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通过封闭式CT
冠状动脉钙评分（CCS）可以通过用于筛查心血管疾病（CVD）的非门控或门控计算机断层扫描（CT）进行量化。和非门控的CT用于常规冠状动脉钙（CAC）筛查，原因是其可负担性。但是，非门控CT成像的伪影对自动评分构成了重大挑战。为了应对由工件引起的评分偏见，我们开发了一种新颖的语义提示得分暹罗（SPSS）网络，用于非门控CT的自动CC。在SPSS中，我们建立了一个共享网络，该网络具有回归监督学习和语义监督学习。我们通过混合不带CAC掩模的非门控CT并用CAC掩模将CT训练SPS。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。 我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。 通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。 此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。
对非胰岛素降糖药物的不遵守性
抽象背景：需要更好地了解患者不遵守2型糖尿病药物以设计有效的干预措施来解决此问题。目标：（1）估计不遵守糖尿病药物的患病率； （2）检查其对血糖控制和胰岛素启动的影响； （3）开发和验证不遵守的字典模型。方法：我们根据电子健康记录的数据进行了纵向队列研究。我们包括在巴利阿里群岛（西班牙）的卫生服务中注册的成年患者，在2016年1月至2018年12月之间开始了非胰岛素降糖药物的新处方。我们在12个月的随访中计算了不遵守性，被定义为用药比率（MPR）80％。我们拟合了多变量回归模型，以检查不遵守性与血糖控制与胰岛素起始的关联以及不遵守的预测指标。结果：在鉴定出12个月后随访后发现的18,119名患者中，有5,740（31.68％）是非依附者。与非依从性的粘附患者相比，HBA1C水平较低（平均差异¼-0.32％； 95％CI¼-0.38％； -0.27％），启动胰岛素的可能性较小（AOR¼0.77; 95％CI¼0.63; 0.63; 0.94; 0.94; 0.94）。一个预测模型解释了22.3％的变化，并提出了令人满意的性能（AUC¼0.721; Brier得分¼0.177）。不遵守的最重要预测因素是：非西班牙国籍，目前工作，对先前药物的依从性低，吸收了Biguanides，吸烟者和缺乏高血压。结论：大约三分之一的患者不遵守其非胰岛素降糖药物。在考虑其在常规临床实践中实施之前，需要进行更多的研究来优化预测模型的性能。
非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）多学科护理团队（MDT）
对于诊断为NMSC的患者，例如BCC和CSCC，他们的病例可能需要特定的医疗专业知识，具体取决于癌症的位置，大小和阶段。如果案例已提高，则可能需要各种专业的不同医疗保健专业人员来管理患者疾病。
II学期课程3：非血管植物（藻类，真菌，... Tirupati B.S.C.，（荣誉）微生物学首先... II学期课程3：非血管植物（藻类，真菌，...
iii。以特定原因确定以下内容。5 x 3 = 15 m D.微生物实验室中使用的重要仪器的原理和应用。
光激发二维钙钛矿中的非平衡晶格动力学
2D金属卤化物钙钛矿是一类新兴的可溶液加工半导体，由于其依赖于厚度和成分的电子可调性、简便的合成和高缺陷容忍度而引起了人们的浓厚兴趣，这使得它们在各种光电应用中具有吸引力。 [1] 这些2D变体是通过有机铵阳离子和金属卤化物八面体自组装成量子阱结构而形成的。 与相关的3D组合物相比，这种维度赋予了电荷载流子的量子限制，并且由于介电屏蔽减少而增加了激子结合能。 [2] 3D组合物中低频声子的数量和室温下的动态无序影响电子-空穴对的介电环境，从而导致电子-声子相互作用，例如电荷载流子屏蔽
农场碳：树篱和非森林林地（...
为了实现这一目标，将使用地面无人机方法估算的生物量测量与实际生物量数据进行了比较。比较了利用测量数据的广泛使用的基于过程的碳模型，以实现缩放潜力的适用性。为了评估树篱对农业系统的影响，将建模的树篱投入和产出应用于爱尔兰的“平均”乳制品，牛肉和可耕种的农业系统。该分析强调了新的树篱的保留和种植在农场规模上具有重要的缓解潜力。最后，以综合记分卡的形式出现了一种决策支持工具，该工具纳入了碳固存和生物多样性指标，用于本地评估。
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选