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Tanya P. Garcia博士 课程Vitae Larelle H. Bookhart博士，...
57。Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 调整关节建模方法来处理审查的协变量。 56。 Grosser，K.，MA，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia 用审查协变量纠正非线性轨迹中的偏差。 55。 li，K.，Ma，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia 超级双重稳健的估计器，用于提供信息的协变量审查。 54。 Lee，S。 *，理查森，B.D。 ∗（ *共享第一个作者身份），MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 右审查协变量的双重稳定估计器。 53。 Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。 52。 Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。调整关节建模方法来处理审查的协变量。56。Grosser，K.，MA，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia 用审查协变量纠正非线性轨迹中的偏差。 55。 li，K.，Ma，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia 超级双重稳健的估计器，用于提供信息的协变量审查。 54。 Lee，S。 *，理查森，B.D。 ∗（ *共享第一个作者身份），MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 右审查协变量的双重稳定估计器。 53。 Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。 52。 Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Grosser，K.，MA，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia用审查协变量纠正非线性轨迹中的偏差。55。li，K.，Ma，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia超级双重稳健的估计器，用于提供信息的协变量审查。54。Lee，S。 *，理查森，B.D。 ∗（ *共享第一个作者身份），MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 右审查协变量的双重稳定估计器。 53。 Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。 52。 Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Lee，S。 *，理查森，B.D。∗（ *共享第一个作者身份），MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。右审查协变量的双重稳定估计器。53。Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。 52。 Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。52。Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。51。Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。
Melen, E.、Faner, R.、Allinson, JP、Bui, D.、Bush, A.、Custovic, A.、Garcia-Aymerich, J.、Guerra, S.、Breyer-Kohansal, R.、Hallberg, J.、Lahousse,
Melén, E.、Faner, R.、Allinson, JP、Bui, D.、Bush, A.、Custovic, A.、Garcia-Aymerich, J.、Guerra, S.、Breyer-Kohansal, R.、Hallberg, J.、Lahoussel, L.、Martinez, FD、Merid, SK、Powell, P.、Pinnock, H.、Stanojevic, S., Vanfleteren, LE、Wang, G.、Dharmage, SC...CADSET 调查员，。 （2024年）。肺功能轨迹：临床实践中的相关性和实施。 （版本 1）。卡罗琳斯卡医学院。 https://hdl.handle.net/10616/49190
