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pd-1抑制剂和化学疗法在晚期非小细胞肺癌中不同肿瘤部位的同时辐照：前瞻性随机阶段3 NIRVANA-nirvana-lung试验
PD-1抑制剂和竞争者辐照的化学疗法在倡导的非小细胞肺癌中在各种肿瘤部位进行介绍：前瞻性随机随机阶段3 Nirvana-lung试验JérômeDoyen，1* Benjamin Besse，Benjamin Besse，2,3 Mattheieutheieu，2,3 Mattheieutheieu，4 Naima Bonnet，4 Naima Bonnet，5 Antonon naimin ny.6.6.6.6.7* 1.7* 1.7*。辐射肿瘤学系，安托万拉卡斯甘恩中心，科特德大学，法国尼斯市联邦克劳德·拉兰妮，法国2。医学肿瘤学部，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy），维勒维夫（Vilejuif），法国3。巴黎大学，医学院，94270 Le Kremlin-Bicêtre，法国4。统计局，法国维勒维夫Gutave Roussy 5。Unicancer放射疗法（Unitrad）的研究小组，法国巴黎Unicancer 6。国际胸腔癌中心（CITC）的辐射肿瘤学系，Gustave Roussy，F-94805，Vilejuif，法国7。巴黎大学 - 萨克莱大学，Inserm U1030，分子放疗，F-94805，法国Villejuif *相应的作者：Jerome.doyen@nice.unicancer.fr antonin.lever antonin.levy@gustaversy@gustaverssy.fr
基于GNRFET的静态随机访问存储器的设计...
摘要：在本文中，使用HSPICE模拟了使用能源有效GNRFET技术的物联网的静态噪声边距（SNM）和SRAM在不同电压供应和静态随机访问记忆的温度下的功耗。此外，已经提出了GNRFET SRAM的各种波形的模拟。SNM存在于SRAM细胞中，这会影响SRAM细胞的读取操作的稳定性。SRAM细胞稳定性分析是一个基于静态噪声边缘（SNM）的研究。在阅读操作过程中，SRAM细胞SNM分析了各种替代方案以提高细胞稳定性。GNRFET的作用提高了其功率效率和速度，在各种物联网应用中在航空工程中起着至关重要的作用。snm是6.7@1v，平均功率为2.24@1v，snm为2.43@45 o C，平均功率为1.25@45 o C.索引条款：GNR，GNRFET，功耗，电池消耗，细胞比率，CMOS，CMOS，PURPIP RATIO，SNM，SNM），Nano-Electronic。
对糖尿病并发症的遗传观点：一项关于1型糖尿病风险增加的孟德尔随机研究
139图2。两样本MR方法的四组分析的森林图。（a）：EBI-A-A-GCST90038649上的EBI-A- 140 GCST90018925，（B）：EBI-A-GCST90014023上的EBI-A-A-GCST90018814上的EBI-A-GCST90014023，（C）：141 EBI-A-A-GCST90014023 ON EBI-A-a-a-a-a-a-gcst900181： EBI-A-A-GCST90018814上的EBI-A-GCST90014023。142尽管使用了不同的MR方法可能导致效应大小的不同，但较小的标准143误差和狭窄的置信区间表示这些估计值的统计有效性。144
一项随机临床试验
中风后马达失语症是指大脑中风后获得的语言功能障碍，其特征是慢性非流动语音。在中风幸存者中，急性阶段大约三分之一的经历失语症，在发病后1年仍受到61％的影响。中风后运动失语症患者的语音功能障碍破坏了他们的通知能力和生活质量（QOL）。此外，失语症与更严重的中风条件和更高的死亡率有关。鉴于失语症对中风预后和日常生活的破坏性影响，需要对失语症进行全面管理。但是，很少有人类制定策略来解决中风后运动失语症。行为疗法，例如语言培训，建议作为一种有益的疗法，但患者康复可能会受到身体能力的抑制。尽管失语症患者的药物疗法有希望，但其功效需要进一步研究。如前所述，卒中后失语症患者需要其他方法来最大化康复。
过渡-CHD随机对照试验
年轻人具有过渡-CHD随机对照Charlene Bredy，M.D。A，1，Oscar Werner，M.D。A，B，1，Helena Huguet，M.Sc。 c，d，索菲·吉拉姆（Sophie Guillaum），医学博士 A，B，Annie Auer，M.D。 b，Anne Requiend，M.D。 A，凯瑟琳·沃斯（Kathleen Wash），硕士 ，Abassi's Hamouda，博士A，村庄的希腊，医学博士 A，B，Marie Vincent，M.D。 Arthur Gavotto，医学博士，博士A，以及Remier Vincent，M.D。 a，b，英国，医学博士 A，B，Yves Dulac，M.D。 Nathalie Soulety，医学博士 F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士 R.N. Marie Berge G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士A，B，1，Helena Huguet，M.Sc。c，d，索菲·吉拉姆（Sophie Guillaum），医学博士A，B，Annie Auer，M.D。b，Anne Requiend，M.D。A，凯瑟琳·沃斯（Kathleen Wash），硕士，Abassi's Hamouda，博士A，村庄的希腊，医学博士 A，B，Marie Vincent，M.D。 Arthur Gavotto，医学博士，博士A，以及Remier Vincent，M.D。 a，b，英国，医学博士 A，B，Yves Dulac，M.D。 Nathalie Soulety，医学博士 F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士 R.N. Marie Berge G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士，Abassi's Hamouda，博士A，村庄的希腊，医学博士A，B，Marie Vincent，M.D。Arthur Gavotto，医学博士，博士A，以及Remier Vincent，M.D。a，b，英国，医学博士A，B，Yves Dulac，M.D。Nathalie Soulety，医学博士F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士 R.N. Marie Berge G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士F，Philippe Acar，医学博士，博士F，过滤器，医学博士，博士F，家具，医学博士R.N. Marie BergeG，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。 i，Elodie百万，医学博士G，Gale Marguin I，Marie-Paule H，Pages Laurence，Ph.D。