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SEER 计划编码和分期手册 2023
将与本手册相关的技术问题、建议和修订提交给 SEER 网站上的“询问 SEER 注册员”。每个 SEER 核心注册中心的指定工作人员也可以使用基于网络的 SINQ 系统向 NCI SEER 查询系统提交技术问题。出版后发现的本手册更新将在 SINQ 的“当前手册更新”类别下找到，直到本手册发布后续修订版。来自“询问 SEER 注册员”和 SINQ 系统的相关问题和答案将被纳入下一版 SEER 手册。注意：有关 AJCC TNM 分期、站点特定数据项和 SEER 不需要的数据项的问题，请参阅美国外科医师学会癌症委员会答案论坛。SEER 所需数据项列在 NAACCR 所需状态表中。
租赁及分阶段制作库存服务计划
租赁和舞台行业的直视 LED 视频墙显示器必须在一些最恶劣的环境中运行，因此维护成本是业主面临的最大挑战之一。Planar 租赁和舞台生产库存服务计划提供可知的可控成本来维护您的租赁库存并最大化您的投资回报。该计划为 RMA 维修提供了固定的时间表和成本。
SEER 计划编码和分期手册 2024
SEER 计划编码和分期手册 2024 致谢 我们谨代表 NCI SEER 计划，感谢癌症登记员及其同事的持续奉献和富有洞察力的工作。登记员在“询问 SEER 登记员”和 SEER 查询系统中提交的相关问题已纳入此版本的手册。还纳入了与登记员的数据收集和数据质量改进活动相关的其他意见，以及与其他标准制定者合作完成的更新。本手册有助于改进对数据和分析质量产生积极影响的摘要和编码，最终目标是提高所有癌症患者的生活质量和结果。我们感谢您。
HISST：第二届国际高速车辆科学技术会议
摘要可重复使用的发射系统在过去十年中彻底改变了太空运输行业。Falcon 9（SpaceX）的既定成功对许多私人公司和太空机构发挥了关键作用，促使他们在重复使用的发射车辆（RLV）上投资一致的资源（RLV），以重新构成主要阶段和上层阶段。在这项研究中，引入了一种基于最佳分期，结构索引曲线和火箭发动机特征的可重复使用的主阶段大小的新型概念前方法。该方法可以用于开发最初的猜测和界限，以进一步详细的RLV尺寸。它将基于速度预算的最佳分阶段的传统启动器设计方法扩展到具有恢复硬件的可重复使用的轨迹。这用于对设计替代方案在性能和参数成本指标方面的适用性进行概念分析，并包括基于VTVL和VTHL火箭概念的不同恢复解决方案。该研究还探讨了使用氢，甲烷，丙烷，氨和煤油作为燃料的差异。结果表明，对恢复推进剂进行调整的重要性以及对与最低最低限度质量解决方案不同成本最佳设计的预期重用数量的敏感性。尽管它提供了可以初始化RLV概念设计的快速结果，但由于难以从概念上对其他设计参数进行建模及其对车辆轨迹和干质量的影响，因此其有效性受到限制。因此，它的结果必须在随后的设计阶段仔细使用，尽管它可以用作初始化策略。尤其是，速度分析学科可以为延迟的轨迹优化产生初始猜测，以及用于多学科设计分析和优化（MDAO）评估的最佳分阶性程序。进行的交易将进一步补充有关结构设计和高档MDAO的未来详细研究。
基于脑电图的睡眠分期的自监督对比学习
摘要 — 脑电信号通常易于获取但标记成本高昂。虽然监督学习已广泛应用于脑电信号分析领域，但其泛化性能受到注释数据量的限制。自监督学习（SSL）作为计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的一种流行学习范式，可以使用未标记数据来弥补监督学习的数据短缺。在本文中，我们提出了一种用于睡眠阶段分类的脑电信号自监督对比学习方法。在训练过程中，我们为网络设置了一个借口任务，以便匹配从脑电信号生成的正确变换对。通过这种方式，网络通过学习脑电信号的一般特征来提高表示能力。网络在处理多样化数据方面的鲁棒性也得到了提高，即从变化的数据中提取恒定的特征。具体而言，网络的性能取决于自监督学习训练过程中使用的变换的选择和未标记数据的数量。在 Sleep-edf 数据集上进行的经验评估证明了我们的方法在睡眠分期方面的竞争性能（88.16% 的准确率和 81.96% 的 F1 分数），并验证了 SSL 策略在有限标记数据方案中对 EEG 信号分析的有效性。所有代码均在线公开提供。1
大规模睡眠登台的专注对手网络
当前开发广义自动睡眠阶段方法的方法依赖于通过利用不同个体的脑电图（EEG）来构建大型标记的培训和测试语料库。但是，训练集中的数据可能显示出脑电图模式的变化，这与测试集中的数据非常不同，这是由于固有的受试者间可变性，获取硬件的异质性，不同的蒙太奇选择和不同的录制录制环境。培训对此类数据的算法，而无需说明这种多样性会导致表现不佳。为了解决此问题，研究了不同的方法，用于学习数据集中所有个体的不变表示。但是，语料库的所有部分都不相同。因此，有力地对齐不可转移的数据可能会对整体绩效产生负面影响。受到临床医生如何手动标记睡眠阶段的启发，本文提出了一种基于对抗性训练的方法，以及注意机制，以从不同数据集中提取跨个体的传播信息，并注意更重要或相关的渠道和可转移的数据的数据集。Using two large public EEG databases - 994 patient EEGs (6,561 hours of data) from the Phys- ionet 2018 Challenge (P18C) database and 5,793 patients (42,560 hours) EEGs from Sleep Heart Health Study (SHHS) - we demonstrate that adversarially learning a network with attention mechanism, significantly boosts performance compared to state-of-the-art deep learning approaches in the跨数据库方案。通过将SHH视为训练集，提出的方法平均将精度从0.72提高到0.84，灵敏度从0.74提高到0.74，而Cohen的Kappa kappa系数从0.64到0.80，则在P18C数据库中的敏感性从0.64提高到0.80。
