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埃隆马斯克的推文对比特币价格的影响......
加密货币的受欢迎程度呈天文数字上升，并催生了一种革命性的新支付和投资方式。这些由区块链支持的证券不仅成功吸引了华尔街的鲨鱼，也吸引了散户投资者。这种飞速增长导致加密货币和区块链的市值飙升。比特币是有史以来第一个领先的加密货币，其市值已超过 7830 亿美元。到 2023 年，所有加密货币的总市值预计将超过 10877 亿美元。尽管这些数字惊人，但加密货币市场一直在努力解决的一个问题是高波动性。与传统市场一样，加密市场容易因新闻发展和投机而波动，从而加剧价格波动。然而，由于加密市场的流动性短缺，这种影响被夸大了，任何小新闻或猜测都可能导致价格波动。埃隆·马斯克 (Elon Musk) 位列全球最富有的人和最富有的人之列。加密货币市场波动性的最大推动者是埃隆·马斯克，因为他在 Twitter 上有 5800 万粉丝，并且他发布了关于比特币和狗狗币等加密货币的令人费解的推文。在他的几条推文之后，交易量明显高于平常。研究人员认为，社交媒体活动会影响这些动向；因此，像埃隆·马斯克这样的有影响力的人可以显著影响加密货币。该项目旨在研究埃隆·马斯克在 Twitter 上的相关活动及其对加密货币市场的影响。该项目的目标是研究埃隆·马斯克的推文对比特币和狗狗币以及价格预测的影响。为了实现这一目标，该项目提出了各种模型，例如自回归模型、移动平均模型和自回归综合移动平均模型。基于对数似然、修正赤池信息准则和贝叶斯信息准则等各种指标，选择最佳模型来预测未来。
胃癌手术后体重变化与2型糖尿病风险之间的关联：一项全国队列研究
背景虽然胃癌患者通常经历急剧减轻淋巴结切除术，但2型糖尿病风险的体重下降尚不清楚。我们调查了胃癌手术后的2型糖尿病风险，根据术后体重的降低，韩国胃癌幸存者的体重降低，韩国是世界上胃癌生存率最高的国家。方法这项回顾性全国人群研究包括2004年至2014年间手术后5年幸存下来的胃癌手术接受者。，我们纳入了手术时没有糖尿病病史的患者，以及手术前或没有接受辅助化疗的患者。术后体重减轻被解除，因为与基线相比，手术后三年时体重减轻。使用COX回归分析评估了2型糖尿病风险，以减轻术后体重的五组。Results In 5618 included gastric cancer surgery recipients (mean age, 55.7 [standard deviation, SD, 10.9] years; 21.9% female; mean body mass index, 23.7 [SD, 2.9] kg/m 2 ), 331 patients (5.9%) developed postoperative type 2 di- abetes during follow-up duration of 8.1 years (median; interquartile range, 4.8 years; maximum, 15.2 年）。与那些在手术后体重增加的人相提并论，术后体重减轻的患者≥15％至<10％（危险比，0.65; 95％的补充间隔，0.49 - 0.87; p = 0.004）具有最低的2型糖尿病风险。最低的2型糖尿病风险发生在≥15％至术后体重的<10％的患者中，3年的体重降低了。术后体重降低与胃切除术接受者的2型糖尿病风险（Akaike的信息标准[AIC）[AIC]之间发生了非线性关联，5423.52; AIC for Linearear模型，5425.61）。结论在2型糖尿病风险和术后体重降低胃癌幸存者之间发生了U形非线性关联。
o r i g i n a l r e s a r c h不一致的定量和视觉CT评估在诊断肺气肿
目的：肺的计算机断层扫描（CT）的视觉评估通常用于诊断肺气肿。定量CT（QCT）可以补充视觉CT，但必须得到充分验证。QCT肺气肿定义为低衰减区域≤-950 Hounsfield单位（LAA-950）占据的肺体积≥5％。不一致的视觉和QCT评估并不少见。我们检查了大量受试者中的视觉和定量胸部CT评估之间的关联，以识别可能解释不一致的视觉和QCT发现的变量。材料和方法：对在爱荷华大学进行的COPDGENE研究1阶段入学的1221名受试者进行的1221名受试者的体积CT扫描进行了审查。参与者包括从不吸烟者，具有正常肺活量测量的吸烟者，肺活量测量值障碍和全球阻塞性肺病（金）阶段I – IV的倡议。ct扫描是由科德吉尼成像中心和爱荷华大学放射科医生定量评分和视觉解释的。个人级视觉评估与QCT测量值进行了比较。使用KAPPA统计量计算两组放射科医生之间的一致性。我们使用回归方法评估了与不一致结果相关的变量。结果：我们中心放射科医生和QCT之间存在肺气肿（61％的一致性，kappa，0.22 [0.17-0.28]）是公平的一致性。当前的吸烟和女性性别与QCT阴性但视觉上可检测到的肺气肿显着相关。临床试验注册：临床Trials.gov标识符NCT000608764。类似的比较ISON显示了COPDGENE成像中心与QCT之间的略有一致性（56％的一致性，Kappa 0.16 [0.11-0.21]），两组视觉评估之间的中等一致（80％一致性，Kappa 0.60 [0.60 [0.54-0.65]）。结论：肺气肿的视觉和定量CT评估之间的一面一致的一致性强调，需要利用这两种方式进行全面的放射学评估。不一致的结果可能归因于一个或多个在较大研究中需要进一步探索的因素。关键词：胸部成像，慢性阻塞性肺部疾病，观察者一致，Akaike信息标准
