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05 SVSRS-17-ISMDD.docx
● 在研究方法、实验室技术、数据处理和分析、计算技术以及技术论文和研究提案写作方面拥有先进的知识和技能；以及 ● 能够将菲律宾国家实验室的活动与跨学科科学、技术和应用的核心原则和概念联系起来，这些都有助于菲律宾国家实验室实现推进太空研发的目标。
10 SRSRS-20-ISMDD.docx
1）在指导下，参与部门在空间科学、天文学和天体物理学方面的研究与发展（R&D）活动的开展；2）协助指导、监督和规划部门活动，以及空间探索与观测、空间环境利用和空间态势感知方面的地球内和空间任务活动；3）协助制定和规划空间探索与观测、空间环境利用和空间态势感知方面的研发提案和任务；4）开发科学模型，进行数值和分析计算，设计和实施物理模拟；5）设计和进行科学技术实验，收集和分析数据；6）带头使用和维护进行空间科学和空间任务研发所需设备和设施；7）支持准备和实施研发和部门的关键成果； 8）协调、参与和代表本部门参加会议、谈判、研讨会和其他跨部门或机构的本地和国际合作活动，以解决其层面上可以解决的问题；9）参加相关的研讨会、讲习班、会议和能力建设；10）执行可能不时分配的其他任务或职能。
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I. ICHOM指导委员会2024 II。AMR叙述，外部顾问2024 III。dci蓝图的信任：医疗保健哈佛医学院2023年至上IV的道德AI的最佳实践和监管途径。牛津大学哲学系2023年至今V.主题专家和方法论审稿人PCORI/ECRI长期COVID 2023 VI的客座教授。CIHR指导委员会PXP 2023 VII。CIHR主持人/主机共同制作指导2023 VIII。La Caixia高级赠款审稿人，机器学习方法论顾问2023 IX。eupati顾问2022 X.联合制作，公众审查和传播顾问，BMJ Group 2017-Tresent XI。FDA：医疗设备争议解决面板2019-2024 XII的名册。Neuroscience的研究编辑纪事2015-2022 XIII。审查和研究资助领域顾问Who IPC全球研发。2020-present xiv。成员和审稿人Cochrane Collaboration 2018-Current XV。指导委员会，报告共识方法的清单《协议（准确共识文件》）项目（Cochrane，JCE牛津，JCE）2021-2024 XVI。指导委员会和FSCI奖学金审查2015年至今XVII。期刊审稿人：BMJ和60个分支机构特别要求，JCE，Neurology，Frontiers，EJPCH，JEBM，JE XVIII。健康紧急情况和灾害风险管理（Health EDRM）研究）研究方法|审稿人和外部编辑器2022-resent xix。Who Cororgenda顾问/作者建议在COVID-19的背景下使用面具的建议：临时信息，2020年6月5日（WHO/2019-NCOV/IPC HASKS/2020.4）腐败 - 谁| WorldHealth组织|委员会
对于MDD患者的下一步是对抗抑郁药的部分反应的下一步？
MDD研究设计和效率摘要rexulti在两次为期6周的，双盲的，双盲，安慰剂对照的固定剂量研究中，对满足DSM-IV-TR标准的成年患者的固定剂量研究进行了评估，该研究对MDD的焦虑症状或没有焦虑症的症状，对先前的反应症状（或没有任何反应症状）（3次抗议）。在筛查阶段为1-4周后，患者进入了为期8周的前瞻性治疗阶段（+单盲安慰剂）。随后，在整个治疗过程中都没有持续的症状而没有实质性改善，并且符合纳入标准的患者被随机地接受辅助性Rexulti或安慰剂。10,11
医疗设备开发工具（MDDT）资格资格摘要苹果房颤历史记录特征
Apple AFIB历史特征可以用作生物标志物测试，以帮助评估AFIB负担的估计值，作为临床研究中旨在评估心脏消融设备安全性和有效性的次要有效性终点。AFIB历史特征产生的AFIB负担的每周估计值可用于跨临床研究的跨部门进行比较分析。在整个临床研究中，AFIB历史特征可用于监测参与者对AFIB负担的每周估计，以比较心脏消融治疗前后的每周负担估计。AFIB历史记录功能的效用是次要端点的目的，旨在替代任何主要终点的发现（即，它本身不能用来评估心脏消融设备的安全性和有效性）。
介导药物处置 (TMDD)
摘要靶介导药物处置 (TMDD) 模型用于模拟非线性药代动力学 (PK)，因为一种药物与其药理靶标以高亲和力结合，影响药代动力学特性。TMDD 近似模型的出现是因为在有限的数据下难以实现完整的 TMDD 模型来解决复杂模型的过度参数化问题。传统的群体 TMDD 模型开发既耗时又主观，需要建模者的经验。本论文提出了一种 TMDD 模型开发和排序策略，可以实现自动 TMDD 模型开发。当前的工作旨在建立一种可以自动化扩展到 Pharmpy/Pharmr 包的 TMDD 模型开发策略，以使自动模型开发 (AMD) 工具能够对非线性 PK 进行更复杂的描述。使用已发布的五种化合物 TMDD 模型的模拟数据来开发和测试 TMDD 模型开发策略。首先，根据文献和自动模型开发程序的实际考虑选择合适的估计方法，以提高建模效率。其次，提出了一种在模型开发过程中设置新参数初始估计值的算法，并在两个具有潜在代表性的 TMDD 近似模型上进行了测试，以便于估计收敛。