因仍然未知，但遗传学，环境和传染性药物等因素（例如人类T细胞白血病病毒的感染1）与淋巴细胞的激活或转化有关[3]。预后和治疗取决于阶段和特定特征，疗法范围从皮肤定向到全身治疗，包括具有创新方法，例如同种异体骨髓移植和体外光遗相[4]。
药物基因组合成的致命筛查揭示了隐藏的漏洞和新的
therapeutic approaches for treatment of NF1-associated tumors Kyle B. Williams 1 , Alex T. Larsson 1 , Bryant J. Keller 1 , Katherine E. Chaney 2 , Rory L. Williams 1 , Minu M. Bhunia 1,3 , Garrett M. Draper 1 , Tyler A. Jubenville 1 , Sue K. Rathe 1 , Christopher L. Moertel 1 , Nancy Ratner 2 , David A. Largaespada 1,3。1，明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科，美国，美国省55455，美国。 2实验血液学和癌症生物学，辛辛那提儿童医院，俄亥俄州辛辛那提，美国45229，美国。 3明尼阿波利斯，明尼阿波利斯，明尼苏达州，明尼苏达州，明尼苏达州55455，遗传学，细胞生物学与发展系，美国。 通讯作者凯尔·威廉姆斯（Kyle Williams），明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科系，美国明尼苏达州55455（kbwillia@umm.unm.edu）运行标题：NF1的合成药物敏感性1，明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科，美国，美国省55455，美国。2实验血液学和癌症生物学，辛辛那提儿童医院，俄亥俄州辛辛那提，美国45229，美国。3明尼阿波利斯，明尼阿波利斯，明尼苏达州，明尼苏达州，明尼苏达州55455，遗传学，细胞生物学与发展系，美国。 通讯作者凯尔·威廉姆斯（Kyle Williams），明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科系，美国明尼苏达州55455（kbwillia@umm.unm.edu）运行标题：NF1的合成药物敏感性3明尼阿波利斯，明尼阿波利斯，明尼苏达州，明尼苏达州，明尼苏达州55455，遗传学，细胞生物学与发展系，美国。通讯作者凯尔·威廉姆斯（Kyle Williams），明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科系，美国明尼苏达州55455（kbwillia@umm.unm.edu）运行标题：NF1的合成药物敏感性
数字技术对金融的风险：金融科技和监管科技中隐藏的风险
3 https://oversight.house.gov/wp-content/uploads/2016/09/The-OPM-Data-Breach-How-the-Government- Jeopardized-Our-National-Security-for-More-than-a-Generation.pdf 4 https://www.consumer.ftc.gov/blog/2017/09/equifax-data-breach-what-do 5 https://www.usa.gov/identity-theft 6 http://www.iii.org/fact-statistic/identity-theft-and-cybercrime 7 http://fortune.com/2016/08/03/social-security-dark-web/ 8 https://www.theguardian.com/global-development-professionals-network/2015/sep/24/mobile-money-apps- security-flaws-study-reveals 9 https://www.entrepreneur.com/article/298727 10 http://insights.wired.com/profiles/blogs/passwords-security-s-weakest-link#axzz4sxM7926w
在石油中揭示古老的DNA：洞悉地球隐藏的生活事件和
（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13日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.638097 doi：Biorxiv Preprint
用隐藏的高斯图形光谱模型识别振荡性脑网络
