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批发发行的甲骨文行业剧本
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肺动脉高压（pH）药物政策
描述：肺动脉高压是一种高血压，当血管中从心脏到肺部携带血液的压力高于正常情况时。肺动脉高压患者根据病因将五组分为五组：第1组 - 肺动脉高压（PAH）；第2组 - 由于左侧心脏病引起的肺动脉高压；第3组 - 由于慢性肺部疾病和缺氧；第4组 - 慢性血栓栓塞性肺动脉高压（CTEPH）和其他肺动脉梗阻；第5组 - 由于不清楚或多因素机制引起的肺动脉高压。对肺血液动力学的仔细侵入性评估对于评估任何可疑肺动脉高压（pH）的患者至关重要。所有怀疑在非侵入性评估后患有pH的患者（胸部X射线和超声心动图）必须进行右心导管插入术（RHC），以确认诊断，评估疾病的严重程度和指导药物治疗。RHC值将PAH [世界卫生组织（WHO）1组]，pH-ild（WHO第3组）和CTEPH（WHO第4组）以及其他类型的肺动脉高压（WHO组2、5）与这些组的药理治疗大不相同。RHC。右心导管血液动力学的解释：肺动脉压力：MPAP
高血压
QRISK2 还是 QRISK3？• 应每 5 年至少为 40 岁以上的成年人提供一次 CVD 风险评估• QRISK2/3 估计患者在未来 10 年内患 CVD 的风险• 不要对 CVD 高风险患者（例如糖尿病、CKD 3-5、既往中风/TIA 或 >85 岁的人群）使用 QRISK，因为他们应该已经接受/已提供脂质调整疗法• QRISK2“计算器”已集成到 EMIS 中。对于几种情况，QRISK2 会低估人们的风险，例如严重的精神疾病和风湿病。• QRISK3 包含更多情况以提高准确性。模板可在 Ardens 中找到。• 如果 QRISK 评分 <10% 或具有 CVD 风险因素 <40，则可以使用 QRISK3-lifetime 来指导有关 CVD 风险的讨论。 • QRISK 2/3 是估算计算器 – 始终将患者风险个性化，并考虑合并症、多重用药、虚弱、预期寿命 • 局限性 – 使用 BMI 而不是腰围，可能低估不同种族的风险，并且不考虑诊断年龄越小，风险越高。未在 25 岁以下人群中验证。
盲目的高光谱和多光谱图像融合
光谱图像融合结合了低空间分辨率高光谱（HS）和低光谱 - 分辨率多光谱（MS）图像，以估计高分辨率（HR）光谱图像。尽管基于监督深度学习的最新融合技术显示出令人鼓舞的结果，但这些方法需要大量的培训数据集，涉及昂贵的获取成本和较长的培训时间。相比之下，基于深图像先验（DIP）方法的无监督的HS和MS图像融合为具有不同分布的图像的适应性提供了适应性。但是，现有的无监督方法依赖于线性降解模型的假设，并且需要对这些模型的精确知识才能获得最佳性能。为了克服这些挑战，我们提出了无监督的盲人HS和MS图像融合的中间输出深图像先验（MODIP）。Modip基于DIP模型，并在网络中的中间层产生融合图像。该体系结构包括两个高尺度的卷积发生器，它们从HS和MS输入中重建了HR光谱图像，以及两个网络，这些网络适当地降低了估计的HR图像，以匹配可用的MS和HS数据集，从而学习非线性降解模型。MODIP的网络参数是通过最小化所提出的复合损耗函数的共同和迭代调整的。重要的是，这种方法可以处理降解操作员未知或部分估计的方案。广泛的模拟表明，MODIP的表现优于其他基于模型的图像融合方法。为了评估MODIP的性能，我们在两个模拟光谱图像数据集（Pavia University和Salinas Valley）上测试了Fusion方法，以及通过光学实验室中的测试台实现获得的真实数据集。
人类肿瘤细胞从乳腺和结肠的文章生存能力和放射敏感性受甲状腺高原提取物HP01
测定。使用γH2AX测定法分析了DNA双链断裂的数量，而通过流式细胞仪检查了细胞周期分布。对于两种肿瘤细胞系的抑制作用和细胞毒性作用均以10 µg/ml HP01的浓度开始。用HP01处理导致电离辐射后肿瘤细胞的克隆生成抑制（6 Gy）。肿瘤细胞中DNA双链断裂（DSB）的数量随着HP01处理而增加，但是辐射诱导的DNA DSB的修复不影响。细胞周期分析表明，除辐射外，HP01在MCF-7和HT-29细胞中的G2/M停滞增强。总体而言，HP01不仅显示出抑制生长的作用，而且还表现出对人肿瘤细胞的放射敏作用。我们得出的结论是，HP01诱导的细胞积累可能是药物诱导的放射线敏感性的主要基本原理。因此，它是肿瘤疾病联合治疗的承诺候选者，并需要进一步研究。
