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引用Long CA，Ahrens RNM，Jones TT和Siders ZA（2024）一种用于保护物种的机器学习方法。正面。 3月科学。 11：
渔业旁观，与商业或娱乐性的未经使用或未托管的物种的相互作用（Davies等，2009）对许多物种产生负面影响，包括死亡率，使旁观者的减少成为海洋保护和薄纱管理的主要重点2018; Nelms等人，2021年；当旁观物包含受保护的物种，例如海洋哺乳动物，海龟，鲨鱼和海鸟（Moore等，2009; Wallace等，2013; Lewison et al。，2014; Komoroske and Lewison和2015; 2015; 2015; 2015; 2015年;降低旁观可以提高商业曲折的效率和有效性（Richards等，2018； Noaa Fisheries，2022; Senko等，2022），并限制了由于高水平的受保护物种相互作用而导致的填充风险。然而，鉴于大多数bychip的物种的相互作用率低以及受保护物种相互作用的稀有发生率的较低相互作用率，估计杂草捕获的水平可能具有挑战性（McCracken，2004；Amandè等，2012; Martin等，2015； 2015年； Stock等，2019）。渔业管理计划和法规通常需要估算和监视给定层中给定物种的兼容量。根据管辖区的不同，过度的旁观，定义不同，可能会导致调整习惯的监管变化，弯曲齿轮的变化，限制性活动的限制或整个封闭式封闭。1362）。因此，准确，准确地确定在填充中旁观的水平的能力是填充管理的关键组成部分。在美国，《马格努森 - 斯文森渔业保护与管理法》（MSA），濒危物种法（ESA）和海洋哺乳动物保护法（MMPA）（MMPA）适用于旁观物种和填充物，并要求管理机构来监视旁注。在MSA（50CFR§600.350）下，应最小化或避免征用，而受保护的物种兼容不能超过ESA（50 CFR 216.3）下的允许采取或超过MMPA下潜在的生物移除水平（U.S.C.通常，为了实现旁观监测目标，训练有素的钓鱼者观察者被放置在钓鱼容器上，以监视受保护的物种相互作用，并记录捕获和旁捕虫（NOAA Fisheries，20222），因为这些信息不需要记录在日志中。这些观察者收集的数据用于通过各种统计或数学手段来估计填充中的兼例水平。在许多情况下，基于样本的比率估计器（例如广义比率估计器或Horvitz-Thompson估计器）可以提供对旁观的无偏估计（McCracken，2000，2019）。还实施了基于模型的估计，包括通用线性模型（GLM），零插入模型，跨栏模型，贝叶斯模型和广义添加剂模型（GAMS），以说明少数协变量对纤维状雪橇的影响（McCracken，2004; Martin等； Martin等，2015; 2015年； 2015年；从这种方法中估算的临界估计，然后进一步介绍了在给定时期内（通常为一年）对某些物种的兼容限制的过程（Moore等，2009），以及其他下游产品和
医疗保健科学：实施 NHS 长期计划
这些进步发生在卫生系统面临诸多挑战的时候。例如，肥胖和心理健康问题日益严重，尤其是在儿童和年轻人中。我们需要做更多工作来管理健康不平等，消除不必要的差异，满足学习障碍或自闭症患者的健康需求。老年人口的虚弱需要谨慎管理，以防止不必要的住院或治疗。心血管疾病、呼吸系统疾病和癌症仍然是导致
发展性计算障碍患者的大脑结构持续存在差异：纵向形态测量研究
发展性计算障碍 (DD) 是一种学习障碍，会影响数字算术技能的习得。患者在数字处理方面表现出持续的缺陷，这与大脑激活和结构异常有关。据报道，发展性计算障碍患者的顶叶皮层（包括顶内沟 (IPS)）以及额叶和枕颞皮层灰质减少。此外，计算障碍患者的白质存在差异，例如下纵束 (ILF) 和上纵束 (SLF)。然而，这些结构差异的纵向发展尚不清楚。因此，我们的目标是研究患有和不患有发展性计算障碍的儿童的灰质和白质的发展轨迹。在这项纵向研究中，我们以 4 年为间隔两次收集了 13 名患有发展性计算障碍的儿童（8.2-10.4 岁）和 10 名正常发育 (TD) 儿童（8.0-10.4 岁）的神经心理学测量值和 T1 加权结构图像。使用基于体素的形态测量法对纵向数据进行体素级灰质和白质体积估计。本研究首次揭示了 DD 儿童在发育过程中灰质和白质体积持续减少。双侧下顶叶包括 IPS、缘上回、左楔前叶、楔叶、右枕上回、双侧颞下回和颞中回以及岛叶均发现灰质减少。双侧 ILF 和 SLF、下额枕束 (IFOF)、皮质脊髓束和右丘脑前部放射 (ATR) 的白质体积减少。在行为上，DD 儿童在基线和随访中在各种数字任务中的表现明显较差，证实了数字处理方面的持续缺陷。本研究结果与文献一致，文献表明 DD 儿童在数字网络中的灰质和白质体积减少。我们的研究进一步阐明了大脑发育的轨迹，揭示了这些已知的颞叶和额顶叶长联系纤维和相邻区域的结构差异
Longformer：利用结构 MRI 对阿尔茨海默病进行分类的纵向转换器
结构磁共振成像 (sMRI)，尤其是纵向 sMRI，通常用于在阿尔茨海默病 (AD) 临床诊断期间监测和捕捉病情进展。然而，目前的方法忽视了 AD 的渐进性，大多依赖单一图像来识别 AD。在本文中，我们考虑利用受试者的纵向 MRI 进行 AD 分类的问题。为了解决学习纵向 3D MRI 时缺失数据、数据需求和随时间发生的细微变化等挑战，我们提出了一个新模型 LongFormer，它是一种混合 3D CNN 和变压器设计，可从图像和纵向流对中学习。我们的模型可以充分利用数据集中的所有图像，并有效地融合时空特征进行分类。我们在三个数据集（即 ADNI、OASIS 和 AIBL）上评估我们的模型，并将其与八种基线算法进行比较。我们提出的 LongFormer 在对来自所有三个公共数据集的 AD 和 NC 对象进行分类方面取得了最先进的性能。我们的源代码可从 https://github.com/Qybc/LongFormer 在线获取。
针对 SARS-CoV 的体液免疫纵向研究...
