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最初发表于：范妮的金发女郎； Kraege，Vanessa；卡瓦西尼（Matthias）； Damas Fernandez，José； Vollenweider，彼得； Wandeler，吉尔斯；霍夫曼，
结果：包括三千八百fire T2D无PWH（男性78.5％，39.9 11.3岁）。中位随访4。8年（四分位间范围2.2-7.8）后，有62名参与者（1.6％）开发了T2D，对应于每1000人年的3.18（95％的浓度间隔间隔1.47-2.47-4.08）。开发T2D的参与者年龄较大（48.7 12.4 vs. 39.8 11.2岁），更有可能肥胖（22.6％vs. 7.4％），腹部肥胖（9.7％vs. 1.5％），并且比没有T2D的糖尿病家族史（32.3％vs. 19.1％）。入射T2D的AUC介于0.72（Kraege 16）和0.81（SDA，Findrisc2和Balkau）之间。敏感性在3.2％（Balkau）至67.7％（Findrisc1）之间，而特定范围在80.9％（Findrisc1）和98.3％（Balkau）之间。所有分数的阳性预测值低于20％，而负预测值高于98％。
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演讲口头演讲2023诺贝尔医学和生理学奖2023年。帕兹，玻利维亚。2022年，“适应内石器时代的微生物以突然在环境条件下变化”。1 ST玻利维亚分子生物学研讨会。2022“由社区结构分析确定的Uyuni Salt Flat（玻利维亚）中的微生物群分散体”。半会议。Mayagüez, Puerto Rico. 2020 “RolesoftheregulatoryRNAintheadaptationofmicrobialcommunitiesto environmental stress”. 2 ND International Congress of Biotechnology. Santa Cruz, Bolivia. 2019 “Insights into regional and global dispersion of microorganisms: biogeography of halophiles as a model”. II Scientific Journeys, La PAZ，玻利维亚，2019年，“多个工作假设，可以在微生物群落中处理复杂性”。ASM Microbe 2019, San Francisco, CA. 2018 “Detection of ubiquitous and confinedmicroorganismsataglobalscalein salineandhypersalineenvironments:meta-analysisperspectiveofhalophilic communities”.6 th Studentresearchsymposium:Passingthetorchtothenext世代。玻利维亚的苏克雷。污染物intharenthypershypersalineenenncormentintheworld”。
Fernandez, M.、Faturahman, A. 和 Santoso, NA (2024)。利用机器学习优化废物回收中的可再生能源利用。
摘要 本研究探讨了机器学习技术在回收过程中利用可再生能源的应用。随着世界努力寻求可持续的解决方案来满足能源需求和废物管理挑战，本研究探讨了机器学习算法的集成，以优化废物回收的可再生能源生产。通过采用这些算法，该研究旨在提高可再生能源发电的效率和有效性，同时促进对环境负责的废物管理实践。该研究涵盖了来自各种回收设施的全面数据分析，确定了能源消耗模式并评估了节能机会。研究结果表明，应用机器学习可以减少高达 30% 的能源消耗，增加回收产量，减少温室气体排放。这些结果突出了在可再生能源生产的回收过程中实施智能技术的潜在好处和挑战。此外，该研究还提供了有关如何整合机器学习来支持长期可持续性并显著促进改善环境管理的见解。因此，这项研究为更清洁、更可持续的未来铺平了道路，激发了废物管理和可再生能源行业更广泛地采用创新技术。 关键词：可再生能源、机器学习、可持续废物管理 1. 简介
自体和同种异体造血细胞移植的神经病和肌肉痉挛幸存者Lehky T，Fernandez IP，Krakow EF，Connelly-Smi
自体和同种异体造血细胞移植的神经病和肌肉痉挛幸存者Lehky T，Fernandez IP，Krakow EF，Connelly-Smith L，Salit-Smith L，Salit RB，Vo P，Vo P，Oshima Mu，Oshima Mu，Oshima Mu，Onstad l，onstad l，paplander pa，carpenter pa me，lee lee，lee sj。移植细胞。2022年9月; 28（9）：608.E1-608.E9。doi：10.1016/j.jtct.2022.06.009。EPUB 2022 JUN 16。PMID：35718343; PMCID：PMC9427724。（调查于2020年7月至2021年6月）研究了
中校佩德罗·E·费尔南德斯 (Pedro E. Fernandez) 指挥官，第 8 任......
