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微波/毫米波技术
辐射和不同技术的融合，为微波工程界带来了激动人心的挑战。例如，图2 显示了 ITT Defense Technology Corporation 开发的相控阵雷达的全固态发射/接收模块。3 该模块在 20070 效率下提供 30 dB 增益，在 5 至 6 GHz 下以 12 W 峰值输出功率运行。它包含一个六位可编程移相器和发射器/接收器开关；一个功率放大器和两个驱动器；以及一个带发射/接收开关的低噪声前置放大器。该开发单元尺寸为 3.8 x 2.5 x 12.7 厘米，重 170 克；未来版本的尺寸和重量预计将是这个的一半。德州仪器公司开发了一款 X 波段的单芯片单片发射/接收模块。4 单芯片 13 x 4.5 毫米集成电路模块工作频率为 8 至 12 GHz，由一个 4 位移相器、一个 4 级功率放大器、一个 3 级低噪声放大器和两个发射/接收开关组成。该模块在发射模式下提供 500mW 输出，增益为 26dB，效率为 12.5%，在接收模式下提供 18dB 增益，噪声系数为 5.5dB。图 3 显示了 MIMIC 组件 HMM 11810。HMM 11810 是用于宽带应用的商业产品（Harris Semiconductor）。它在 6 至 18 GHz 频段提供 5 dB 增益，平坦度为 ±0.75 dB，输出功率为 50 m W，噪声系数为 6.5 dB。这只是大量可用于系统工程的 MIMIC 产品中的一个例子。微波元件的主要最终用户一直是军方，并且将继续是军方。20 世纪 80 年代初，卫星电视和数据传输承诺的大规模商业市场并未成为竞争技术（例如光纤）
探索巴基斯坦非正规经济的法律和政治制度决定因素
摘要：本文将法律和政治制度变量作为决定因素，确定了巴基斯坦非正规经济的规模。使用 MIMIC 模型，巴基斯坦非正规经济的平均估计值为 1995 年至 2017 年的 37.75%。本研究试图探索非正规经济的制度影响，以便政策制定者减少和控制发展中国家的非正规经济。实证结果表明，衡量非正规经济最重要的法律变量是法律和秩序，最重要的政治变量是政治中的宗教。与现有研究不同，本文详细探讨了制度决定因素，因为这些不同的制度决定因素可能会对发达国家、发展中国家和欠发达国家的非正规经济产生不同的影响。在巴基斯坦等发展中国家，如果在估计中考虑到最相关的制度因素，政策制定过程可能会更有效。
化学治疗药物诱导的指甲变化
ntroduction癌症化学治疗药物与不同的指甲变化有关，这可能是由于以下提出的一种或多种机制所致：（i）对指甲矩阵的损害，导致异常指甲板的生长； （ii）指甲床伤害； （iii）损坏近端指甲折叠； （iv）异常的血液流到指甲床。[1,2] The chemotherapy‑induced nail changes frequently mimic nail changes associated with many systemic diseases such as rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus, antiphospholipid antibody syndrome, psoriasis, pulmonary embolism, coronary thrombosis, cirrhosis, congestive cardiac failure, renal failure, nephrotic or nephritic综合征，贫血，糖尿病，卟啉症，周围血管疾病，肝病，营养不良，艾迪生氏病，甲状旁腺功能亢进和获得的免疫缺陷
深度学习模型，用于个性化的积极预测...
耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）在医院中造成了明显的病态和死亡率。MRSA的快速，准确的风险地层对于优化抗生素治疗至关重要。我们的研究介绍了一个深度学习模型Pytorch_EHR，该模型利用电子健康记录（EHR）时间序列数据，包括广泛的患者特定数据，以预测两周内MRSA的阳性。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。 Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。 外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。 我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。 这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。