测试了似然比检验 (LRT) 和贝叶斯信息准则 (BIC) 作为模型选择标准。最后，提出了完整的 TMDD 模型开发策略，并用五个模拟数据进行了测试。在结构模型搜索后，选择准稳态模型 (QSS) 而不是米氏近似模型 (MMAPP) 作为代表性 TMDD 近似模型，并发现足以识别正确的结构模型。其他 TMDD 模型从 QSS 模型更新了初始估计值，其中目标降解速率常数 (KDEG) 和基线目标浓度 (R0) 的初始估计值的不同梯度也提供了合理的目标函数值 (OFV)。鉴于 BIC 的排序标准和模型开发策略，每个数据的最佳模型至少与模拟模型一样复杂。此外，4/5 的数据对那些非目标相关参数给出了准确的估计，并且 OFV 并不比以“真实”参数作为初始估计的模型差很多。总之，所提出的 TMDD 模型开发策略简化了 TMDD 模型的开发和选择，并且有可能在 AMD 中实施以实现自动 TMDD 模型开发。
用于量子电路模拟的 LIMDD 的有效实现
摘要。要实现量子计算机相对于传统计算机的优势，需要物理设备和相应的量子电路设计、验证和分析方法。在这方面，决策图已被证明是一种不可或缺的工具，因为它们能够紧凑地表示量子态和单元（电路）。尽管如此，最近的结果表明，即使对于由 Clifford 电路生成的普遍存在的稳定器状态，决策图也可以增长到指数级大小。由于 Clifford 电路可以有效地进行经典模拟，因此这是令人惊讶的。此外，由于 Clifford 电路在许多量子计算应用中发挥着至关重要的作用，从网络到纠错，这一限制成为使用决策图进行量子电路设计、验证和分析的主要障碍。最近提出的局部可逆映射决策图 (LIMDD) 通过结合决策图和稳定器形式的优势解决了这个问题，从而能够有效地模拟 Clifford 电路。然而，迄今为止，LIMDD 仅在纸面上被介绍过，尚未实现——这阻碍了通过实验研究其实际能力。在这项工作中，我们介绍了 LIMDD 首次用于量子电路模拟的实现。案例研究证实了应用于稳定器状态的量子傅里叶变换在两个世界中的性能都有所提高。生成的软件包可在 https://github.com/cda-tum/ddsim/tree/limdd 上免费获得。
无人机运送 CBNRECy â•fi DEW 武器 新兴的微型大规模杀伤和破坏性武器 (WMDD) 威胁
推荐引用 推荐引用 Nichols, Randall K.；Sincavage, Suzanne；Mumm, Hans；Lonstein, Wayne；Carter, Candice；Hood, John Paul；Mai, Randall；Jackson, Mark；Monnik, Mike；McCreight, Robert；Slofer, William；以及 Harding, Troy，《无人机运送 CBNRECy – DEW 武器 新兴的微型大规模杀伤和破坏性武器 (WMDD) 威胁》(2022)。NPP 电子书。46。https://newprairiepress.org/ebooks/46
靶点介导药物处置 (TMDD)
药理靶点介导的药物分布 (TMDD) 是非线性药代动力学的一个特殊来源，它在大分子化合物中的出现已得到广泛认可，因为据报道，许多蛋白质药物由于与药理靶点的特定结合而具有 TMDD。虽然 TMDD 也可能发生在小分子化合物中，但它在很大程度上被忽视了。在这篇小型综述中，我们总结了最近在一系列小分子可溶性环氧化物水解酶 (sEH) 抑制剂中发现的 TMDD 的出现。我们的旅程始于在一项试点临床研究中偶然发现 1-(1-丙酰基哌啶-4-基)-3-[4-(三氟甲氧基)苯基]脲 (TPPU) 的靶点介导动力学，TPPU 是一种有效的 sEH 抑制剂。为了证实我们在人体中观察到的结果，我们在动物身上进行了一系列机制实验，包括使用 sEH 基因敲除小鼠进行的药代动力学实验以及与另一种强效 sEH 抑制剂共同给药的体内置换实验。我们的机制研究证实，TPPU 的 TMDD 是由其药理学靶点 sEH 引起的。我们进一步将评估范围扩大到各种其他 sEH 抑制剂，发现 TMDD 是这类小分子 sEH 抑制剂的一类效应。除了总结 sEH 抑制剂中 TMDD 的发生情况外，在这篇小型评论中，我们还强调了认识小分子化合物的 TMDD 及其在临床开发中的影响以及利用药物计量学模型促进对 TMDD 的定量理解的重要性。
使用EEG信号进行MDD检测和情感解码的机器学习方法
情绪解码和自动识别重度抑郁症（MDD）有助于及时诊断该疾病。脑电图（EEG）对人脑功能状态的变化敏感，显示出帮助医生诊断MDD的潜力。在本文中，提出了一种通过融合半球间的不对称性和与EEG信号的交叉相关来鉴定MDD的方法，并针对32名受试者进行了测试[16名MDD患者和16名健康对照（HCS）]。首先，在预处理和分割的EEG信号上提取θ-，α-和β-频条的结构特征和连通性特征。第二，将θ-，α-和β-频带的结构特征矩阵添加到连接性特征矩阵中，以获得混合特征。最后，将结构特征，连接性特征和混合功能馈送到三个分类器中，以选择适合分类的特征，并且发现我们的模式使用混合特征实现了最佳的分类结果。还将结果与某些最先进方法的结果进行了比较，我们的准确度为94.13％，敏感性为95.74％，特定的93.52％的特异性和F1得分（F1）和95.62％的F1评分（F1）为95.62％。该研究可以推广以开发一种可能有助于临床目的的系统。