SEER 计划编码和分期手册 2021
SEER 程序编码和分期手册 2021 致谢 Suzanne Adams，理学学士，CTR 信息管理服务公司 Mary Brant 理学学士，CTR SEER 加州中央登记处 Heather Cheney，CTR SEER 犹他州癌症登记处 Jacqueline Clarken，理学学士，CTR SEER 犹他州癌症登记处 Elaine M Collins，文学硕士，RHIA，CTR NAACCR 承包商 Kathleen Davidson-Allen，CTR SEER 大湾区癌症登记处 Daisy Michelle Gray SEER 肯塔基州癌症登记处 Loretta Huston，理学学士，CTR SEER 犹他州癌症登记处 Tiffany Janes，文学学士，CTR SEER 西雅图癌症登记处 Amy R. Kahn，理学硕士，CTR SEER 纽约癌症登记处 Marilynn Lang，CTR SEER 大湾区癌症登记处 Bobbi Jo Matt，理学学士，RHIT，CTR SEER 爱荷华州癌症登记处 Cheryl Moody，文学学士， CTR SEER 加州中央登记处 Lisa G. Orr，CTR SEER 犹他州癌症登记处 Nektarios Pappas，医学博士，CTR SEER 路易斯安那州肿瘤登记处 Lisa A. Pareti，理学学士，RHIT，CTR SEER 路易斯安那州肿瘤登记处 Cathryn E. Phillips，文学学士，CTR SEER 康涅狄格州肿瘤登记处 Elizabeth A. Ramirez Valdez，CTR SEER 新墨西哥州肿瘤登记处 Nai Robinson，CTR SEER 大加州癌症登记处 Debbi Romney，AA，CTR SEER 犹他州癌症登记处 Winny Roshala，文学学士，CTR SEER 大加州癌症登记处 Francis E. Ross，文学学士，CTR SEER 肯塔基州癌症登记处 Nicola Schussler，理学学士信息管理服务公司 Taina Valone，RHIA，CTR SEER 大加州癌症登记处
人工智能驱动的 COVID-19 肺炎量化、分期和结果预测
Guillaume Chassagnon A，B，C，1，Maria Vakalopoulou D，E，F，1，Enzo Battistella d，E，E，F，G，1，Stergoios Christodoulidis H，I，Trieu-nghi Hoang-hoang-thi a，severine dec. ，Sophie Neveu A，Chahinez Hani A，Ines Saab A，AliénorCampredon A，Hasmik Koulakian A，Souhail Bennani A，Gael Freche A，Maxime Barat A，Barat a，b。 Pierre-Yves Brillet O，P，StéphaneTranBao，P，ValérieBoussonB，A R Med，Robert Y，S，T，Marie-Pierre Revel A，B，C，Nikos Paragios d，f，f，j，j，j，∗，∗， *
人工智能驱动的 COVID-19 肺炎整体量化、分期和预后
Guillaume Chassagnon，医学博士 *，1,2,3，Maria Vakalopoulou，PhD ∗，4,5,6，Enzo Battistella，MSC *，4,6,7，Stergios Christodoulidis，Phd DD 8,9博士8,9，MD 1，MD 1，MD 1，Stefany El Hajj，MD 1，Florian Bompard，MD 1，MD 1，MD 1，MD 1，Chahinez Hani，MD 1，Ines Saab，Ines Saab，MD 1，MD 1，Ali'enor Campredon，Md 1. Freche，MD 1，Maxime Barat，MD 1,2，Aurelien Lombard，MSC 10，Laure Fournier，MD PhD 2,11，Hippolyte Monnier，MD 11，T´eodor Grand，MD 11，Jules Gregory，MD 2,12 2,14，Pierre-Yves Brillet，医学博士15,16，St´ephane Tran BA，MD 15,16，Val´erie Bousson，MD PhD 2,17，Ahmed Mekki，MD 18,19,20，Robert-Yves Carlier，MD Phd 18,19,20 4,6,10
