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Granie和Granpa：推理和评估增强子介导的基因调节网络
补充图3。Correlation of ctDNA VAF baseline values with A. tumor load (RECIST 1.1) in the group of IHCC patients ( P= 0.5013, r=0.1956, Spearman), B. tumor load (RECIST 1.1) in the group of EHCC patients ( P= 0.0962, r=0.5370 Spearman), C. progression- free survival (PFS) in the group of EHCC patients ( P= 0.2380，r = -0.2974，Spearman）。D. PFS患者的突变数量的相关性（P = 0.0907，R = -0.3988，Spearman）。E. kaplan-Meier在BAP1，PBRM1，KRAS或TP53患者中与没有突变的患者中突变患者的PFS图（P = 0.1200，Mantel-Cox）。IHCC-肝内胆管癌，EHCC-肝外胆管癌。IHCC-肝内胆管癌，EHCC-肝外胆管癌。
营养状况与36-59个月儿童的营养状况与贫血之间的关系
头五年对于儿童的成长和成长是一个非常重要的时期。营养状况和贫血是影响儿童发育的因素。基于在PKM Long Ayan进行的一项初步研究，DDTK筛查（早期检测到生长和发育）在6至72个月的儿童中发现了323名儿童，发现年龄段36至59个月的发育率最高，共有44名儿童（13.6％）。知道36-59个月的儿童营养状况与贫血之间的关系，在Long Ayan亚地区健康中心的工作区域中有发育问题。使用横截面方法进行定量关联。样本的数量为40人，总采样。双变量分析具有Spearman等级的基于Spearman等级相关测试的结果，P值为0.011，其中该数字<0.05意味着HA被接受并拒绝HO，因此可以得出结论，可以得出结论，基于营养状态和儿童发育问题之间存在关系，并且基于该图5的spearman corl 0 0. Spearman corl 0 0. spearman corliation 2 correlation preal value valiation preal valiatiation preal value valiation 4这意味着HA被接受，因此可以得出结论，贫血状况与儿童发育问题之间存在关系。营养状况与贫血之间存在关系，与长期Ayan Pustu工作区的36-59个月儿童的发育问题之间存在关系。
保险范围较低的县与疫苗推出较慢和美国的Covid-19发病率较高有关
有效且公平的疫苗接种分布是有效地胜任全球Covid-19的优先级。最近的一项疾病控制与预防中心（CDC）的研究表明，根据贫困，失业，低收入和无高中文凭等指标，社会脆弱性较高的县的疫苗接种率显着降低，而全国平均平均水平则显着降低。在这里，我们以此分析为基础，以考虑县级疫苗接种率与68种不同的人口，社会经济和环境因素之间的关联，其中1,510个美国县与超过2.28亿个人也可获得疫苗接种数据。我们的分析表明，具有高水平的未保险人的县的Covid-19疫苗接种率显着降低（Spearman相关性：-0.264），尽管CDC已要求所有COVID-19-199疫苗都是免费的，并且不能基于健康保险或移民状况而被任何人拒绝。此外，我们发现，具有高水平的未保险人的县往往在2021年3月相对于2020年12月的1921年3月19日发病率最高（Spearman相关性：0.388）。在分析的68个因素中，保险覆盖范围是唯一与疫苗接种率和在疫苗接种期间的COVID-19发病率变化高度相关的因素（| Spearman相关性|> 0.25）。令人惊讶的是，在控制种族之后，我们发现缺乏保险范围和疫苗接种率以及COVID-19发病率之间的关联在很大程度上是由拥有多数白人人口的县驱动的。我们还发现，黑人和西班牙裔个体百分比较高的县的疫苗接种率显着降低（Spearman相关性：-0.128，-0.136），在疫苗接种期间，Covid Incister率的降低率较小（Spearman Corralations：0.334，0.330）。在白人居民比例较高的县（排列前10％）中，保险覆盖率和疫苗接种率之间的关联是显着的（Spearman相关性：-0.210：-0.210，p值：0.002），但在白人居民（最低10％）的县中，这种关联不重要（Spearman Corelman Corelation：0.0.0072：0.0072，pv），pv nes corland of coollation：0.0.072，pv。一起，这项研究强调了这样一个事实，即复杂的社会经济因素不仅与19岁的疫苗接种率相关，还与COVID-19的发病率波动相关，强调了改善边缘化社区中的共同疫苗接种运动的必要性。较低的健康保险覆盖率与低疫苗接种率之间的密切正相关是特别关注的，并要求改善公共卫生消息传递，以强调这样一个事实，即不需要任何健康保险，即FDA授权的COVID-19美国
课程和教学大纲
