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建立和验证IV期非小细胞肺癌的生存预测模型：一项现实世界研究
方法：从Shanxi Cancer Hospital收集的晚期非小细胞肺癌的462例患者被随机分配（以7：3的比例）与训练队列和内部验证队列分配。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。 使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。 单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。
评估重组侵入性，非致病性大肠杆菌作为针对细胞内病原体Brucella
我们的方法利用非病原性大肠杆菌在递送和呈递抗原时模仿细胞内病原体的布鲁氏菌融合体来刺激TH1和CTL反应。大肠杆菌通常是细胞外的，而布鲁氏菌是细胞内细菌。因此，我们启动了大肠杆菌（DH5α），以表达含有耶尔森氏菌的INV基因的质粒，单核细胞增生李斯特氏菌的基因和HLY基因[31]。通过结合αβ1-整合素异二聚体来引入宿主细胞的大肠杆菌侵袭。整合素的聚类后，Inva-sin激活了信号级联。一种信号通路会导致局灶性粘附组分的激活，包括SRC，局灶性粘附激酶和细胞乳蛋白蛋白，导致形成伪足，使细菌吞噬细菌进入宿主细胞。侵入蛋白与β1-整合蛋白的结合是必要的，并且足以诱导细菌的吞噬，即使是非专业的吞噬细胞。第二个途径，包括Rac1，NF-κB的激活和有丝分裂原激活的蛋白激酶，导致促炎细胞因子的产生[32]。互隔化后，将大肠杆菌带入发生细菌裂解的吞噬体/溶酶体。HLY基因产物以及其他细菌蛋白被释放到乳胶囊泡中。硫酸激活的Hly，也称为李斯特氏蛋白酶O（LLO）是一种在低pH值下的结合和孔形吞噬体膜的孔形成细胞溶胶蛋白酶。此批判步骤将抗原从大肠杆菌出口到细胞质细菌的细胞质含量可以通过LLO产生的孔中逃脱到乳腺细胞的胞质区室。
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
引用巴内特，迈克尔·安德鲁。 2017。量化主权：一种研究基本概念的新方法。硕士论文，哈佛大学
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
估计美国新冠疫苗死亡人数
第三种方法使用了世界顶级病理学家 Peter Schirmacher 博士的估计值，即接种疫苗后 2 周内尸检结果显示明显由疫苗引起的死亡百分比。范围是 30% 到 40%，我们使用了范围的高端，因为我们认为，在做出像这样可能终结职业生涯的揭露时，Schirmacher 博士非常保守，只估计他 100% 确定可以证明的事情。40% 可能非常保守，因为挪威没有这样的声誉压力，在他们评估的前 13 具尸体中，100% 的死亡被发现是由疫苗引起的（参见挪威药品管理局将 13 起死亡事件与疫苗副作用联系起来）。因此，使用 60% 的数字似乎相对保守（低于 30 和 100 的 65% 平均值）。
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4 Algeria, Angola, Azerbaijan, Bahamas, Bahrain, Belarus, Bhutan, Brunei Darussalam, Burundi, Cameroon, China, Cuba, Egypt, Equatorial Guinea, Eritrea, Eswatini, Ethiopia, Guinea Bissau, Haiti, India, Indonesia, Islamic Republic of Iran, Iraq, Israel, Jamaica, Kazakhstan, Kuwait, Kyrgyzstan, Lao People's Democratic Republic, Lebanon, Libya, Malaysia, Mauritania, Federal Republic of Micronesia, Monaco, Mongolia, Morocco, Mozambique, Myanmar, Nepal, Nicaragua, Oman, Pakistan, Palau, Papua New Guinea, Philippines, Qatar, Russian Federation, Rwanda, Sao Tome and Principe, Saudi Arabia, Singapore, Solomon Islands, Somalia, South Sudan, Sri Lanka, Sudan, Syrian Arab Republic, Thailand, Togo, Tonga, Türkiye, Turkmenistan, Tuvalu, United Arab Emirates, United States of America, Uzbekistan, Viet Nam, Yemen and津巴布韦不是罗马法规的当事方。巴勒斯坦和库克群岛是罗马法规的当事方，但不是联合国成员国，来源ICC网站-https：//asp.icc-cpi.int/states-parties。
DGA 飞行测试专业技术和测试中心庆祝成立 80 周年
DGA 飞行测试中心拥有欧洲独一无二的极高水平的专业知识和测试资源，负责在所有飞机交付给军队之前对其进行测试和评估。该中心还参与未来军用航空装备的设计，如未来空战系统（SCAF）、轻型联合直升机（HIL）和未来的阵风标准。
egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。
向空军和太空部队交付两架“阵风”战斗机
F4.1标准是2023年3月获得DGA认证的F4标准的第一个组成部分，标志着协同空战时代迈出的重要一步。它带来了主要能力的发展：集成 1 个 Scorpion 头盔瞄准器、改进使用流星导弹（由发射飞机以外的飞机管理的导弹）的火控、开发被动威胁检测算法，以及增强阵风之间的数据交换能力。