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EFMP 家庭成员旅行筛查
TAMC EFMP 医疗：usarmy.tripler.medcom-tamc.list.pe-efmp@health.mil SCHOFIELD MPD：usarmy.schofield.id-pacific.mbx.family-travel-section@army.mil EFMP 家庭支持：usarmy.schofield.id-pacific.mbx.acs-efmp@army.mil
EFMSDTI：基于多源数据有效融合的药物-靶标相互作用预测
准确识别药物靶标相互作用（DTI）对于理解药物治疗机制、发现治疗疾病的新药物具有重要意义。目前，结合药物和靶标多源数据的DTI预测计算方法可以有效降低药物研发的成本和时间。但在多源数据处理中，往往不考虑不同源数据对DTI的贡献，因此如何充分利用不同源数据对DTI预测的贡献进行有效融合是提高DTI预测精度的关键。本文考虑不同源数据对DTI预测的贡献，提出一种基于药物和靶标多源数据有效融合的DTI预测方法，即EFMSDTI。EFMSDTI首先基于多源信息网络构建15个相似度网络，根据药物和靶标的生物学特征将其分类为药物和靶标的拓扑和语义图。然后根据多网络对DTIs预测的贡献，采用基于相似性网络融合（SNF）的选择性和熵加权方法对多网络进行融合。深度神经网络模型学习药物和靶标的低维向量的嵌入。最后，采用基于梯度提升决策树（GBDT）的LightGBM算法完成DTIs预测。实验结果表明，EFMSDTI比几种最先进的算法具有更好的性能（AUROC和AUPR为0.982）。此外，它在分析前1000个预测结果方面具有良好的效果，而前1000个DTI中有990个得到了确认。代码和数据可在https://github.com/meng-jie/EFMSDTI获得。
为 EFMP 家庭提供特殊教育法律援助
特殊家庭成员计划 (EFMP) 是一项强制性登记计划，该计划与其他军事和民事机构合作，为有特殊需要的家庭提供全面和协调的社区支持、住房、教育、医疗和人事服务。
高级 EFM 和文档/法律问题
在本次教育活动结束时，参与者将能够：•通过自我评估练习应用 NICHD 定义•确定有关 2008 年 NICHD 研讨会报告的关键概念•回顾胎儿-子宫胎盘生理学及其对胎儿氧合的影响•描述分娩对子宫肌肉酸碱的影响•识别影响 EFM 中氧合途径的复杂因素•应用标准化、基于共识的方法进行 EFM 管理•描述与产科责任相关的常见错误/指控•解释 Cat II/III 描记中使用的纠正措施的生理原理和研究•讨论复杂的案例研究，包括第二阶段、信号模糊以及 EFM 解释和管理•报告 ARRIVE 试验/相关研究的主要发现•重申 EFM 责任索赔的四个要素•总结分娩期 EFM 文档的重要组成部分•确定文档与证词之间的关系•列出至少三条在证词中生存的技巧
动态接触静电显微镜（DC-EFM）
可以使用XEP数据采集软件直接从可访问的信号通道中读取直流悬臂偏转信号。可以通过将信号发送到锁定放大器来读取悬臂偏转信号的交流部分，该放大器可以以ω频率读取信号的部分，或以2Ω频率读取信号的部分。一起，这三个信号可用于获取有关样品电气特性的信息。例如，电容在方程式中以电容与尖端间距的比率为c/d。如果Z反馈回路保持尖端到样本距离恒定，则C/D与电容成正比。ω信号是上面公式（2）中标记的术语（b）的系数，包含C/D和表面电势的贡献。假设V DC和V AC是已知的，您仍然无法将电容的贡献和对测量ω信号的表面电势分开。然而，2Ω信号是上面标记（c）的术语的系数，仅包括电容的贡献。因此，2Ω信号可用于使Ω信号归一化，从而隔离表面电势的贡献。