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MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl，A.，和 Warfield。SK......
MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl, A. 和 Warfield. SK (2013)。通过融合概率分割同时估计真实性和性能水平。IEEE 医学影像学报 32，1840-1852。doi：10.1I09/TMI.2013.2266258 1.2 Allay, EE. Fisher. E.. Iones. SE、Hara-Cleaver, G、Lee, LG 和 Rudick, RA (2013)。在多发性硬化症诊所中使用磁共振成像对多发性硬化症疾病活动进行分类的可靠性。JAMA Neurol. 70，338-344。doi：I0.1001/2013.jamaneuroL211 1.3 Battagiini, M.. Rossi, F.» Grove, RA、Stromillo, M. L、Whitcher, B.、Matthews, PM. 等人 (2014)。使用减影图像自动识别多发性硬化症中的大脑新病变。I. Magn. Reson. Imaging 39, 1543-1549。doi: 10.1002/jmri .24293 1.4 Baur, G、Denner, S.、Wiestler, B.、Navab, N. 和 Albarqouni, S. (2021)。用于脑部 MR 图像中无监督异常分割的自动编码器：一项比较研究。Med. Image Anal. 69:101952。doi: 10.1016/j.media.2020.101952 1.5 Bose, M.、Heitz. F.» Armspach, J.-P.» Namer, L, Gounot, D. 和 Rumbach. L (2003)。多模态序列 MR1 中的自动变化检测：应用于多发性硬化症病变演变。NeuroImage 20, 643-656。doi: 10.1016ZS1053-8119(03)00406 3 1.6 Brownlee, WJ, Altmann. DR. Prados, F., Miszkiel, KA. Eshaghi, A., Gandini Wheeler-Kingshott, Q A. 等人 (2019)。复发型多发性硬化症长期结果的早期成像预测因子。Brain 142。2276-2287。doi: !0.1093/brain/awzl56 1.7 Carass, A., Roy, log. A., Cuzzocreo。 J. L、Magrath、E.、Gherman、A. 等 (2017)。纵向多发性硬化症病变分割：资源与挑战。NeuroImage 148,77-102。doi：10.10I6/j.neuroimage20l6.12.064 1.8 Qtek、0.、Abdulkadir、A.、I.ienkamp、SS。Brox、T.» 和 Ronneberger、O. (2016)。“3D U-Net 从稀疏注释中学习密集体积分割。”国际医学图像计算与计算机辅助干预会议 (雅典：Springer)，424-432。1.9 Commowick、O.、Istace、A.、Kain、M.» Laurent. B.. Leray, F., Simon, M.. 等人 (2018)。使用数据管理和处理基础架构对多发性硬化症病变分割进行客观评估。Sci. Rep. 8, 1-17。doi: 10.1038/S41598-018-31911-7 1.10 Egger, G, Opfer, R., Wang, C.» Kepp, T.» Sormani, MP。Spies, L, 等人 (2017)。多发性硬化症中的 MR1 FLAIR 病变分割：自动分割是否与手动注释相符？NeuroImage Clin. 13, 264-270。doi: 10.1016/j.nicl.2016.11.020
墨西哥发展计划（MDP）：2025–2050