医学博士C T Bourel博士I，Agnes Owe Enngerink，M.D.，M.Sc。i，Elodie百万，医学博士I，Anne-Cecile Huby，博士J，Bertrand Leobon，医学博士，博士J，K，Marie-Christine Picot，医学博士，博士C，D和Pascal Amedro，医学博士，博士j , k , * a Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Montpellier University Hospital, Montpellier, France b Paediatric Cardiology and Rehabilitation Unit, St-Pierre Institute, Palavas-Les-Flots, France c Epidemiology and Clinical Research Department, University Hospital, University of Montpellier, Montpellier, France d Clinical Investigation Centre, INSERM-CIC 1411, University of Montpellier, Montpellier, France e PhyMedExp, INSERM, CNRS, University of Montpellier, Montpellier, France f Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Toulouse University Hospital, Toulouse, France g Patient Advocacy Organisation « Association Petit Coeur de Beurre », La Garenne Colombes, France h患者倡导组织“协会”，法国巴黎，巴黎，des desbrest流行病学与公共卫生研究所（IDESP）I，Anne-Cecile Huby，博士J，Bertrand Leobon，医学博士，博士J，K，Marie-Christine Picot，医学博士，博士C，D和Pascal Amedro，医学博士，博士j , k , * a Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Montpellier University Hospital, Montpellier, France b Paediatric Cardiology and Rehabilitation Unit, St-Pierre Institute, Palavas-Les-Flots, France c Epidemiology and Clinical Research Department, University Hospital, University of Montpellier, Montpellier, France d Clinical Investigation Centre, INSERM-CIC 1411, University of Montpellier, Montpellier, France e PhyMedExp, INSERM, CNRS, University of Montpellier, Montpellier, France f Paediatric and Congenital Cardiology Department, M3C Regional Reference CHD Centre, Toulouse University Hospital, Toulouse, France g Patient Advocacy Organisation « Association Petit Coeur de Beurre », La Garenne Colombes, France h患者倡导组织“协会”，法国巴黎，巴黎，des desbrest流行病学与公共卫生研究所（IDESP）
参数生长过程的随机辅助多孔材料
辅助结构是具有负poisson比率的材料：拉伸时，它们垂直于施加力[26，29]，这是看似违反直觉的特性。辅助材料由于其出色的休克吸收，断裂韧性或振动吸收而发现了多个领域的应用[61，51，25，30，49，45]。大量研究致力于设计辅助机械材料[25,12,58]，这些材料从其小规模几何形状的特定布置中得出了其物理特性。最近的制造技术可以制造复杂的小规模结构，因此可以制造辅助材料。随机材料具有一些显着的优势。In particular, they are more resilient to fabrication-related symmetry-breaking imperfections [ 44 ], can smoothly and seamlessly grade material properties [ 28 ], are well suited to manufacture isotropic structures [ 40 , 21 ], are excellent candidates for energy-absorbing applications [ 10 , 39 , 23 ], and allow to compute the material geometry efficiently [ 34 ].虽然重复的周期性结构定义了大多数辅助材料，但独特的研究线对随机辅助材料感兴趣[36]，因为它们比周期性结构具有某些优势[46，62，27]。辅助聚合物泡沫[29，8]在80年代报道，并广泛用于工业应用中。细胞泡沫的几何形状通常是理想化的，并用Voronoi图[17]进行建模，一些研究辅助泡沫的作品是从建模获得辅助泡沫的最常见过程是压缩一个偶然的透明细胞泡沫，以迫使细胞肋骨扣紧，从而产生一个加热到其软化温度的恢复结构[9，1]。
Mendelian随机化研究吸烟，酒精和咖啡与帕金森氏病有关
帕金森氏病（PD）被认为是一种多因素疾病，涉及遗传易感性和环境因素[1]。流行病学研究表明，一种引人注目的模式，其中几种生活方式行为，包括吸烟，酒精和咖啡，与PD相反[2]，这仍然是争议的，这些逆关联是否是因果关系。PD [3，4]中长期前代的存在增加了可能通过定义为结果先于和影响暴露的情况的反向因果关系来解释它们的可能性。例如，PD前阶段的特征是香烟的食欲不足[5]，而后来发展PD的患者可能会因在多巴胺奖励减少而在前驱阶段戒烟时可能更成功地戒烟[6]。
arf：对抗随机森林
描述对抗随机森林（ARFS）将数据递归分配到完全分解的叶子中，其中特征是共同独立的。该过程是迭代的，具有交替的发电和歧视。数据在每一轮中都变得越来越现实，直到无法可靠地区分原始和合成样品为止。这对于几个无监督的学习任务（例如密度估计和数据综合）很有用。两者的方法都在此软件包中实现。ARF自然处理混合连续和分类协变量的非结构化数据。他们继承了随机森林的许多好处，包括速度，灵活性和稳定的性能和默认参数。有关详细信息，请参见Watson等。（2023）。