2023年7月21日，Brainlab Ag Esther Moreno Garcia QM顾问监管事务OLOF-PALME-STR。 9慕尼黑，81829德国回复：K223288
Craniofacial, Cranial EM System, Automatic Registration iMRI Regulation Number: 21 CFR 882.4560 Regulation Name: Stereotaxic Instrument Regulatory Class: Class II Product Code: HAW Dated: June 20, 2023 Received: June 20, 2023 Dear Esther Moreno Garcia: We have reviewed your Section 510(k) premarket notification of intent to market the device referenced above and have determined the device is substantially equivalent (for the indications for use stated in the enclosure) to legally marketed predicate devices marketed in interstate commerce prior to May 28, 1976, the enactment date of the Medical Device Amendments, or to devices that have been reclassified in accordance with the provisions of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act (Act) that do not require approval of a premarket approval application (PMA).因此，您可能会销售该设备，但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备，但请注意，一些清除的产品可能是组合产品。位于https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm上的510（k）上市通知数据库。该法案的一般控制条款包括年度注册，设备上市，良好的制造实践，标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意：CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您，设备标签必须是真实的，不要误导。此外，FDA可能会在联邦登记册中发布有关您的设备的进一步公告。如果您的设备被分类（请参见上文）为II类（特殊控件）或III类（PMA），则可能会受到其他控件的约束。可以在《联邦法规》第21章，第800至898部分中找到影响您设备的现有主要法规。请注意，FDA发布实质性的确定并不意味着FDA已确定您的设备符合该法案的其他要求或任何联邦政府的要求
Jérémie Garcia、Anke Brock。CandyFly：通过适应性和可适应性的交互为残疾无人机飞行员带来乐趣。ACM CHI 计算系统人为因素会议，2022 年 4 月，美国新奥尔良。hal-03653339
飞行无人机是一项越来越受欢迎的活动。然而，由于跟随和稳定无人机需要感知和运动技能，因此这项任务具有挑战性，特别是对于有特殊需要的人来说。本文介绍了 CandyFly，这是一款支持具有各种感官、认知和运动障碍的人驾驶无人机的应用程序。我们观察了一个现有的无障碍驾驶研讨会，并在三年半的另外八个研讨会上对 CandyFly 进行了评估，采用了研究设计流程和基于能力的设计方法。我们确定了用户的需求，制定了要求，并探索了自适应交互，例如使用压力敏感键、根据飞行员的运动范围调整控制或限制无人机的自由度以应对各种残疾。我们的结果表明，飞行员和他们的照顾者喜欢飞行，并强调了 CandyFly 能够根据特定需求进行定制的能力。我们的研究结果为设计适应性系统提供了一个框架，并可以支持未来辅助和娱乐系统的设计。
杰西·加西亚（Jesse Garcia）4/24/2023