全身动态成像和动力学建模
免疫疗法，尤其是检查点抑制剂，例如抗 - 程序性细胞死亡蛋白1（抗 - PD-1）抗体，通过增强免疫系统的capabil-靶向和杀死癌细胞，通过增强了癌症来进行转移癌症治疗。但是，预测免疫疗法反应仍然具有挑战性。18 F-阿拉伯糖基鸟嘌呤（[[18 F] F-arag）是一种靶向活化T细胞的分子成像示踪剂，可以通过非侵袭性定量来促进肿瘤微环境中免疫细胞活性的无创量化疗法的反应评估。这项研究的目的是获得[18 F] F-ARAG的总体药代动力学的初步数据，作为免疫反应评估的潜在定量生物标志物。方法：该研究由90分钟的4个健康受试者和1名非小细胞肺癌患者进行90分钟的总体动态扫描，这些患者在抗-PD-1免疫疗法之前和之后进行了扫描。使用Akaike信息标准模型选择的隔室建模用于分析各种器官中的示踪剂动力学。此外，分析了原发性肺肿瘤和4个纵隔淋巴结的7个子区域。进行了实用的鉴别能力分析，以评估动力学参数估计的可靠性。计算了SUV平均值，组织与血液SUV比（SUVR）和Logan Plot Slope（K Logan）的相关性，并计算了总分布量（V T），以识别动力学建模的潜在替代物。结论：我们的发现强调了[18 f] f-arag动态成像作为量化结果：k logan和suvr与v t之间观察到很强的相关性，这表明它们可以用作V t的有前途的替代物，尤其是在血液量低的器官中。此外，实用的识别能力分析表明，动态[18 f] f-arag PET扫描可能会缩短为60分钟，同时为所有感兴趣的器官保持定量准确性。研究表明，尽管[18 F] F-ARAG SUV图像可以提供有关免疫细胞分布，动力学建模或图形分析方法的见解，以便在治疗后准确定量免疫反应。尽管SUV平均值显示治疗后肿瘤的不同子区域的变化，但SUVR，K Logan和V t在所有分析的肿瘤的分析子区域均具有较高的实用性认同。
对CO2的五个时间序列模型的比较分析...
董事，尼日利亚港口大学bourdillon.omijeh@uniport.edu.ng摘要的摘要准确的温室气体预测（GHG）排放对于解决气候变化和指导有效的缓解策略至关重要。我们开发并测试了高级技术，以改善时间序列的温室气体排放预测，以解决现有模型的局限性。我们的研究探索了各种算法，包括Arima，Sarima，ETS，先知和TBAT，以确定最有效的方法，用于捕获尼日利亚河流Harcourt港特有的温室气体数据中复杂的季节性和非线性模式。我们使用ADF和KPSS测试测试了时间序列的平稳性。使用网格搜索和Akaike信息标准（AIC）优化了其处理趋势和季节性组件的能力和季节性组件的能力。然后，我们将其与Arima，Sarima，Prophet和TBATS模型进行了比较。ETS模型的表现优于其他模型，在观察到的数据的95％置信区间内预测了CO₂值，平均绝对误差（MAE）为14.82，而根平方误差（MSE）为18.91。这项研究标志着温室气体排放预测的重大进步，强调了调整模型在环境科学中的实践价值及其与政策决策的相关性。未来的工作应着重于完善这些模型以实时使用，以确保计算效率和预测精度之间的平衡，以为决策者和环境科学家提供可行的见解。关键字：时间序列，发射，温室气体，预测，指数平滑。简介预期温室气体（GHG）排放对于制定有效减轻气候变化的策略至关重要。2023年，国际能源局（IEA）报告说，全球能源相关的二合作的排放量增长了1.1％，达到创纪录的37.4 gigatonnes（GT）（GT）（IEA，2023年）。这强调了气候缓解当局深入了解当前和未来排放趋势的重要性，以开发和实施有效的对策。本文回顾了用于温室气体排放预测的预测模型和算法，检查了其优势和缺点，如先前的研究中所强调的那样。重点是了解对这些低效率的研究如何指导预测准确性的改善。温室气体（温室气体）是捕获并重新发射红外辐射的大气气体，导致温室效应。尽管这种作用对于维持生命的温度至关重要，但人类活动（例如燃烧化石燃料和森林砍伐）却显着增加了温室气体排放，导致全球变暖和气候变化（英国地质调查，2023年）。二氧化碳（CO₂），主要的温室气体，主要是通过燃烧化石燃料（例如煤炭，石油和天然气）以及工业