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数字生产管理的定量方法
Justus Arne Schwarz博士生产管理学院主席Justus Arne Schwarz博士|雷根斯堡大学大学31 | 93053 Regensburg |德国|电话：+49（0）941 943 2277 |传真+49（0）941 943-2828电子邮件：justus.schwarz@ur.de |主页：https：//www.uni-regensburg.de/wirtschaftswissenschaft/bwl-schwarzJustus Arne Schwarz博士生产管理学院主席Justus Arne Schwarz博士|雷根斯堡大学大学31 | 93053 Regensburg |德国|电话：+49（0）941 943 2277 |传真+49（0）941 943-2828电子邮件：justus.schwarz@ur.de |主页：https：//www.uni-regensburg.de/wirtschaftswissenschaft/bwl-schwarz
拉曼光谱法，用于鉴定链球菌
在现代世界中，口腔的各种炎症性疾病已广泛，特别是牙周炎[1，2]。牙周炎和植入周围炎的主要原因是口腔微生物的组织感染。病理过程中已知的潜在参与者之一是链球菌，在几乎100％的病例中，它们在牙周口袋中被检测到[3-6]。同时，即使使用现代方法，链球菌仍然是识别微生物的最困难之一。当前，一种积极使用的物理方法来诊断包括链球菌在内的微生物，是基质辅助的激光解吸/电离时间 - 质谱质谱法（MALDI-TOFMS）。没有任何有关微生物识别的新技术，没有问题，而Maldi Tofms也是如此。是在具有基因型/蛋白质相似性的那些微型机构中无法进行准确的分歧，并且在数据库中没有可靠的数据[7]。在这方面，紧急任务是检测链球菌的物种鉴定。作为识别链球菌的替代方法，可以使用在生物医学实践中广泛应用的拉曼光谱法（RS）的方法[8]。rs允许分析分子的振动模式，并可以区分相似的分子，这使人们希望解决鉴定紧密相关的细菌物种的问题。鉴于链球菌作为各种局部疾病的致病药物的作用越来越大，需要在此方向上进行进一步的研究。以前，其他作者进行了类似的研究，但它集中在肺炎球菌的物种鉴定上，作为广义感染（肺炎和脑膜炎）的主要病因[9]。该研究的目的是对三种密切相关的链球菌链球菌，口腔链球菌和肺炎链球菌肺炎链球菌的菌株进行频谱研究，并使用拉曼光谱法对周期性诊断的细菌菌株进行快速评估。
效果和预测应用的算法方法论
尽管辅助生育医学技术的发展，但专家认为阳性妊娠事件（GR +）的成功率被认为是低的。本文将介绍的科学独创性集中在于基于多个和二进制逻辑回归的其他预测算法；这是为了强调怀孕事件的存在或不存在。很明显，出于预测目的，这种回归方式是广泛的。的确，我们可以以无尽的方式引用使用领域：医学，保险，银行，运输，计量经济学等。将用于领导这项研究的数据是荧光基因的转录组光强度。此使用的数据是从QPCR型物理系统（聚合酶链反应）获得的。科学锁在于分析性能标准，即逻辑回归和优化可能性，以最大程度地提高测试可能揭示了GR +事件的可能性。当然，这将通过并行分析赔率（OR）来完成。总而言之，我们的目的是开发一种能够使用前面提到的数量来生成可靠模型的算法。在阈值0.5时，将给出性能特征：ROC曲线，ROC曲线下的面积（AUC），灵敏度（SE），特异性（SP），混淆表和可能性。最后，我们在歧视，分类和最终验证方面的算法相关性得出结论。
自动化：一种有效且可解释的化学ADMET财产预测方法
允许将本工作的全部或一部分供个人或课堂使用的数字或硬副本授予，而没有费用，只要副本不是盈利或商业优势，并且副本带有此通知和首页上的完整引用。必须尊重他人所拥有的这项作品的组成部分的版权。允许用信用摘要。否则复制或重新出版以在服务器上发布或重新分配到列表，需要事先特定的许可和/或费用。请求权限从permissions@acm.org。
静脉注射区域麻醉（BIER块）方法
1伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目·雷扎医院血管和血管内手术研究中心血管外科助理教授，伊朗马什哈德； 2伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目雷扎医院血管外科血管和血管内研究中心麻醉学副教授，伊朗马什哈德； 3手术肿瘤学研究中心麻醉学助理教授，伊拉姆·雷扎医院，医学院，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德； 4伊朗马什哈德医学科学大学医学院麻醉学麻醉学副教授，伊朗医学院； 5伊朗Mashhad医学科学大学伊玛目REZA医院血管和血管内手术研究中心普通外科居民； 6普通医师，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德。
比较嵌入结直肠癌筛查计划中的微生物分析的粪便样品收集方法
然而，为了有可能告知建立基于大肠癌筛查计划的国际研究，需要进行其他方法学工作来测试适合和标本收集卡，这些标本收集卡在其他国家采用了不同的拟合方法和筛选程序。因此，我们评估了存储在室温下的粪便标本中的微生物稳定性，并评估了来自两个不同标本收集卡（用于阿富汗）的微生物组指标的准确性，以及在正在进行的国际大型癌症筛查程序中使用的四个不同的拟合管（在法国和大多数欧洲国家，摩洛哥，土耳其，火鸡和伊朗）。此外，我们研究了结直肠癌筛查程序和替代运输温度（例如夏季和冬季温度）对微生物组准确性和稳定性确定的影响。
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。
比较用于研究乳液合并的方法
我们介绍了中等稳定稀释乳液的研究。这些乳液是在许多水处理情况下遇到的石油污染的水模型。水的纯化和消除石油依赖于乳液稳定性。尽管进行了积极研究，但乳液稳定性的话题仍然远非完全理解。特别是尚不清楚实验方法是否访问不同长度尺度的实验方法是否导致相同的结论。在本文介绍的研究中，我们使用了不同的方法来表征诸如离心和简单瓶子测试之类的乳液，以及对在油水界面上单宏观油滴碰撞的研究。我们研究了含有添加的聚合物或表面活性剂的不同乳液。在添加聚合物的情况下，当聚合物浓度变化时，离心和单滴实验导致稳定性相反。在添加的表面活性剂的情况下，离心和单滴实验均显示出升高表面活性剂浓度时的最大稳定性，而瓶装测试则显示稳定性单调增加。我们提出了针对这些意外观察的暂定解释。明显的矛盾是由于不同方法需要不同的跌落大小和/或不同的滴度浓度。在使用某些方法观察到的较高表面活性剂浓度下乳液稳定性的令人困惑的降低仍然不清楚。这项合并研究说明了当使用不同的实验方法时可以获得不同的结果。因此，建议不要依靠一种方法，尤其是在稳定性有限的情况下出于论文中解释的原因。
胎儿心率信号数据集用于训练形态分析方法并根据专家共识进行评估
摘要 - 胎儿心率（FHR）是预防分娩过程中胎儿缺氧的筛查信号。专家分析此信号时，他们必须定位基线并确定减速和加速度。这些步骤可能是自动化的，并通过数据处理分析更加客观，但是需要培训和评估数据集。在这里，我们描述了155个FHR记录的数据集，其中参考基线，加速度和减速已由专家共识注释。66 FHR记录和共享的专家分析已包含在培训数据集中，并且评估数据集中还包括了90个其他具有非共享专家分析的FHR记录。希望评估其自动分析方法的研究人员应提交其结果，以与专家共识进行比较。数据集还包含文献中11种重新编码的自动分析方法产生的结果。所有数据均可在http：//utsb.univ-catholille.fr/fhr-review中获得。
和al-Zaidi，R（2024）云计算中的信息安全风险评估方法：综合审查。计算机信息系统杂志。
抽象云计算面临更多的安全威胁，需要更好的安全措施。本文通过考虑云的关键方面（例如服务模型，部署模型和相关方）来研究云计算安全问题的各种分类和分类方案，包括众所周知的CIA Trinity（机密性，完整性和可用性）。云安全分类的全面比较构建了详尽的分类学。ISO27005，NIST SP 800-30，CRAMM，CORAS，OCTAVE ALLEGRO和COBIT 5根据其在基于云的托管方法中的适用性，适应性和适用性进行严格比较。这项研究的发现建议八度Allegro是首选的云托管范式。借助管理研究中可用的许多安全模型，必须确定适合快速扩展和动态发展的云环境的安全模型。这项研究强调了确保云托管平台数据的重要方法，从而有助于建立强大的云安全分类法和托管方法。