费尔南德斯中校于 2005 年至 2006 年随 101 空降师在伊拉克部署，作为“伊拉克自由行动”III-IV 的一部分，担任配送排长和 FSC XO；2010 年至 2011 年随 101 空降师在阿富汗部署，作为“持久自由行动”的一部分，担任 FSC 指挥官。2012 年至 2015 年，他随 HHBN USARSOUTH 驻哥伦比亚、危地马拉和秘鲁；随第 25 步兵师在日本和韩国服役，为整个南方司令部和印太司令部地区的多次联合、双边和多国演习提供支持。
引用：GonzálezDiazE，Rodríguez-Paz C，Fernandez-Prieto A等。第一通过效应在机械血栓切除术中对ACU
抽象目标机械血栓切除术（MT）益处与达到的再灌注程度有关。第一次通过效应（FPE）定义为单个设备通道后的大船尾闭塞（MITCI）2C-3中的全血管的完整/接近血运重建。这项研究评估了从西班牙国家卫生系统（NHS）观点获得FPE急性缺血性中风（AIS）患者的健康益处和经济影响。设计终身马尔可夫模型用于估计实现FPE的患者的增量成本和健康成本和健康结果（以质量调整后的终身寿命（QALYS）衡量。对急性缺血性中风（Stratis）注册中心治疗的患者进行系统评估的亚分析以获得临床结果。基本病例包括所有至少达到最终MTICI≥2B的患者，而替代方案包括所有患者，无论其最终的MTICI如何（0-3）。治疗费用进行了更新，以根据专家小组共识反映当前的实践，而其他急性和长期成本是从先前对西班牙进行的MT的成本效益分析获得的。灵敏度分析以评估模型的鲁棒性。设定西班牙医疗保健观点。西班牙的参与者AIS患者。MT之后的干预措施FPE。 结果根据FPE和非FPE组的模型估计的QALYS，终生成本和净货币收益，具体取决于包括再灌注组和正式护理成本。MT之后的干预措施FPE。结果根据FPE和非FPE组的模型估计的QALYS，终生成本和净货币收益，具体取决于包括再灌注组和正式护理成本。结果估计在所有情况下，FPE组在90天时估计临床结果明显更好。在基本情况下，该模型估计每名患者的终身成本成本为16 583欧元，而FPE组的QALY增长率为1.2年。在替代方案中节省成本和QALY的收益较大（-44 289; 1.75）。在所有情况下，节省成本都是由长期成本降低驱动的。
双语患者 Alejandro Fernandez-Coello1,2,3, ...
1. 引言：双语的神经基础。随着神经成像技术的发展，如功能性磁共振成像 (fMRI) 和电刺激映射 (ESM)，人们对双语者语言处理的神经基础进行了广泛的研究。然而，仍有许多未解问题和激烈的争论：(1) 语言回路的哪些皮质和皮质下区域对两种语言表现出共同和特定的激活；(2) 语言回路的重叠程度取决于习得年龄、熟练程度或语言接触；(3) 哪种语言控制机制允许在一个大脑中管理两种语言，以便我们一次只能说一种语言，同时避免另一种语言的干扰；(4) 双语大脑中肿瘤生长和肿瘤切除与大脑可塑性有关。对双语者 1-4 的 ESM 研究表明，通过语言特定区域，两种语言的共同大脑区域共存。具体而言，他们报告称，在刺激过程中，两种语言中言语停止的部位以及一种语言中言语停止但不发生的部位均会中断。因此，语言回路是由共同和特定的通路构成的。此外，使用 ESM 的研究还发现，不同个体的语言区域存在显著差异，导致重叠部位的范围变化很大 1,2,5 。Ojemann 和 Whitaker 3 已经注意到这种变化，他们首次使用 ESM 和命名术中测试报告了两名双语患者的不同皮质功能部位（额叶和顶叶）。最近，同一团队报告了频繁但
引用 (APA) Pasqualetto Cassinis, L., Fonod, R., Gill, E., Ahrns, I., & Gil Fernandez, J. (2020). 基于 CNN 的近距离姿势估计系统
本文介绍了一种新颖的框架，该框架将用于特征检测的卷积神经网络 (CNN) 与协变高效 Procrustes 视角 n 点 (CEPPnP) 求解器和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 相结合，以实现对非合作航天器周围近距离操作的稳健单目姿态估计。在役服务航天器对非活动航天器的相对姿态估计是当前和计划中的太空任务设计中的一项关键任务，因为它与近距离操作相关，例如在轨服务和主动碎片清除。这项工作的主要贡献在于通过将协方差矩阵与 CNN 为每个检测到的特征返回的热图相关联，从图像处理步骤中获取统计信息。此信息包含在 CEPPnP 中，以提高滤波器初始化期间姿态估计步骤的准确性。导出的测量协方差矩阵用于紧密耦合的 EKF，以便更好地表示特征检测步骤中的测量误差。这提高了滤波器在 CNN 检测不准确时的鲁棒性。在目标的光照条件和部分掩蔽条件下，所提出的方法能够返回相对姿态以及相对平移和旋转速度的可靠估计值。欧洲航天局 Envisat 航天器的合成 2D 图像用于生成数据集，用于训练、验证和测试 CNN。同样，这些图像用于重建代表性的近距离场景，以验证所提出的方法。