识别基于间接观察到的过程的功能网络构成了神经科学或其他领域的反问题。对此类反问题的解决方案估算为第一步，该活动从脑电图或MEG数据中从功能网络中出现。这些脑电图或MEG估计是对功能性脑网络活动的直接反映，其时间分辨率是其他体内神经图像无法提供的。第二步估计了此类活动pseudodata的功能连通性，揭示了与所有认知和行为密切相关的振荡性脑网络。对此类MEG或EEG逆问题的模拟还揭示了由任何最新的反溶液确定的功能连接性的估计误差。我们揭示了估计误差的重要原因，该原因源自将任一个逆解决方案步骤的功能网络模型的错误指定。我们介绍了指定这种振荡性脑网络模型的隐藏高斯图形光谱（HIGGS）模型的贝叶斯识别。在人EEGα节律模拟中，以ROC性能为单位测得的估计错误在我们的HIGG逆溶液中不会超过2％，而最先进的方法中的估计误差则达到20％。猕猴同时发生的EEG/ECOG记录为我们的结果提供了实验性确认，根据Riemannian距离，其一致性比最新的方法高的1/3倍。
应变拓扑超材料并在高阶坐标中揭示隐藏的拓扑
拓扑物理学彻底改变了材料科学，在从量子到光子系统和声音系统的不同环境中引入了物质的拓扑阶段。在此，我们提出了一个拓扑系统的家族，我们称其为“应变拓扑超材料”，其拓扑合适仅在高阶（应变）坐标转换下被隐藏和揭幕。我们首先表明，规范质量二聚体，该模型可以描述各种设置，例如电路和光学元件，等等属于该家族，在该家族中，应变坐标揭示了在自由边界处的边缘状态的拓扑非平地。随后，我们为主要支持的基塔夫链提供了一种机械类似物，该链支持拟议框架内的固定和自由边界的拓扑边缘状态。因此，我们的发现不仅扩展了拓扑边缘状态的识别方式，而且还促进了各种领域中新型的托托质材料的制造，具有更复杂的量身定制的边界。
非线性很重要：深度学习解决方案，用于在人群中推广隐藏的大脑模式
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 （未经同行评审认证）提供，是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2021 年 3 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.03.10.434856 doi：bioRxiv 预印本
膜流动性的高通量分析揭示了免疫细胞状态中隐藏的维度
该项目由Hyundai Hope On Wheels Hope Scholar Award（PI：R.D.G，Grant＃716838）资助，并在美国游泳，包括R.D.G和H.E.M.的工资支持。O.P. 获得了NCI刺激获得居住研究（Starr）奖项的支持，该奖项是哥伦比亚癌症研究者研究计划的补充（R38CA231577）。 C-C.W获得了Gary and Yael Fegel Family Foundation（CU21-1080），St.Baldrick's Foundation（SBF CU21-0529），Star and Storm Foundation，Sebastian Strong Foundation和Matheson Foundation（UR010590）。 Flash Iradiator的开发得到了NIAID Grant U19-AI067773的部分支持，以及哥伦比亚大学欧文医学中心和Weill Cornell Medical Center的辐射肿瘤学系，以及Barry Neustein的无限制研究礼物。 ZZ实验室的研究得到NIND的支持（NS 132344）。 这项研究使用了由中心赠款P30CA013696资助的Herbert Irving综合癌症中心（HICCC）的共享资源，特别是分子病理学，流式细胞仪，肿瘤学精确治疗学和成像（Optic），以及基因组学和基因组学和高吞吐量筛选共享资源。 特别感谢流式细胞仪核心的帮助。 内容仅是作者的责任，并不一定代表NIH的官方观点。 致谢我们要感谢Oren J. Becher博士提供的Murine DIPG 4423 Cell系列，以及Jim Sharkey，Ron Drake和James Viera在包括Clinac设置和维护在内的Flash Iradiator上提供了帮助。O.P.获得了NCI刺激获得居住研究（Starr）奖项的支持，该奖项是哥伦比亚癌症研究者研究计划的补充（R38CA231577）。C-C.W获得了Gary and Yael Fegel Family Foundation（CU21-1080），St.Baldrick's Foundation（SBF CU21-0529），Star and Storm Foundation，Sebastian Strong Foundation和Matheson Foundation（UR010590）。Flash Iradiator的开发得到了NIAID Grant U19-AI067773的部分支持，以及哥伦比亚大学欧文医学中心和Weill Cornell Medical Center的辐射肿瘤学系，以及Barry Neustein的无限制研究礼物。ZZ实验室的研究得到NIND的支持（NS 132344）。这项研究使用了由中心赠款P30CA013696资助的Herbert Irving综合癌症中心（HICCC）的共享资源，特别是分子病理学，流式细胞仪，肿瘤学精确治疗学和成像（Optic），以及基因组学和基因组学和高吞吐量筛选共享资源。特别感谢流式细胞仪核心的帮助。内容仅是作者的责任，并不一定代表NIH的官方观点。致谢我们要感谢Oren J. Becher博士提供的Murine DIPG 4423 Cell系列，以及Jim Sharkey，Ron Drake和James Viera在包括Clinac设置和维护在内的Flash Iradiator上提供了帮助。此外，我们要感谢哥伦比亚大学的放射学研究加速器设施（RARAF）设施在闪光照射实验方面的帮助。