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SterlińskiM，Przybylski A，Grabowski M等。可穿戴的心脏逆转表纤颤器在波兰的临床环境中使用：全国观察性cohor
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从理论模型到实际部署
脑铁沉积被认为会增加神经退行性疾病的风险，1但机制很复杂，慢性疾病，肝素产生，巨噬细胞的铁保留和肠道吸收之间的相互作用。2我们先前报道说，特定皮质下脑区域中较高的血浆铁和铁沉积与非阿尔茨海默氏痴呆症和帕金森氏病的风险增加有关。3,4脑铁沉积存在于阿尔茨海默氏病中，与认知有关，但可能不是因果关系，但尚无最明确的证据支持对铁螯合剂的干预。5尚未完全了解增加脑铁沉积的潜在危险因素，而在因果关系链中报告的因素的重要性不确定性导致疾病。
科学家在量子实验中观察到“负时间”
德国理论物理学家 Sabine Hossenfelder 在一段 YouTube 视频中批评了这项工作，该视频的观看人数超过 25 万，他指出，“这项实验中的负时间与时间的流逝无关——它只是一种描述光子如何穿过介质及其相位如何变化的方式。”
胃食管癌患者的精准医疗：ProfiLER 程序的子集分析
结果 147 例患者中，腺癌 (n=86, 59%)、印戒细胞癌 (n=37, 25%) 和鳞状细胞癌 (n=21, 14%) 为主要组织学类型。114 例 (78%) 患者可进行基因组分析。最常见的基因组变异包括 ERBB2 (15%)、KRAS (12%)、CCND1 (7%)、FGFR1-3 (8%)、EGFR (5%) 和 MET (3%)、TP53 (51%) 和 CDKN2A/B (10%)。ERBB2、MET 和 FGFR 变异仅见于腺癌和印戒细胞亚型，而 CCND1 扩增、TP53 突变和 CDKN2A/B 缺失见于腺癌和鳞状细胞亚型。 9 名患者 (8%) 接受了与其基因组变异相匹配的治疗，其中 5 名患者实现了疾病控制。在一项探索性分析中，诊断时患有 IV 期疾病且具有可操作变异的患者与没有可操作变异的患者相比，总生存期更长。
通过观察系统模拟实验探索热红外遥感以改善积雪模型的潜力
摘要。从地球观察卫星中吸收数据被认为是估计山地流域中雪覆盖分布的前进的道路，从而提供了有关山水等效山水（SWE）的准确信息。可以从空间中观察到土地表面的回热（LST），但其改善SWE模拟的潜力仍然没有被忽略。这可能是由于当前热红外（TIR）任务提供的时间不足或空间分辨率。，在未来几年中，三个计划的任务将以更高的时空分辨率提供全球规模的TIR数据。为了研究TIR数据以改善SWE的价值，我们在覆盖北半球的Latitudi-Nalal梯度的五个雪地主导地点开发了合成数据同化（DA）实验。我们通过强迫ERA5-Land重新分析的能量平衡积雪模型来产生合成的LST和SWE系列。我们使用此合成的真实LST从ERA5-Land的降级版本中恢复了合成的真实SWE。我们定义了不同的观察场景，以模仿Landsat 8（16 D）的重新审视时间，以及用于高分辨率自然资源评估（TR- ISHNA）（3 d）的热红外成像卫星，同时会计云覆盖。我们在每个实验地点对实验进行了100次的回答，以评估在两个重新审视场景下，相对于云覆盖的同化过程的鲁棒性。我们使用两种不同的方法进行了同化：序列方案（粒子过滤器）和一个更光滑的（粒子批次平滑）。
隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。
慢速X射线Pulsar 4U 0114+65的周期性增生状态变化
4U 0114 + 65是由发光超级B1IA（称为V* V662 CAS）形成的高质量X射线二进制系统，也是最慢的旋转中子星（NSS）之一，自旋周期约为2.6小时。这提供了一个难得的机会来研究紧凑型物体每个单独脉冲中积聚的有趣细节。在本文中，我们分析了200 k的Chandra光栅数据，分为围绕轨道周围的9个不间断的观测值。通过轨道吸收柱的变化表明，相对于观察者，轨道倾斜约40°，并且伴随的质量损失率为〜8。6·10 - 7m⊙yr -1。NS脉冲的峰表现出较大的脉冲到脉冲变异性。其中三个显示出从更明亮的政权到较弱的发展。我们提出，该来源中康普顿冷却的效率在整个累积周期中浮动。在磁层内物质的显着耗竭后，由于沉降速度约为2倍，低于自由下落速度，因此源逐渐积累了物质，直到密度超过临界阈值。密度的这种增加触发了向更有效的康普顿冷却方案的过渡，从而导致质量增强率更高，从而导致亮度提高。
使用表面速度和高程的观察结果验证UpernavikIsstrøm（1985- 2019年）的合奏历史模拟
响应气候变暖的潮汐水冰川的未来是格陵兰冰盖对全球海平面上升的贡献的最大不确定性来源之一。在这项研究中，我们研究了冰片模型通过开处方前部的质量和表面升高的过去演变的能力。为了实现这一目标，我们通过Weertman和正规化的-Coulomb摩擦法运行了两个模拟。我们表明，冰流模型必须包括在快速流动区域的冰锋上游的前15公里中减少摩擦，以捕获1985年至2019年期间观察到的趋势。没有这个过程，整体模型高估了2005年沿前部撤退之前的冰流，并且在撤退期间没有完全再现其加速度。这导致了1985年至2019年之间总质量损失的50％（300 vs 200 GT）的高估。使用基于方差的灵敏度分析，我们表明，摩擦定律和冰流法的不确定性对模型结果的影响要比表面质量平衡和初始表面升高更大。
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