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基于学习的细菌感染重点的预测
图2（a）显示了数据集的概述，作为欧拉图，每个椭圆形代表感染焦点。欧拉图并未显示感染聚焦之间的所有相互作用，而是基于组之间的相关性的最重要的相互作用。使用Eulerr R库将Euler图拟合到数据集。图2（b）显示了数据集的摘要，显示了每个感染类别中的观察次数。气道包括气道感染，BSI是血流感染，UTI是尿道感染，其他是其他类型的感染的合奏。ps表示通常不是病原体和常见污染物的生物。该术语用于定义可能是污染而不是感染的观察结果。还应注意，样品的列百分比总计为100％以上，因为患者可能具有多个感染焦点。
国防部接口标准
5.3.1.1边界八角形和帧。............................................................................... 9 5.3.1.2 The bounding octagon and icons/modifiers .......................................................... 11 5.3.2 Frame ....................................................................................................................... 11 5.3.2.1 Standard identity.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 15 5.3.2.2域................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 15 5.3.3 Fill ............................................................................................................................ 16 5.3.4 Icons ......................................................................................................................... 18 5.3.4.1 Main icons............................................................................................................. 18 5.3.4.2 Full octagon icons................................................................................................. 18 5.3.4.3 Full frame icons.................................................................................................... 18 5.3.5 Modifiers............................................................................................. 24 5.3.6.3 Task force indicator............................................................................ 27 5.3.6.11 Text modifiers.................................................................................................................. 19 5.3.6 Amplifiers ................................................................................................................ 19 5.3.6.1 Echelon indicator .................................................................................................. 23 5.3.6.2 Installation indicator.在........................................................................................ 25 5.3.6.6.1 Altitude base reference point ............................................................................. 25 5.3.6.6.2 Relative altitude ................................................................................................. 25 5.3.6.6.3 Flight level ......................................................................................................... 25 5.3.6.6.4 Multiple instances of altitude/depth modifiers .................................................. 25 5.3.6.7 Date-time group..................................................................................................... 28 5.3.6.12 Dynamic graphic amplifiers ................................................................................ 28 5.3.6.12.1 Area of uncertainty amplifier.................................................................................................... 26 5.3.6.8 Direction of movement amplifier.......................................................................... 26 5.3.6.9 Mobility indicator ................................................................................................. 26 5.3.6.10 Auxiliary equipment indicator........................................................................... 30 5.3.6.12.1.1 Ellipse AOU amplifier .................................................................................. 30 5.3.6.12.1.2 Bearing box AOU amplifier.......................................................................... 30 5.3.6.12.1.3 Line of bearing AOU放大器。....................................................................................................................................................................................................................................... 30 5.3.6.12.2死亡算力拖车放大器......................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................................ 30 5.3.6.12.3速度领导者放大器...............................................................................................................................................................................................................................
在磁性刺激下，在磁性刺激
在学术研究和工业设定中，水气泡的灵活操纵至关重要，例如污水处理，[1-4]矿物质浮选，[5,6]压力传感器[7] [7]和与气体相关的电化学。[8-10]迄今为止，大多数报告的操纵气泡的方法主要依赖于浮力的援助或源自底物不对称几何结构的拉普拉斯压力梯度的合作。[11-15]，例如，受仙人掌刺的定向水滴传输能力的启发，Yu等。报道了一种超疏水铜锥，该铜锥由低表面倾斜的涂料组成，能够由于巨大的拉place压力差而沿浮标和抗增强性的方向运输气泡。[16]张和同事通过利用激光削皮的技术和表面超疏水层涂层来制造各种超毒甲基甲基丙烯酸甲酯（PMMA）片（PMMA）片（PMMA）片。[17]
哥白尼成像微波辐射计 (CIMR) 任务...
更新了 ARA 的定义 36.5 GHz 信道 ARA 放宽至 0.75K，以与总不确定度计算 (MRD-240) 保持一致。MRD 中提供的总体不确定度计算定义 1-sigma 限制适用于稳定性要求 MRD-250、MRD-260、MRD-270 增加了关于极端海风中 L 波段测量操作使用的部分。更新了微波成像任务以包括 COWVR 任务。表 MRD-2 更新了 36.5 GHz 信道的新 ARA 值 0.75 K。完全修订了空间采样要求。MRD-190 和 MRD-200 进行了澄清和相应修改。添加了沿扫描和跨扫描定义 澄清了到海岸的距离定义 添加了瞬时视场 (IFOV) 定义 添加了仰角定义 添加了方位角定义 澄清了足迹和足迹椭圆的定义 添加了全波束定义 添加了旁瓣定义 澄清了宽波束效率定义
生活习惯与代谢疾病之间的关系...
