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神经系统、行为和进化摘要小册子
评估自然种群中动物的运动和活动-休息模式是一项挑战。它需要在有时复杂且难以接近的环境中识别个体并跟踪其行为。弱电鱼是远程监控的有利模型，因为它们会持续发射电信号 (EOD)。Gymnotus omarorum 是一种南美淡水脉冲型弱电鱼。之前对野生受束缚个体的手动记录显示，其空间分布与领土性相符，夜间 EOD 率增加被解释为唤醒。这项跨学科研究介绍了用于远程 EOD 记录的低成本放大器的开发，以及提供野生 Gymnotus omarorum 个体识别的跟踪算法的改进。我们描述了未受干扰个体的自然每日间隔模式，这些模式与领土性相兼容，尽管在采样地点之间存在差异，并确认所有留存鱼都表现出 EOD 率的强劲夜间增加，这可能与水温的每日变化有关。
pancreas 2024答案工作表
Histology Clinical Grade Pathological Grade Tumor Size Summary Summary Stage 2018 AJCC Clinical Staging AJCC Pathological Staging RLN Examined RLN Positive CA 19-9 Pretreatment Lab Value EOD Primary Tumor EOD Nodes EOD Mets Radiation Phases Primary Treatment Volume Draining Lymph Nodes Treatment Modality External Beam Planning Technique Dose Per Fraction (cGy) Number of Fractions Total Dose (cGy) # of Phases of该卷的RT RT停止了早期总剂量辐射/手术序列的原因，没有辐射全身治疗化学疗法化学疗法激素治疗免疫疗法血液学移植和内分泌程序
避免回应或社交互动？
图1：实验设置。一个带有多电极阵列的储罐，用于记录电信号，然后通过我们的自定义电控界面（EFI）进行放大并随后处理。坦克用月光下列的坦克照亮，以模拟夜间状况，并使用高架摄像头跟踪游泳行为。b代表性热图显示了活鱼对的运动模式。颜色梯度从深蓝色到黄色，指示较高的访问频率或延长的停留时间，偏爱储罐墙附近的位置。在分布中的圆形间隙概述了储罐弯曲的角和多电极阵列的位置，由八个测量电极组成，它们成对在水箱的相对侧面成对。c记录的EOD波形的出现取决于鱼对电极的相对位置。p =正，n =负。d的示例性电相互作用的时间表，垂直条代表了两条鱼的颜色编码的EOD。隔离间隔（IDI）表示同一个人连续信号之间的时间。可能会重叠。回声反应的特征是固定潜伏期（M. Rume中的15-22毫秒），一条鱼对另一种鱼的EOD做出反应。两种鱼的相互回声都会产生时间锁定的信号传导序列，称为EOD同步。
Ecostruxure存储解决方案商业和工业
Physical Features Cooling Forced air cooling Noise 70dB Enclosure IP20 NEMA1 Max elevation 3000m/10000feet (> 2000m/6500feet derating) Operating ambient temperature -20°C to 50°C (De-rating over 45°C ） Humidity 0~95% (No condensing) Size (W × H × D) 1100 × 2160 × 800mm Weight 600kg Installation地板其他峰值效率98.20％CEC效率97％W/o变压器保护OTP，AC OVP/UVP，OFP/UFP，EPO，AC相位反向，风扇/中继失败，OLP，GFDI，反岛化可配置的保护限制限制AC电压/频率限制/频率限制，电池EOD EOD EOD FOLTAGE交流连接3相3线显示触摸屏通信RS485，CAN，以太网隔离非异化认证CE LVD IEC 62477，CE EMC IEC 61000，EN 50549-1：2019 G99，AS47777
AI驱动的目标营销中的偏差检测和缓解效果
摘要： - 在这项工作中，检查了AI驱动的目标营销中的偏差识别和缓解措施，重点是保证自动化消费者分析的公平性。通过初步研究发现了AI模型中的明显偏见，尤其受到采购历史和地理位置等特征的影响，这些特征与种族和社会经济地位（例如种族和社会经济位置）非常相对应。具有0.60的不同影响（DI），-0.25的统计奇偶差异（SPD），机会均等的差异（EOD）为-0.30，针对原始模型计算的公平措施揭示了针对某些人群群体的显着偏见。我们使用了三种主要的缓解策略：预处理，进行中心和后处理，以抵消这些偏见。对培训数据进行了取样和平衡，将DI提高到0.85，SPD至-0.10，EOD至-0.15。措施通过处理要好得多，这可以直接在学习算法中增加公平性限制，DI为0.90，SPD为-0.05，EOD为-0.10。最成功的是后处理修改，它改变了模型输出以确保公平性；他们产生的DI为0.95，SPD为-0.02，EOD为-0.05。这些结果支持已经出版的研究，并证明AI中的偏见是一个复杂且持久的问题，需要采取多维策略。本文强调了持续的审计，开放性和多学科合作如何减少偏见。营销人员，AI从业者和立法者将发现深刻的后果，这强调了道德AI方法的要求，以维护客户信心并遵守法律。这种方法推进了有关AI伦理学的更大讨论，促进正义，并减少了AI驱动的营销系统中的偏见。
区分HNF1A变异的新临床筛查策略
摘要 目的 由肝细胞核因子-1α ( HNF1A ) 变异 ( HNF1A -MODY ) 导致的年轻人成年型糖尿病是一种常见的单基因糖尿病。尽管 HNF1A -MODY 患者可能特别受益于磺酰脲类药物治疗，但现有的筛查这种特定类型糖尿病的方法并不具有成本效益。本研究旨在建立一种基于多种生物标志物优化的临床策略，以区分 HNF1A -MODY 患者和临床诊断的早发性 2 型糖尿病 (EOD) 患者，并在中国人群中进行基因检测。研究设计和方法进行一项病例对照研究，包括 125 名无血缘关系的年轻 EOD 患者和 15 名 HNF1A -MODY 先证者 (队列 1)，以评估已报道的 HNF1A -MODY 生物标志物。以150例代谢综合征成分正常的健康人群的第97.5百分位数（队列2）为空腹胰岛素（Fins）水平的截断值，筛选出明显胰岛素抵抗（Fins<102 pmol/L）的个体。建立优化的临床筛查策略（HNF1A-CSS），并在另一组410例年轻EOD患者（队列3）中评估其有效性。结果在队列1中，体质指数（BMI）、血清高密度脂蛋白胆固醇（HDL-c）和高敏C反应蛋白（hs-CRP）水平被证实可用于HNF1A-MODY的鉴别诊断。在队列3中，共识别出8例HNF1A-MODY先证者。在队列 3 和患有 HNF1A -MODY 的年轻亲属中，符合四项标准中的三项（BMI <28 kg/m 2 、hs-CRP <0.75 mg/L、Fins <102 pmol/L 和 HDL-c >1.12 mmol/L），HNF1A -CSS 的敏感性和特异性分别为 100% 和 69.3%。在所有年轻患者的汇总分析中，HNF1A -CSS 对在临床诊断为 EOD 的患者中识别 HNF1A- MODY 患者显示出 90.5% 的敏感性和 73.6% 的特异性。结论我们的 HNF1A -CSS 可用于在中国年轻人群中区分 HNF1A -MODY 患者和 EOD 患者。
