XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMultivariable
在早期HER2阳性乳腺癌中指导全身疗法的多变量预后评分：一项回顾性研究，具有外部评估
Prat MD， MD，C Sara MD，S腿MD，肿瘤学，西班牙，M Munoz，M Vidal，B Adamo）；治疗学院（IDIBAPS） Adamo，B Story MD，F Schettini）；医学系意大利，意大利，P教授P Count MD）； IRCC的包含医学2， Lineberger Gonzalez-Farré和Sanfeliu）;肿瘤学诊所，部门
开发和验证墨西哥人口中临床用途的多变量基因型妊娠糖尿病预测算法：对敏感性机制的见解
摘要简介妊娠糖尿病（GDM）在墨西哥诊断不足。通过预测建模的早期GDM风险分层有望改善预防保健。我们开发了一个综合遗传和临床变量的GDM风险评估模型。使用“ Cuido Mi Embarazo”（CME）（CME）同类群的研究设计和方法数据用于开发（107例，469例对照），以及来自“MónicaPreteliniSáenz”母体围产期医院（HMPMPS）群体的数据，用于外部效力（32案例）（32例），1992案例，1992.32 conteration（32 Contractation（32），1992案例，1992案例，199.99例，199.99例（32例）。2小时的口服葡萄糖耐受性测试（OGTT），在24-28妊娠周进行了75 g葡萄糖，用于诊断GDM。选择了114个具有预测能力的单核苷酸多态性（SNP）进行评估。OGTT期间收集的血液样本用于SNP分析。将CME队列随机分为训练（70％的队列）和测试数据集（占队列的30％）。将培训数据集分为10组，9组以构建预测模型和1个用于验证。使用测试数据集和HMPMPS队列进一步验证了该模型。结果十九个属性（14个SNP和5个临床变量）与结果显着相关。 GDM预测回归模型中包括11个SNP和4个临床变量，并应用于训练数据集。该算法具有很高的预测性，曲线（AUC）下的面积为0.7507，灵敏度为79％，特异性为71％，并且有足够的功能来区分病例和对照。在进一步验证后，培训数据集和HMPMPS队列的AUC分别为0.8256和0.8001。结论我们使用遗传和临床因素开发了一个预测模型，以鉴定有患GDM风险的墨西哥妇女。这些发现可能有助于对GDM风险升高并支持个性化患者建议的代谢功能有更深入的了解。
表征生活方式因素与结构大脑测量之间的协方差模式_两个独立衰老队列的多变量复制研究
丹麦磁共振研究中心，功能和诊断成像与研究中心，哥本哈根大学医院 - 仪表板 - 室友和HVIDOVRE，丹麦B伦敦B伦敦伦敦数学数学学院，英国伦敦，C哥本哈根大学，哥本哈根大学，哥本哈根大学，哥本哈根大学，丹麦哥本哈根，丹麦医院，医院，哥伦比亚大学。哥本哈根，丹麦E临床医学研究所，哥本哈根大学医学和健康科学学院丹麦H丹麦H哥本哈根，沃恩福德医院，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国I辐射科学系，UMEå功能性脑成像中心（UFBI），Umeå大学，Umeå大学，瑞典
Quantum-抗量计算机加密（PQC）等的概述等。
- (sign-based signature) CROSS, Enhanced pqsigRM, FuLeeca, LESS, MEDS, Wave (homogeneous map signature) SQIsign (lattice-based signature) EagleSign, EHTv3 and EHTv4, HAETAE, HAWK, HuFu, Raccoon, SQUIRRELS (MPC-in-the-Head signature) Biscuit, MIRA, MiRitH, MQOM, PERK, RYDE, SDitH (multivariable signature) 3WISE, DME-Sign, HPPC, MAYO, PROV, QR-UOV, SNOVA, TUOV, UOV, VOX (symmetric base signatures) AIMer, Ascon-Sign, FAEST, SPHINCS-alpha (other signatures) ALTEQ, eMLE-Sig 2.0, KAZ-SIGN, Preon, Xifrat1-Sign.I
电气和计算机工程 - ODU目录
该部门还提供研究生学习计划，以达到科学硕士学位，工程博士和哲学博士学位。电气和计算机工程的教职员工积极从事研究，该部门维护了广泛的实验室设施来支持研究工作。Areas of specialization include AI and machine learning engineering, atomic layer deposition, autonomous systems, biomedical engineering, bioelectrics, communications and networking, computer hardware cybersecurity engineering, distributed simulation, high performance computing, intelligent transportation systems, laser processing, microelectronics/nanotechnology, modeling/simulation/ visualization, medical modeling, multivariable systems/nonlinear控制，光伏，等离子体，量子计算，信号和图像处理，薄膜，虚拟现实和增强现实。
计算出的小致密低密度脂蛋白...
结果：在10年的随访期内，有456名男性（3.9％）和121名妇女（1.9％）新开发的IHD。Multivariable Cox proportional hazard analyses after adjustment of age, sex, obesity, smoking habit, family history of IHD, estimated glomerular filtration rate, hypertension and diabetes mellitus at baseline showed that the hazard ratio (HR) (1.38 [95% confidence interval: 1.03-1.85]) for new onset of IHD in subjects with the 4 th quartile SDLDL-C（≥42mg/dL）的（Q4）显着高于1 st Quartile（Q1）（≤24mg/dl）的受试者，尽管具有TC，HDL-C，hdl-c，non-Hdl-c，ldl-c和tg的受试者中的受试者中的调整后的HRS与Q1的Q2-q4相比，与这些受试者fr fr q是Q1。具有限制的立方样条的调整后的HR随着计算得出的SDLDL-C水平较高，作为基线时的连续值增加。
血清钠，钾和氯化物水平与全因和心血管疾病的抑郁症患者的死亡率
这项前瞻性队列研究包括3127例抑郁症患者，他们从2005年至2018年参加了国家健康和营养检查调查（NHANES）。使用患者健康问卷（PHQ-9）评估抑郁症，其PHQ-9分数10定义为抑郁症。数据从2024年4月1日至7月30日进行了分析。多变量COX比例危害回归模型用于计算血清钠，钾和氯化物水平以及CVD风险以及抑郁症患者的CVD风险和全因死亡率之间的HAXARD比率（HRS）和95％置信区间（CIS）。构建了三个多变量模型。我们将分析进一步按年龄，一代，高血压，吸烟，饮酒，糖尿病和饮酒状态进行了分析。使用p值对血清钠，钾，氯化物和分层因子之间的产品项估算了相互作用的显着性。