是的,所有欧洲大陆国家都允许国内单程租赁(在国家限制内)(但大陆与岛屿之间或岛屿与大陆之间禁止单程租赁)。如适用,可能需要收取固定费用。允许国际单程租赁,仅适用公共价格。
奥地利工业合作与航空技术——是奥地利联邦经济商会 (WKO) 内的一站式服务机构,代表奥地利航空业的利益,展示潜在的协同作用和合作......
资料来源:Visante 估计,基于 IQVIA、Pembroke、Altarum、USC Schaefer 和 Health Affairs 发布的数据。该图显示了估计的总净支出(扣除回扣后),包括品牌药和仿制药。仅包括传统的 PBM 服务,不包括 PBM 拥有的邮寄/专科药房配发的处方,这些处方的成本低于零售,但为拥有邮寄/专科药房的 PBM 提供了额外的利润。
马铃薯储存和贸易合作社“Unteres Erzgebirge”Großwaltersdorf eG Eppendorf / OT Großwaltersdorf
图 1. 功效计算和重复率的实证分析。图 a 显示了统计功效与样本量和显著性阈值(1,000 次迭代)的关系。实线表示基于 ENIGMA 7 精神分裂症效应量(患者和对照组之间的皮质厚度组间差异)的功效计算;为了进行比较,虚线表示 Marek 等人报告的功效计算。3(源数据图 3 取自原始文章)。水平虚线对应于 80% 统计功效的领域标准。模拟表明,对于 P <10 -4 的 BWAS,550 个病例和 550 个对照的样本量达到 80% 的统计功效;对于 P <10 -3 的 BWAS,450 个样本达到 80% 的功效。图 b 显示了精神分裂症实证数据的重复率(橙色实线)与样本量的关系(在 114 个区域进行 BWAS,根据 P <0.05 Bonferroni 测试;1,000 次迭代;线周围的彩色区域表示迭代间平均值的上下一个标准差)。橙色虚线表示外推数据(参见补充方法)。实证分析表明,需要大约 400 名患者和 400 名对照的样本量才能检测到重复率为 80% 的效果。蓝色实线显示阿尔茨海默病实证数据的重复率(蓝色实线)。样本量是指每次分析中具有相等数量对照的病例数。
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音乐提供了一种传达情感意义的手段。然而,音乐诱发情感的神经机制尚未完全了解。我们的项目试图通过一系列实验来研究这一点,这些实验研究人类如何对情感音乐刺激作出反应,以及从这些参与者那里记录下来的生理和神经信号如何根据自我报告的情感变化而变化。本文介绍了在该项目过程中记录的数据集,包括音乐刺激的细节、参与者在听音乐时感受到的情感状态变化的报告,以及随之而来的生理和神经活动记录。我们还包括了参与者群体的非识别元数据,以便进一步进行探索性分析。这些数据为研究情感、音乐以及它们如何影响我们的神经和生理活动的研究人员提供了大量宝贵的新资源。
摘要。背景:了解研究参与者对学习阿尔茨海默氏病(AD)风险信息的反应对于鉴于疾病修饰疗法的快速进步的临床实施为临床实施很重要。目的:我们评估了参与者对淀粉样蛋白正电子发射断层扫描(PET)成像的含义的看法,其健康,自我纯洁,以了解他们的结果,学习结果的心理影响,从临床团队中获得结果的经验以及对AD风险的兴趣。方法:我们调查了对AD进行临床评估的个人,并在结果返回后六周接受了PET成像。我们使用Fisher的精确测试和定性编码的开放式响应分析了PET结果对封闭式调查项目的响应。结果:总共88名参与者完成了调查,其中大多数因AD而受到轻度认知障碍(38.6%),AD(28.4%),或者认知上没有受损(21.6%)。参与者主观地理解了他们的结果(有25.3%的人同意,有41.8%同意),这可以帮助他们计划(16.5%的人强烈同意,49.4%同意)。pET结果负面结果(n = 25)的参与者报告的缓解感觉(Fisher的精确p <0.001)和幸福感(p <0.001)比具有阳性结果的感觉频率更高。大多数参与者认为他们在披露过程中受到了尊重的对待,并且在披露过程中表达了担忧。基因检测预计将对医疗保健决策(48.2%)有用,并告知家庭成员AD风险(42.9%)。结论:参与者围绕其宠物的结果具有很高的主观理解和自我效能,并且没有产生负面的心理影响。对基因检测的兴趣很高。
摘要 随着移动众包感知的出现,我们现在可以利用公民每天携带的智能手机的感知功能来收集有关城市和事件的信息和情报。寻找能够在所需数据类型方面满足感知任务的最佳众包感知参与者组,同时满足质量、时间和预算限制是一个复杂的问题。事实上,众包感知任务的时间限制和基于位置的性质,再加上参与者的流动性,使得参与者的选择任务成为一项艰巨的任务。在本文中,我们提出了一个全面实用的移动众包感知招募模型,该模型提供可靠性和基于质量的方法来选择最可靠的参与者组,能够为所需的传感数据提供尽可能最好的质量。在我们的模型中,我们采用基于群组的选择方法,其中一组参与者(聚集到站点)使用他们智能手机的综合功能协作完成感知任务。我们的模型是使用 MATLAB 实现的,并使用实际输入进行配置,例如基准传感器的质量得分、不同国家/地区使用最广泛的手机品牌以及与各种事件相关的传感数据类型。进行了广泛的测试,以研究各种参数对参与者选择的影响,并了解在实际 MCS 环境中部署此类过程时所涉及的妥协。获得的结果非常有希望,并为影响移动众包感知参与者选择过程的质量和可靠性的不同方面提供了重要的见解。