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工业预处理计划执法应对计划
基线监测报告 (BMR) – 向管理当局提供信息，以记录 IU 在合规期限之前对分类预处理标准的初步合规情况的报告。（40 CFR 403.12）。所有受分类标准约束的新源工业用户必须在排放开始前至少 90 天向管理当局（POTW、州或 EPA）提交 BMR。BMR 的目的是向管理当局提供初步信息，包括识别信息、现有环境许可证描述、操作描述、流量测量（估计值）和废物流中污染物的浓度（估计值）。现有来源必须在任何适用分类标准生效后 180 天内提交 BMR。
定量生物学
1统计建模6 1.1统计模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2线性模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.4分类自变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.5超过两类的分类变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.6解释参数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.7更多复杂模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.8是什么使线性模型“线性”？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.9通用线性模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 1.10通用线性模型的假设。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 1.10.1线性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 1.10.2正态性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16 1.10.3恒定方差。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 1.10.4检查分支机构。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 1.11您应该知道的。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19
yo-yo.ai whitepaper_public_2025-03-04
●分类特征的本机处理：该模型本质地了解和过程分类数据，而无需手动一式壁炉编码或其他预处理技术。这简化了数据管道，并保留了分类变量内的关系。●使用时间数据的稳健性能：该模型有效地捕获了时间序列数据的模式和趋势，使其适合涉及预测，异常检测或序列分析的应用。●高心电图特征的有效处理：模型可以管理具有大量唯一值（高基数）的功能，而计算复杂性或内存需求的显着增加。●内置的缺少值处理：模型可以优雅地容纳缺失的数据而无需插入或删除，从而确保由于数据集不完整而不会丢失有价值的信息。●高级正则化技术以防止过度拟合：该模型结合了L1和L2正则化，辍学或早期停止以控制模型复杂性并防止过度拟合的技术，从而改善了对看不见数据的概括性能。
带有蒙版扩散的离散生成建模
Dieleman等。 （2022）。 分类数据的连续扩散。 Gulrajani＆Hashimoto（2024）。 基于可能性的扩散语言模型。Dieleman等。（2022）。分类数据的连续扩散。Gulrajani＆Hashimoto（2024）。基于可能性的扩散语言模型。
小儿神经科 - 达拉斯
• “分类”儿童神经病学住院医师培训途径——五年 (5) 计划，包括两 (2) 年的 UT 西南儿科住院医师培训，随后是三年 (3) 的儿童神经病学住院医师培训 • “分类”儿童神经病学基础神经科学研究途径——五年 (5) 计划，包括一年 (1) 的 UT 西南儿科住院医师培训，一年 (1) 的 ABPN 批准的研究，随后是三年 (3) 的儿童神经病学住院医师培训 • “保留”儿童神经病学途径——在完成两到三年 (2-3) 年的 ACGME 认可的儿科住院医师培训后，进行三年 (3) 的儿童神经病学住院医师培训 • “分类”神经发育障碍住院医师计划——六年 (6) 计划，包括两 (2) 年的 UT 西南儿科住院医师培训，随后是四 (4) 年的神经发育障碍住院医师培训 • 许多儿神经病学亚专科，包括脑电图和癫痫、临床神经生理学、癫痫、胎儿和新生儿神经病学、头痛医学（可选运动神经病学轨道）、神经肌肉医学和血管神经病学的高级研究员 • 对于合适的住院医师候选人，可以参加儿科医师科学家培训计划 (PSTP2) 或神经病学系的 R25 研究计划
经皮冠状动脉干预后缺血性心力衰竭患者甘油三酸酯 - 葡萄糖指数的预后意义
结果：TYG指数较高的参与者的MACE发病率显着高。在Kaplan - Meier生存分析中也确定了TYG指数与MACE之间的正相关。Multivariate cox proportional hazards analysis indicated that the TyG index was independently associated with the increased risk of MACE, regardless of whether TyG was a continuous [TyG, per 1 − unit increase, HR (hazard ratio) 1.41, 95% CI (con fi dence interval) 1.22-1.62, P < 0.001] or categorical variable [quartile of TyG, the HR （95％CI）四分位数4为1.92（1.48-2.49），而四分位数为1作为参考]。此外，通过RCS模型显示了TYG指数与MACE的非线性关联，并且MACE的风险随着TYG指数一般的增加而增加（非线性P = 0.0215）。此外，TYG与DM（糖尿病）组和NO-DM组之间的MACE的关联中没有明显的相互作用。
寻找城市化的DNA。物质观点
与城市化的城市化相比，城市化的广泛认可的城市化区域以及包含城市空间的明确定义的物体与其腹地相比。然而，城市化的多维复杂性挑战了这些方法在增加以城市发展，不均匀的发展，生活方式，不平等，商品化等方面标记的社会问题的背景下，需要以创新的经验证据为基于创新的科学答案。在这里，我们分析了基于人群的和基于土地覆盖的城市化的分类理解，研究了它们的起源和主要缺点。我们的分析对城市化的空间复杂性进行了广泛的描述，重点是对城市边界的有问题的空间界定；城市化发生在偏远的野生区域；以及缺少的第三个空间维度。我们根据最近的科学发展讨论这些缺点，提供了为什么需要更改分类方法以及如何改变的原因。我们提出了一个连续的城市化指标，该指标基于人为材料的积累，即物理，而不是空间或人口特征。我们的建议允许对社会生态系统的空间组织进行分析，跨地区和时代进行比较研究，告知全球可通用的城市化过程模式，并给予物质机构来解决可持续城市发展的主张。
大脑连接组学和行为研究
摘要背景：自闭症谱系障碍 (ASD) 的异质性阻碍了生物标志物的开发，从而推动了亚型划分工作。大多数亚型划分研究将患有 ASD 的个体分为不重叠的 (分类) 亚组。然而，ASD 的持续个体间变异表明需要采用维度方法。方法：采用贝叶斯模型将患有 ASD 的个体的静息状态功能连接 (RSFC) 分解为多个异常 RSFC 模式，即分类亚型，以下称为“因素”。重要的是，该模型允许每个个体以不同程度表达一个或多个因素 (维度亚型划分)。该模型应用于来自两个多站点存储库的 306 名患有 ASD 的个体 (5.2 – 57 岁)。事后分析将因素与症状和人口统计学联系起来。结果：分析得出三个因素，具有可分离的全脑低 RSFC 和高 RSFC 模式。大多数参与者表达了多个（分类）因素，表明个体内存在多种亚型。所有因素都具有涉及默认模式网络的异常 RSFC，但不同因素之间的方向性（RSFC 过低或过高）不同。因素 1 与核心 ASD 症状有关。因素 1 和 2 与不同的合并症症状有关。年龄较大的男性参与者优先表达因素 3。这些因素在控制分析中表现稳健，与智商或头部运动无关。结论：至少存在三个具有可分离的全脑 RSFC 模式、行为和人口统计学特征的 ASD 因素。因素间异质性默认模式网络 RSFC 过低和过高可能解释了先前报告的不一致。这些因素区分了核心 ASD 和合并症症状——这是 ASD 中一个不太受重视的异质性领域。这些因素在不同程度的 ASD 患者中共同表达，从而协调了 ASD 异质性的分类和维度视角。