4 生物系统信息学研究组，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，5 公共卫生和老龄化研究中心，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，6 定量方法培训服务 - SAMeQ，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，7 蠕虫学和医学软体动物学研究组，Rene' Rachou 研究所，Oswaldo Cruz 基金会，贝洛奥里藏特，米纳斯吉拉斯州，巴西，8 健康监测和患者安全中心，Hospital Metropolitano Doutor Célio de巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特市卡斯特罗，9 巴西米纳斯吉拉斯州贝洛奥里藏特市 Célio de Castro 大都会医生医院，提供安全与职业医学专业服务
朗埃克的账簿 - 飞行俱乐部
1860 年尖头半身像模具研究，作者 Richard Snow 归因指南，第 2 卷：1859-1869 年，2002 年。这项研究始于 1990 年，当时我是第三版，为了节省空间，它被省略了。这是我写的第一本关于印度分币的书。目标不是更新版本和对这些硬币的最新研究，以识别模具对以帮助收藏家找到它们。反向模具名称包括用于但试图找出制造了多少的反向。1860 年宽胸像模具品种，因此唐纳德·库里在序列后期添加到数据中会有空白。1990 年代。综合研究发表在《飞鹰和印度分币》第二版中
病例报告：对接种 FimCH 疫苗的患者进行长期随访，以预防抗生素引起的复发性尿路感染
根据疾病控制中心 (CDC) 和世界卫生组织 (WHO) 的说法，由耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌 (CRE) 引起的泌尿道感染 (UTI) 是人类最紧迫的健康威胁之一。一项 FimCH 疫苗扩展获取研究正在对有抗生素耐药性 UTI 病史且被认为有患上 CRE UTI 风险的患者进行。本病例系列描述了四名接种了 FimCH 四种疫苗系列的参与者的临床、安全性和免疫原性发现。在接种第四种疫苗后，对参与者进行了 12 个月的随访，以了解其安全性、一般健康状况和 UTI 发生情况。该研究后来进行了修改，允许在接种疫苗后进行长达五年的额外随访，以评估长期健康状况、UTI 发生情况并获取血液样本进行抗 FimH 抗体检测。在我们 4 名研究参与者中，抗 FimH 抗体反应达到峰值后的 12 个月内，革兰氏阴性菌引起的有症状 UTI 发生率比研究入组前 12 个月低约 75%。这些结果与使用相同 FimCH 疫苗的 1 期研究中的 30 名患者队列一致。所有 4 名参与者的 UTI 发生率在长期随访期间都有所增加，但未达到接种疫苗前的发生率。在长期随访期间未发现与 FimCH 疫苗相关的新安全问题。该病例系列具有临床重要性和公共卫生相关性，因为它检查并报告了 UTI
从越野设置中的长波高光谱图像
近年来，自主导航变得越来越流行。但是，大多数现有的方法在公路导航方面有效，并利用了主动传感器（例如LIDAR）。本文使用Passive传感器，特别是长波（LW）高光谱（HSI）的遍历性估计，重点介绍了自主越野导航。我们提出了一种方法，用于选择一部分高光谱带，该方法通过设计一个最小的传感器设计带选择模块，该模块设计一个最小的传感器，该模块设计了一个最小的传感器，该模块可以测量稀疏采样的光谱带，同时共同训练语义段网络网络，以进行遍历性估计。使用我们的LW HSI数据集在包括森林，沙漠，雪，池塘和开放式田野的各种越野场景中证明了我们方法的有效性。我们的数据集包括在各种天气条件下白天和夜间收集的图像，包括具有广泛障碍的具有挑战性的场景。使用我们的方法，我们学习了所有HSI频段中的一个小子集（2％），这些子频段可以在利用所有高光谱带时获得竞争性或更好的遍历性估计精度。仅使用5个频段，我们的方法能够实现平均类别的效果，该级别仅比使用完整的256波段HSI低1.3％，而仅比使用250频段HSI实现的效果仅比使用了0.1％，这证明了我们方法的成功。