引用为：Putri L，Azam M，Nisa A，Fibriana A，Kanthawee P，ShabbirS。年轻人的高血压患病率和危险因素：印尼BA
其他非传染性疾病[3]。高血压患者的数量每年继续增加。在2025年，将有15亿人患有高血压[4]。每年，据估计，由于高血压及其并发症而导致940万人死亡[2]。全球，有54％的成年人被诊断出患有高血压[5]。估计有46％的高血压成年人无知[2]。血压升高会增加心脏病发作，心力衰竭，中风和肾脏疾病的风险[6]。高血压患者与非高血压个体相比，患冠心病的风险高2.6倍[7]。高血压患者的目标是将BP保持在<140/90 mm Hg的状态，以防止并发症[6]。
通过能力感知共享超网络学习灵活的异构协调
合作性异构多智能体任务要求智能体以灵活和互补的方式行事，以最大程度地利用其多样化能力。针对这一挑战的基于学习的解决方案涵盖两个端点之间的范围：i）共享参数方法，通过为每个智能体分配一个 ID，在单一架构内编码多样化行为，这种方法样本效率高，但行为多样性有限；ii）独立方法，为每个智能体学习单独的策略，以样本和参数效率为代价实现更大的多样性。先前针对异构多智能体团队学习的研究已经探索了这一范围的中间地带，即为不同类别的智能体学习共享参数或独立策略，从而在多样性和效率之间实现折衷。然而，这些方法仍然没有推理智能体能力对行为的影响，因此不能推广到未知的智能体或团队组成。受到迁移学习和元强化学习最新研究的启发，并在基于特征的任务分配的先前研究的基础上，我们提出了能力感知共享超网络 (CASH)，这是一种用于异构协调的新型软权重共享架构，它使用超网络明确推理持续代理能力和局部观察。直观地说，CASH 允许团队学习共享的决策策略（由共享编码器捕获），这些策略可以通过共享超网络根据团队的个人和集体能力轻松调整。我们在两个异构协调任务和三个标准学习范式（模仿学习、基于价值和策略梯度强化学习）中进行了详细的实验，展示了我们的设计如何与底层学习范式无关。结果表明，CASH 产生了适当多样化的行为，在训练和零样本泛化期间的任务性能和样本效率方面始终优于基线架构。值得注意的是，CASH 仅使用基线使用的 20% 到 40% 的可学习参数就实现了这些改进。我们所有的代码都可以在 https://github.com/kfu02/JaxMARL 上找到。
使用能力感知共享超网络学习灵活的异构协调
合作的异构多智能体任务要求智能体以灵活和互补的方式行事，以最大限度地利用其多样化的能力。针对这一挑战的基于学习的解决方案涵盖两个端点之间的范围：i）共享参数方法，通过为每个智能体分配一个 ID，在单一架构内编码不同的行为，这种方法具有样本效率，但行为多样性有限；ii）独立方法，为每个智能体学习单独的策略，以样本和参数效率为代价实现更大的多样性。先前针对异构多智能体团队的学习工作已经通过学习智能体类别的共享参数或独立策略探索了这一范围的中间地带，从而允许在多样性和效率之间进行折衷。然而，这些方法仍然没有推理智能体能力对行为的影响，因此不能推广到看不见的智能体或团队组成。受到最近迁移学习和元强化学习研究的启发，并在基于特征的任务分配的先前研究的基础上，我们提出了能力感知共享超网络 (CASH)，这是一种用于异构协调的新型软权重共享架构，它使用超网络明确推理持续代理能力和局部观察。直观地说，CASH 允许团队学习共享的决策策略（由共享编码器捕获），这些策略可以通过共享超网络根据团队的个人和集体能力轻松调整。我们对两个异构协调任务和三个标准学习范式（模仿学习、基于价值和策略梯度强化学习）进行了详细的实验，展示了我们的设计如何与底层学习范式无关。结果表明，CASH 生成了适当多样化的行为，在训练和零样本泛化过程中，其任务性能和样本效率始终优于基线架构。值得注意的是，CASH 仅使用基线使用的可学习参数的 20% 到 40% 就实现了这些改进。我们所有的代码都可以在 https://github.com/kfu02/JaxMARL 上找到。