在附录A或B至10 CFR第1021部分中列出的一系列动作中， 适用于10 cfr part 1021中列出的行动中的第1021部分。安全，健康或DOE或行政命令的类似要求； （2）要求将废物存储，处置，恢复或治疗设施（包括焚化炉）进行选址和施工或重大扩展，但该提案可能包括分类排除的废物存储，处置，恢复或治疗措施或设施； （3）干扰危险物质，污染物，污染物或cercla排除的石油和天然气产品，这些石油和天然气产品在环境中已经存在，因此会有不受控制的或无法控制的释放； （4）有可能对环境敏感的资源产生重大影响，包括但不限于10 CFR第1021部分（第4）段中列出的资源，D部分（附录B部分）； （5）涉及基因工程的生物，合成生物学，政府指定的有害杂草或入侵物种，除非提出的活动以设计和操作的方式包含或限制，以防止未经授权释放到环境中并按照适用的要求进行，例如在10 cf（5）中列出的1021 cfr Part 1021 cfr part subpart 1021，subpart b。在附录A或B至10 CFR第1021部分中列出的一系列动作中， 适用于10 cfr part 1021中列出的行动中的第1021部分。安全，健康或DOE或行政命令的类似要求； （2）要求将废物存储，处置，恢复或治疗设施（包括焚化炉）进行选址和施工或重大扩展，但该提案可能包括分类排除的废物存储，处置，恢复或治疗措施或设施； （3）干扰危险物质，污染物，污染物或cercla排除的石油和天然气产品，这些石油和天然气产品在环境中已经存在，因此会有不受控制的或无法控制的释放； （4）有可能对环境敏感的资源产生重大影响，包括但不限于10 CFR第1021部分（第4）段中列出的资源，D部分（附录B部分）； （5）涉及基因工程的生物，合成生物学，政府指定的有害杂草或入侵物种，除非提出的活动以设计和操作的方式包含或限制，以防止未经授权释放到环境中并按照适用的要求进行，例如在10 cf（5）中列出的1021 cfr Part 1021 cfr part subpart 1021，subpart b。适用于10 cfr part 1021中列出的行动中的第1021部分。安全，健康或DOE或行政命令的类似要求； （2）要求将废物存储，处置，恢复或治疗设施（包括焚化炉）进行选址和施工或重大扩展，但该提案可能包括分类排除的废物存储，处置，恢复或治疗措施或设施； （3）干扰危险物质，污染物，污染物或cercla排除的石油和天然气产品，这些石油和天然气产品在环境中已经存在，因此会有不受控制的或无法控制的释放； （4）有可能对环境敏感的资源产生重大影响，包括但不限于10 CFR第1021部分（第4）段中列出的资源，D部分（附录B部分）； （5）涉及基因工程的生物，合成生物学，政府指定的有害杂草或入侵物种，除非提出的活动以设计和操作的方式包含或限制，以防止未经授权释放到环境中并按照适用的要求进行，例如在10 cf（5）中列出的1021 cfr Part 1021 cfr part subpart 1021，subpart b。适用于10 cfr part 1021中列出的行动中的第1021部分。安全，健康或DOE或行政命令的类似要求； （2）要求将废物存储，处置，恢复或治疗设施（包括焚化炉）进行选址和施工或重大扩展，但该提案可能包括分类排除的废物存储，处置，恢复或治疗措施或设施； （3）干扰危险物质，污染物，污染物或cercla排除的石油和天然气产品，这些石油和天然气产品在环境中已经存在，因此会有不受控制的或无法控制的释放； （4）有可能对环境敏感的资源产生重大影响，包括但不限于10 CFR第1021部分（第4）段中列出的资源，D部分（附录B部分）； （5）涉及基因工程的生物，合成生物学，政府指定的有害杂草或入侵物种，除非提出的活动以设计和操作的方式包含或限制，以防止未经授权释放到环境中并按照适用的要求进行，例如在10 cf（5）中列出的1021 cfr Part 1021 cfr part subpart 1021，subpart b。适用于10 cfr part 1021中列出的行动中的第1021部分。安全，健康或DOE或行政命令的类似要求； （2）要求将废物存储，处置，恢复或治疗设施（包括焚化炉）进行选址和施工或重大扩展，但该提案可能包括分类排除的废物存储，处置，恢复或治疗措施或设施； （3）干扰危险物质，污染物，污染物或cercla排除的石油和天然气产品，这些石油和天然气产品在环境中已经存在，因此会有不受控制的或无法控制的释放； （4）有可能对环境敏感的资源产生重大影响，包括但不限于10 CFR第1021部分（第4）段中列出的资源，D部分（附录B部分）； （5）涉及基因工程的生物，合成生物学，政府指定的有害杂草或入侵物种，除非提出的活动以设计和操作的方式包含或限制，以防止未经授权释放到环境中并按照适用的要求进行，例如在10 cf（5）中列出的1021 cfr Part 1021 cfr part subpart 1021，subpart b。适用于10 cfr part 1021中列出的行动中的第1021部分。