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摘要简介：开发糖尿病问卷的风险感知调查确定妊娠糖尿病的妇女如何（GDM
GDM的全球患病率在5.8％至11.7％之间。6流行率的广泛差异可能是由GDM诊断标准的差异来解释的。6尽管90％的GDM病例将在分娩后正常化，但有些案件将持续存在，而妇女将发展糖尿病前期或DM。据报道，分娩后五年后约有50％的GDM患者被诊断为2型DM。7在斯里兰卡（Sri Lanka），一项纵向研究发现，与没有GDM相比，GDM女性在10年持续时间内患糖尿病的几率是10.6倍。8然而，生活方式干预措施有机会减慢这些女性中2型糖尿病的进展。9重要的是向具有GDM的女性提供准确，及时的信息，以了解其未来患糖尿病的风险。他们还应该接受根据需求量身定制的干预措施。确保有关积极生活方式修正案的行为的持续改变，应考虑几个要素，包括风险感知，信念和心理社会障碍。10除其他外，风险感知被确定为各种理论健康模型中健康行为的重要决定因素。11对患有未来糖尿病的高风险感知的女性更有动力进行筛查和生活方式改变。12关于发育糖尿病（RPS-DD）问卷的风险感知调查评估了一个人感知的患有这种疾病的风险的各个方面。13此工具由乐观偏见，个人控制，糖尿病风险因素知识，福利和障碍以及风险感知组成。最初用于预防糖尿病计划密歇根州糖尿病研究中心，14它在GDM母亲之间进行了随后的验证过程。13使用Cronbach的α的内部一致性非常出色（0.65至0.72）。RPS-DD问卷开发过程是彻底且多阶段的。但是，可以组织其他研究以评估验证性因素分析和评估其外部有效性。此外，马来语中没有发表的工具来衡量该人群中糖尿病的风险感知。这项研究旨在适应，翻译和
值得录取的LIS截至2024年9月
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SDM 112598]公共土地订单第7956号；提取
该文档计划于12/27/2024发表在联邦公报上，并在https://federalregister.gov/d/2024-30790上在线获取，并在https://govinfo.gov
dmr：视觉增强学习中的框架和事件融合的分解多模式表示
我们使用两种互补视觉方式探索视觉增强学习（RL）：基于框架的RGB凸轮和基于事件的动态视觉传感器（DVS）。iSTING多模式视觉RL方法在有效提取与任务相关的信息时经常遇到挑战。为了解决这个问题，我们提出了用于视觉RL的分解多模式表示（DMR）框架。它将输入分为三个不同的组成部分：与任务相关的效果（共同功能），RGB特异性噪声和DVS特异性噪声。共同创作表示与RL任务相关的两种模式中的完整信息；这两个噪声组件都受到数据重构损失以避免信息泄漏的约束，与共同创作形成对比，以最大程度地差异。广泛的经验表明，通过明确分开不同信息的类型，我们的方法可实现与最先进的方法相比，实质性改善的政策绩效。
使用 TDM 系统进行 CTE 测量
使用我们的 3D + 投影莫尔条纹和 2D-DIC 记录测量值。在进行 CTE 测量时，我们的 TDM 系统会生成包含 3D 地形图的文件，其中包含 X、Y、Z 坐标矩阵和灰度图像。这些坐标将用作跟踪区域。我们将区域分解为较小的集合以进行位移测量。2D-DIC 允许跟踪较小的单个子集。（能够将位移结果导出为矢量图、CSV 或 jpg）。我们对 CTE 精度的依赖在于 DIC 跟踪、像素覆盖率和温度（均匀性、表面和内部温度）。
Redfish 规范 - DMTF
本标准或拟议标准中某些元素的实施可能受第三方专利权（包括临时专利权）（以下简称“专利权”）的约束。DMTF 不向标准用户陈述此类权利的存在，也不负责识别、披露或识别任何或所有此类第三方专利权、所有者或索赔人，也不负责对此类权利、所有者或索赔人的任何不完整或不准确的识别或披露。无论在任何方式或情况下，无论在任何法律理论下，DMTF 均不对任何一方因未能识别、披露或识别任何此类第三方专利权，或该方依赖标准或将其纳入其产品、协议或测试程序而承担任何责任。 DMTF 对实施此类标准的任何一方（无论此类实施是否可预见）均不承担任何责任，也不对任何专利所有人或索赔人承担任何责任，并且对于标准在发布后被撤回或修改而产生的费用或损失不承担任何责任，并且对于专利所有人对此类实施提出的任何和所有侵权索赔，任何实施该标准的一方均应进行赔偿并使其免受损害。
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
IVDML：具有仪器变量和异质性的双机器学习
•如果ml_method ==“ gam”，则可以为z和x的components指定IND_LIN_Z和IND_LIN_X，以线性建模。•如果ml_method ==“ xgboost”，则可以指定max_nrounds，k_cv，ropand_stopping_rounds，vectors eta和max_depth。•如果ml_method ==“ RandomForest”，可以指定num.trees，num_mtry（要尝试的不同mtry值的数字）或向量mtry，vector max.deppth，num_min.node.node.node.size（num_min.node.size）•要指定不同的滋扰功能恢复的不同参数，ml_par应该是列表的列表：ml_par_d_xz（nui-sance函数e [d | z，x]的参数，iv_method“ mliv” mliv“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_par_d_duis funcorme etu | iv_method“线性”，“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_f_x（nui-sance函数的参数“ mliv”和“ mliv_direct”），ml_par_z_x（nuisance函数e [z | x]的参数，iv_method“ lineariv”）。a_deterministic_x
产品表DMS-79 | 300164
细胞系以其侵略性生长和体内肿瘤性高而闻名，使其成为体内研究肿瘤行为和对疗法反应的极好模型。DMS-79细胞还可以作为药理测试和药物开发的有用工具，为细胞对各种化学治疗剂的反应提供了见解。此外，这些细胞在小细胞肺癌中转移的癌症干细胞特征和机制方面发挥了作用。这种广泛的用法强调了DMS-79在癌症研究中的重要性，尤其是针对攻击性和难以治疗的癌症等疗法，例如小细胞肺癌。