单位-II：假设估计理论的估计理论和测试：估计的无偏，一致性，效率和充分性，最大似然估计及其特性（没有证据）。假设的检验：简单而复合的假设，基因和类型的错误–II，关键区域，重要性水平，大小和测试的功率。单位-III：简单假设的显着性检验，卡方检验，拟合良好，应急表中属性的独立性以及许多比例的平等，t检验，f检验和基于它们的问题，在数据挖掘中的重要性测试的应用。单位IV：相关和回归相关性：简介，类型，Karl Pearson的相关系数，Spearman的等级相关系数，多重和部分相关。回归：线性回归，回归系数，多线性回归的概念和多线性回归的矩阵符号。单位V：非参数测试需要非参数测试，一个样本和两个样本的标志测试，Wilcoxon签名的等级测试，中间测试，Wald Wolfowitz Run测试，Mann Whitney U测试，随机性运行测试，基于Spearman的独立性测试，基于Spearman的独立等级相关系数（小样品和大型样品），kruskal iner for等等。在数据挖掘中非参数测试的应用。教科书
基于自主地面车辆的基于增强学习的运动计划深度回归的不确定性定量指标
在机器人或其他物理系统上部署深层神经网络时，学到的模型应可靠地量化预测性不确定性。可靠的不确定性允许下游模块推理其行动的安全性。在这项工作中，我们解决了不确定性量化的指标。具体来说，我们专注于回归任务，并研究稀疏误差（AUSE），校准误差（CE），Spearman的等级相关性和负模样（NLL）下的区域。使用多个数据集，我们研究了这些指标在四种典型类型的不确定性下的行为，它们在测试集的大小上的稳定性以及揭示其优势和缺点。我们的结果表明，校准误差是最稳定，最容易解释的度量，但是Ause和NLL也具有各自的用例。我们不建议您评估不确定性的Spearman等级相关性，并建议用Ause代替它。
研究文章人工智能策略对教师培训学生的研究技能的影响
本研究探讨了人工智能（AI）策略对在大流行期间以快速的科学和技术演变，连通性和虚拟阶级经验为标志的教师培训学生的研究技能发展的影响。为了促进适当使用AI并增强未来教师的研究能力，开发了非实验性应用研究。人口由ICA教学研究所的101名学生组成，其中80名通过分层随机抽样组成了样本。数据收集是通过使用问卷作为仪器的调查进行的。使用Spearman的Rho假设检验进行了分析，获得的结果揭示了使用AI策略和学生的调查技能之间的显着相关性（Spearman Rho = 0.849），这表明AI可以是增强这些技能发展的有价值工具。
阐明lecanemab减慢
对图2的描述黑线和红线表示CSF LEC-PF和整个受试者组中CSF LEC-PF和每个脑脊液标记的Spearman相关系数的95％置信区间（CI）分别在淀粉样蛋白阳性受试者组中。黑色和红点表示Spearman相关系数的中值。黑色和红线之间的巨大差异反映了Aβ阳性或负面状态的显着影响。在此分析中，在所有受试者（黑线）中，CSF LEC-PF与所有测量的生物标志物之间的相关系数，即Aβ42，Aβ42/40比例，P-TAU 181，P-TAU 181，P-TAU 217，TAU 217，TOTAL-TAU和NEUROGROGRANIN，NEUROGRANIN，NEUROGRANIN，NEUROGRANIN，均为0.2或更高的较高的Biors is ass is ass is ass is ass is ass is ass is ass iss sss sss sss and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。在淀粉样蛋白阳性组（红线）中，Spearman相关系数在CSF LEC-PF和CSF总-TAU和0.434和0.434和0.434和CI：0.260-0.581之间的CSF LEC-PF和CSF总tau之间的相关系数为0.634（CI：0.409-0.786）（CI：0.260-0.581）。 LEC-PF和两个生物标志物。另一方面，CSF LEC-PF与大脑Aβ积累生物标志物，CSFAβ42和CSFAβ42/40比率之间的相关性均相对较低。这表明CSF LEC-PF的量与Aβ在大脑中的积累相比，与神经变性更密切相关。
糖尿病神经病变和血红蛋白...
HbA1c MNSI Spearman's Rho HbA1c 相关系数 1.000 .357 ** Sig. (双侧)。 .000 N 220 220 MNSI 相关系数 .357 ** 1.000 Sig. (双侧) .000 .北220 220
认知发展的流行病学
智商通常对发展心理学家几乎没有兴趣，他们充其量将其视为一种全球认知措施，忽略了每个认知功能的特殊性，并且无法阐明有关认知发展的重要理论问题。然而，它通常是流行病学研究中报告的最常见（不仅是）认知措施。造成这种情况的一个明显原因是该度量的高可靠性和稳定性。，但其全球方面与缺点一样多。如果仅使用一种认知度量，智商是最明显的选择，因为它提供了所有认知功能的最佳摘要（通常是将其作为多种测试主体组件分析的第一个不旋转组件计算，使其成为所有认知分数的加权平均值； Spearman； Spearman，1904）。作为认知表现的摘要度量，有时也被视为“脑健康”和认知能力下降的指标。因此，智商是具有大量数据的认知度量也就不足为奇了，这在本文中反映了。