安全，健康或DOE或行政命令的类似要求； （2）要求将废物存储，处置，恢复或治疗设施（包括焚化炉）进行选址和施工或重大扩展，但该提案可能包括分类排除的废物存储，处置，恢复或治疗措施或设施； （3）干扰危险物质，污染物，污染物或cercla排除的石油和天然气产品，这些石油和天然气产品在环境中已经存在，因此会有不受控制的或无法控制的释放； （4）有可能对环境敏感的资源产生重大影响，包括但不限于10 CFR第1021部分（第4）段中列出的资源，D部分（附录B部分）； （5）涉及基因工程的生物，合成生物学，政府指定的有害杂草或入侵物种，除非提出的活动以设计和操作的方式包含或限制，以防止未经授权释放到环境中并按照适用的要求进行，例如在10 cf（5）中列出的1021 cfr Part 1021 cfr part subpart 1021，subpart b。适用于10 cfr part 1021中列出的行动中的第1021部分。安全，健康或DOE或行政命令的类似要求； （2）要求将废物存储，处置，恢复或治疗设施（包括焚化炉）进行选址和施工或重大扩展，但该提案可能包括分类排除的废物存储，处置，恢复或治疗措施或设施； （3）干扰危险物质，污染物，污染物或cercla排除的石油和天然气产品，这些石油和天然气产品在环境中已经存在，因此会有不受控制的或无法控制的释放； （4）有可能对环境敏感的资源产生重大影响，包括但不限于10 CFR第1021部分（第4）段中列出的资源，D部分（附录B部分）； （5）涉及基因工程的生物，合成生物学，政府指定的有害杂草或入侵物种，除非提出的活动以设计和操作的方式包含或限制，以防止未经授权释放到环境中并按照适用的要求进行，例如在10 cf（5）中列出的1021 cfr Part 1021 cfr part subpart 1021，subpart b。适用于10 cfr part 1021中列出的行动中的第1021部分。安全，健康或DOE或行政命令的类似要求； （2）要求将废物存储，处置，恢复或治疗设施（包括焚化炉）进行选址和施工或重大扩展，但该提案可能包括分类排除的废物存储，处置，恢复或治疗措施或设施； （3）干扰危险物质，污染物，污染物或cercla排除的石油和天然气产品，这些石油和天然气产品在环境中已经存在，因此会有不受控制的或无法控制的释放； （4）有可能对环境敏感的资源产生重大影响，包括但不限于10 CFR第1021部分（第4）段中列出的资源，D部分（附录B部分）； （5）涉及基因工程的生物，合成生物学，政府指定的有害杂草或入侵物种，除非提出的活动以设计和操作的方式包含或限制，以防止未经授权释放到环境中并按照适用的要求进行，例如在10 cf（5）中列出的1021 cfr Part 1021 cfr part subpart 1021，subpart b。
引用本文：Carri I，Schwab E，Podaza E，Garcia Alvarez HM，Mordoh J，Nielsen M等。超越MHC结合：免疫原性预测工具
在过去的几年中，已经做出了多种努力，以准确预测癌症患者体细胞突变的新抗原，以开发个性化的治疗疫苗或研究癌症免疫疗法后的免疫反应。在这种情况下，肿瘤活检和匹配的正常组织以及RNA测序（RNA-SEQ）配对的全外观测序（WES）的可及性提高为开发生物信息学工具提供了基础，这些工具可以预测和优先确定新抗原候选者。大多数管道都依赖于候选肽对患者主要的组织相容性复合物（MHC）的结合预测，但是这些方法返回了大量的假阳性，因为它们缺乏与其他影响T细胞对新抗原反应的特征相关的信息。本评论探讨了可用的计算方法，这些方法结合了有关T细胞偏好的信息，以预测其激活后遇到肽-MHC复合物。具体而言，预测i）可能会增加肿瘤可利用的生物特征的方法，即暴露于免疫系统，ii）自相似性的指标，代表了新抗原破坏免疫耐受性的机会，iiii）病原体免疫原性，以及IV）肿瘤免疫原性。另外，本综述描述了这些工具的特征，并在新型的基准测试数据集中在一项II期临床研究中接受了用黑色素瘤疫苗（Vaccimel）治疗的患者的实验验证的新抗原的基准数据集解决了它们的性能。评估的总体结果表明，当前工具预测针对新抗原的细胞毒性反应激活的能力有限。基于此结果，讨论了使该问题成为免疫信息中未解决的挑战的局限性。
Meza-González，Yilmar Alexader；纳塔利亚（Natalia）Arrieta；萨拉索（Stephany）； Florez-Garcia TBM的预测 肺炎的塞斯是肺炎的孩子。 Oko法律在1991 - 2019年应用 可理解性说