摘要：两个电极之间电势差会导致电流破坏该空间中气体的介电屏障，从而导致血浆排放称为电弧。因此，温度有光度和升高。电弧用于焊接，通常其中一个电极为圆柱形，直径较小，另一个则具有较大面积。由于这种配置，电弧的侧面具有铃的形状，并形成与工件接触的圆形印象（焊接池）。使用电磁力，可以改变这种圆形印象，完全改变行为，从而改变焊池的几何形状。本文介绍了用于电磁弧的电磁收缩设备的开发和构建，能够将印象的横截面从圆形变为椭圆形。文章中执行的步骤是对用于改变电弧形的电磁场的模拟，弧收缩装置的开发以及该电磁收缩在板上的珠子的应用。结果表明，电磁力将弧的横向轮廓从圆形变为椭圆形，从而使特定功率的增加和电弧的更精确取向。同样，改变椭圆的方向会导致珠子的渗透和宽度不同。
在心率变异性信号上使用经验模式分解来评估2型糖尿病中的自主神经病进展
摘要：在这项研究中，我们研究了从心电图（ECG）RR间隔提取的基于经验模式分解（EMD）的特征，以区分2型2型糖尿病的患者（T2DM）患者的心血管自主神经病（CAN）不同水平。这项研究涉及60名参与者分为三组：没有罐头，亚临床罐和建立的罐头。Six EMD features (area of analytic signal representation— ASR area ; area of the ellipse evaluated from the second-order difference plot— SODP area ; central tendency measure of SODP— SODP CTM ; power spectral density (PSD) peak amplitude— PSD pkamp ; PSD band power— PSD bpow ; and PSD mean frequency— PSD m f req ) were extracted from the RR interval signals and compared between groups.结果表明，除了PSD M F REQ外，Nocan和Estcan个体之间的所有EMD特征及其组件之间的显着差异。但是，每个特征的某些EMD组成部分显示Nocan或Estcan的个体与subcan的人之间存在显着差异。这项研究发现了降低ASR面积和SODP面积值的模式，SODP CTM值的增加以及PSD BPOW和PSD PKAMP值的降低。这些发现表明，EMD结果度量可能有助于表征与T2DM个体相关的CAN表现的变化。
边缘粗糙度对磁隧道结电阻和开关电压的影响
摘要 — 我们使用非平衡格林函数形式研究了边缘粗糙度对磁隧道结电传输特性的影响。我们将边缘粗糙度建模为磁隧道结横截面轮廓的随机变化，其特征是相关函数的拉伸指数衰减。形状和尺寸的随机变化改变了横向能量模式轮廓，并导致磁隧道结的电阻和开关电压发生变化。我们发现，由于量子限制效应，随着磁隧道结尺寸缩小，变化会变得更大。提出了一种模型，通过将横截面几何形状近似为具有相同横截面积的圆来有效计算边缘粗糙度效应。可以通过将横截面积近似为椭圆来获得进一步的改进，其纵横比由对应于 2D 横截面的第一个横向特征值确定。这些结果将有助于可靠地设计具有超小磁隧道结的自旋转移力矩磁性随机存取存储器（STT-MRAM）。
迈向血液飞溅的自动分析...
其中 W e 和 L e 分别是主椭圆图案的宽度和长度。由于血滴的速度和质量未知，因此该撞击角度仅用于近似估计创伤发生的高度；每根细绳仍然沿长轴方向笔直拉伸，但与地平面成 α 度。由于血滴的抛射运动，此过程至少为受害者被击中的高度设置了上限。已经开发出商业软件来计算公式 (1) 和长轴角 γ，用户点击数字图像中的点后即可计算（见图 1）[3, 9]。据我们所知，在手动输入每个污点的全局位置后，该软件还允许存储角度并用于绘制虚拟细绳。我们的目标是自动执行 (A) 每个污渍的图像分析，以及 (B) 将多幅图像校准为具有统一坐标系的俯视图。我们假设计算机视觉可以帮助自动化和量化血液飞溅分析的可靠性。
evosystem：进化研究的核心
图1进化现象的替代表示。图1旨在将进化现象的传统表现与基于evosystem的传统表示。在图1a中，说明了一种更传统的方法。进化发生在达尔文人的种群中，导致谱系的差异。在该框架中，选择性环境在背景中是隐喻的，如在这里所示。相比之下，图1b说明了evosystem内部时间的变化。选择性环境仍然表示为背景（由于缺乏更好的代表性选项），但在询问中的系统中包含。此外，evosystems由许多达尔文人群相互作用，彼此相互作用，彼此相互作用。对要表示的相互作用的性质没有限制（营养，生殖等）。也有可能专注于选择性环境的某些方面，以研究其对进化动力学的具体影响。在这里，黑色椭圆形代表了人类社会（和其他生物实体）产生的温室气体。随着它们的重要性，我们可以建模它们对特定的达尔文人群或更多本地evosystems（嵌套在较大的人群中）的影响，也可以对所涉及的所有组件的拓扑结构进行建模。
Davinci：金星大气模型比较
对贵重气体，化学和成像（Davinci）任务的深度大气维纳斯调查旨在回答关于使用大气下降探针Zephyr的金星起源的长期问题。Zephyr将是第一个探测山地山脉表面高分辨率航拍照片的探测器，它降落在Alpha Regio高地地区，该地区具有最古老的金星表面。Zephyr的下降轨迹决定了Alpha Regio的触地得分，这对于Davinci任务至关重要，取决于金星的大气特性和风。不幸的是，先前任务中金星的大气数据很少。因此，必须考虑从过去的飞行数据中考虑各种大气模型和场景，以预测Zephyr的飞行性能，特别是降落椭圆。为此，这项工作比较了三种大气模型：金星全球参考大气模型（Venus-gram），金星气候数据库（VCD）和由拉尔夫·洛伦兹（Ralph Lorenz）开发的经验风模型用于Davinci轨迹模拟和建模。本文比较了这些大气模型的不同大气特性和风的平均值和变化。此外，这项工作结合了大气特性和金星克的风变化与基于洛伦兹的模型的风，具有更大的压力金星风色散，可以进行更保守的轨迹分析。此外，这项工作依赖于达平奇（Davinci）着陆椭圆的大小作为指标，以衡量轨迹分析将如何与金星大气的大气特性和风变化。