●发电（太阳能）：墨西哥的能源部门目前依靠化石燃料，天然气和石油占大部分电力生产。对清洁能源替代方案的需求是紧迫的，尤其是鉴于国际减少碳排放的承诺。凭借墨西哥对太阳能的地理优势，有明显的机会过渡到可再生能源。●水处理：缺水是一个日益关注的问题，近85％的墨西哥经历了一定程度的干旱。墨西哥城等城市中心非常依赖含水层，导致超额收集和土地沉降。当前的水处理基础设施正在老化，不足以满足人口增长的需求以及气候变化的影响。
MDPCP轨道3财务预测指南
●这是MDH PMO的产物，不代表CMMI或酥脆。●报告，例如所附的样本，可以提供实践历史计划财务信息。●历史计划财务信息不一定预测未来的收入。●曲目3收入取决于其他参与曲目3实践。直到确定了3个实践的实践，您的投影将与实际收入不同。●您的PMO练习教练可指导您访问参考报告并查看本指南。但是，PMO实践教练将仅限于与您一起审查该指南和MDPCP历史实践报告，并且将无法帮助您进行财务预测。
MDPCP参与CTO列表（2024）
以下是积极参与马里兰州初级保健计划（MDPCP）的认可的护理转型组织（CTO）的清单，并为截至2024年1月1日起提供服务为合作伙伴实践提供服务。要查看每个CTO提供服务的县列表，请参阅CTO比较工具。
高级材料中的热量和传质
神经退行性疾病，包括阿尔茨海默氏症，帕金森氏症和ALS，构成了日益增长的全球健康挑战，但它们的分子机制仍被了解。最近的进步突出了蛋白质错误折叠，线粒体功能障碍，神经炎症和细胞外囊泡（EV）在疾病进展中所扮演的作用。evs正在成为细胞间通信的关键参与者，携带病理性蛋白质和核酸可能是生物标志物或治疗靶标。本期特刊欢迎提交评论和原始文章，探讨了有关驱动神经变性和创新治疗策略的分子机制，从基因疗法到基于EV的干预措施。
MDPI书籍传单
目前正在使用的大多数分析工具为直接管理复杂矩阵（例如环境，食物和生物样品），从而使样本预处理至关重要。在从采样到数据分析的分析过程中，样本预处理在提取，分离和集中目标分析物中起着至关重要的作用。它还可以增强检测，提高灵敏度和准确性，并降低仪器的维护和运营成本，所有这些都会显着影响分析结果的可靠性和准确性。因此，开发效率的样本预处理技术并将其集成到各种分析工具中仍然是一个关键挑战。此转载包括研究小组为MDPI杂志分子的特刊撰写的三篇同行评审的评论文章和九本原始研究论文。所涵盖的主题包括有关高级涂料材料的全面审查文章，例如金属有机框架，共价有机框架，混合石墨烯基材料以及分子印刷的聚合物。此外，转载介绍了采用多壁碳纳米管液体/聚苯胺吸附剂，单曲线，共价有机聚合物混合矩阵膜，磁性玻璃叶片复合材料和墨西哥涂料材料等各种相关的SPME和相关的微萃取方法。
国际分子科学杂志-MDPI
神经退行性疾病包括多种脱髓鞘性神经退行性疾病：多发性硬化症，过氧化物酶体和非骨质促成白血病，以及阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，帕金森氏病，Niemann – Pick病，尼姆曼 - 佩克病，亨廷顿病，亨廷顿病，亨廷顿病，乳腺癌疗法或乳腺癌疾病。在这些病理学，炎症，氧化应激和细胞死亡中所涉及的机制中起着至关重要的作用。因此，更重要的是要更彻底地了解这些疾病中细胞死亡，炎症和氧化应激的参与，以及导致其导致其的细胞和分子机制，并确定可以阻止这些机制的自然或不自然分子。凋亡，自噬，坏死或其他形式的细胞死亡可能是旨在打击的有趣的治疗靶标。细胞因子和非周期因子炎症以及产生氧化应激的过程，也可能是追求与这些病理作用的有趣靶标。
使用MDPFUZZ（可复制性研究）（摘要）
但是，与该方法的算法相比，我们确定了原始实现中的严重错误以及显着的差异（稍后详细介绍）。我们联系了作者讨论这些差异（在电子邮件对话中）。最后，我们担心其功能复杂性，这对于有效的测试至关重要。的确，该框架通过基于高斯混合模型（GMM）的覆盖范围来指导测试过程，这是计算重量的任务。确切地说，MDPFUZZ的想法是指导一个生成和突变输入测试的模糊过程。测试是通过维护（1）揭示正在测试模型中弱点的输入池（即鲁棒性）和（2）被认为发现的测试结果的基于覆盖的指导）。Pang等。提议计算由两个GMM的测试用例产生的状态序列上的输入覆盖率，这需要计算1 + 2 | 푀|概率密度（푀是序列的长度）。额外的覆盖范围指南旨在以新颖的方式行使正在测试的模型，从而更有可能发现故障。Pang等。用四种用例检测，GMMS指导效率，故障分析和政策改进（RETRANE）评估了他们的工作。特别是，他们表明mdpfuzz发现