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病，具有高发病率和死亡率，这是公共卫生中最关键的问题之一。尽管近几十年来进步，但患者继续进行重大的心血管事件，并明显降低生活质量。- 葡萄糖共转运蛋白2型抑制剂（SGLT2抑制剂）最初进入市场，以治疗2型糖尿病（T2DM）患者的高血糖症（T2DM），但是HF患者的心血管造成益处的发现，无论HF患者是否在临床或不存在T2DM的临床上都在A sek New at As As New As As As An As An As An New As An As An New at A.在由全面的文献搜索（MEDLINE，COCHRANE和EMBASE）产生的最新综述中，我们描述了SGLT2抑制剂对HF患者死亡率和再培育病毒的影响，我们建议对HF患者进行治疗计划，以最大程度地利用益处。
1个不断变化的世界中的植物 - 微生物生态进化动力2 3 Violeta Angulo *1，Nicolas Beriot *2,3，Edisa Garcia-Hernandez *4，Erqin Li *5，
-glomalin，EPS和生物膜改善了土壤聚集的稳定性并增加了根际中的水分，在干旱1,2下增加了植物生存和生物量，以及在盐胁迫下发芽3。- 细菌生物膜减少了植物组织中砷的摄取和砷的积累，并改善了植物生长4。植物激素的分泌-Rhizobial Gearins促进了Rubisco和低分子量的渗透量产生，增加了干旱耐受性5，并促进了不定的根生长以抵消洪水6。- 细菌细胞分裂素增加了相对的水含量，叶水的潜力以及干旱下的根渗出液的产生。- 末期真菌gberellins调节植物激素，导致盐和干旱胁迫下的营养同化较高。8。- 细菌脱落酸增强了脯氨酸水平以及光合作用和光保护色素，减少了在干旱下损失的植物水9。- 细菌中的ACC-脱氨基酶基因增加了根部伸长和病原体耐药性10。
请引用原始版本：Thombre, S.、Zhao, Z.、Ramm-Schmidt, H.、Vallet Garcia, JM、Malkamäki, T.、Nikolskiy, S.、Hammarberg, T.、Nuortie, H.、Bhuiyan, MZH、Särkkä, S. 和 Lehtola, VV (2022)。用于自主船舶态势感知的传感器和人工智能技术：综述。 IEEE 智能交通系统汇刊，23 (1), 64-83。 https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3023957
摘要 — 无人驾驶船舶有望提高未来海上航行的安全性和效率。此类船舶需要感知功能，以实现两个目的：执行自主态势感知和监控传感器系统本身的完整性。为了满足这些需求，感知系统必须使用人工智能 (AI) 技术融合来自新型和传统感知传感器的数据。本文概述了对常规和自主航行船舶公认的操作要求，然后着手考虑适合操作传感器系统的传感器和相关 AI 技术。考虑了四个传感器系列的集成：用于精确绝对定位的传感器（全球导航卫星系统 (GNSS) 接收器和惯性测量单元 (IMU)）、视觉传感器（单目和立体摄像机）、音频传感器（麦克风）和用于遥感的传感器（RADAR 和 LiDAR）。此外，还讨论了辅助数据源，例如自动识别系统 (AIS) 和外部数据档案。感知任务与明确定义的问题相关，例如情况异常检测、船舶分类和定位，这些问题可以使用人工智能技术解决。机器学习方法（例如深度学习和高斯过程）被认为与这些问题特别相关。根据操作要求对不同的传感器和人工智能技术进行了描述，并根据准确性、复杂性、所需资源、兼容性和对海洋环境的适应性，特别是针对自主系统的实际实现，比较了一些最先进的选项示例。
已发布版本的引文 (APA)：Dudurych, I.、Garcia-Uceda, A.、Saghir, Z.、Tiddens, H. A. W. M.、Vliegenthart, R. 和 de Bruijne, M. (2021)。根据初始气道分割创建人工智能训练集。欧洲放射学实验，5(1)，第 54 条。https://doi.org/10.1186/s41747-021-00247-9
气道分割对于肺部疾病研究很重要，但需要训练有素的专家花费大量时间。我们使用公开可用的软件来改进从人工智能 (AI) 工具获得的气道分割，并重新训练该工具以获得更好的性能。使用之前在丹麦肺癌筛查试验和 Erasmus-MC Sophia 数据集上训练过的 3D-Unet AI 工具从低剂量胸部计算机断层扫描中获得 15 个初始气道分割。在 3D Slicer 中手动校正分割。校正后的气道分割用于重新训练 3D-Unet。自动获取气道测量值，包括从分割中每代计数、气道长度和管腔直径。每次扫描校正分割需要 2 – 4 小时。与初始分割相比，手动校正的分割具有更多分支（p < 0.001）、更长的气道（p < 0.001）和更小的管腔直径（p = 0.004）。与初始分割相比，重新训练的 3D-Unets 的分割趋向于更多分支和更长的气道。从第 6 代开始，气道的变化最大。手动校正可显着改善分割，并且可能是一种有用且省时的方法，可以提高特定医院或研究数据集上的 AI 工具性能。