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用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
有系统化的生成，评估和结合机器学习算法的临床变体分类
人类基因组项目1,2和临床基因组学3,4的承诺是为医疗保健提供个性化和可行的见解，包括筛查建议，生殖指导和治疗决策。虽然在许多疾病领域取得了巨大的进步，但剩下的挑战是我们对整个基因组中遗传变异的有限理解。临床变异分类是确定DNA序列变体是否可能增加给定疾病的风险的过程。要建立风险，至关重要的是要证明一种或多个遗传变异与临床表型之间的密切相关性。然而，在人群中检测到的大多数变体，并且在接受遗传分析的个体中观察到极为罕见（观察到的人数少于10,000人中的十分之一）。6-9在一个人中发现了数百万个稀有的中性或良性变体，必须将这种挑战与潜在的引起疾病的变异区分开来。鉴于这些挑战，采用赔率比和病例对照研究的经典方法对高通量临床变异分类的实用性有限。相反，解决此问题的强大方法利用多种正交证据，这些证据单独或弱，但是当组合时，可以提供足够的信心，以表明变异可能与疾病有关。
克服肺癌和结直肠癌的抗药性
运动图像（MI）是指动作的心理排练而没有实际的身体执行（Pfurtscheller and Neuper，2001）。此过程包括回忆过去的动作和想象未来的动作。监测感觉运动节奏（SMR）表明MI诱导事件相关的同步（ERS）和事件相关的DENCHRONIANION（ERD）。这标志着它是一个积极唤起的脑电信号（Grandchamp and Delorme，2011年）。运动成像脑电图（MI-EEG）信号广泛用于康复医学中，以支持恢复受损的运动功能。这些信号的关键优势是它们可以自主激活与运动相关的大脑区域而不依赖外部刺激。运动成像脑机构界面（MI-BCI）系统已应用于一系列医学和非医学领域。在医学中，MI-BCI的应用包括中风康复，假体控制，轮椅导航，心理疗法和认知训练（Khan等，2020）。除了医疗应用之外，MI-BCI系统还用于车辆和无人机控制，游戏，技能开发和虚拟现实。
未分类 / 未分类 产品专论 ...
A. 肌肉注射 当口服疗法不可行，且药物的强度、剂型和给药途径合理地适用于治疗该病症时，肌肉注射 DEPO-MEDROL（甲基泼尼松龙醋酸盐）的指征如下： 1. 内分泌失调 原发性或继发性肾上腺皮质功能不全（首选药物为氢化可的松或可的松，如适用，可将合成类似物与盐皮质激素联合使用；在婴儿期，补充盐皮质激素尤为重要）。 急性肾上腺皮质功能不全（首选药物为氢化可的松或可的松；可能需要补充盐皮质激素，尤其是在使用合成类似物时）。 先天性肾上腺增生、癌症相关高钙血症、非化脓性甲状腺炎。 2. 风湿性疾病 作为以下疾病的短期辅助治疗（帮助患者度过急性发作或加重期）：创伤后骨关节炎、骨关节炎滑膜炎、类风湿性关节炎，包括幼年型类风湿性关节炎（部分病例可能需要低剂量维持治疗）、急性和亚急性滑囊炎、上髁炎、急性非特异性腱鞘炎、急性痛风性关节炎、银屑病关节炎、强直性脊柱炎。 3. 胶原病 在以下疾病加重期或作为部分病例的维持治疗：系统性红斑狼疮、系统性皮肌炎（多发性肌炎）、急性风湿性心脏炎。 4. 皮肤病 天疱疮、严重多形性红斑（Stevens-Johnson 综合征）、剥脱性皮炎、大疱性疱疹样皮炎、严重脂溢性皮炎、严重牛皮癣、蕈样肉芽肿。 5. 过敏状态 控制严重或致残性过敏症状，这些症状无法通过适当的常规治疗进行治疗：支气管哮喘、接触性皮炎、特应性皮炎、血清病、药物超敏反应、荨麻疹性输血反应、急性非感染性喉头水肿（肾上腺素是首选药物）。
简要探讨人类大脑图谱的选择对 ASD 分类模型性能的影响
本研究使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据研究了脑图谱选择对自闭症谱系障碍 (ASD) 模型分类准确性的影响。脑图谱（例如 AAL、CC200、哈佛-牛津和 Yeo 7/17）用于定义 fMRI 分析的感兴趣区域 (ROI)，在帮助研究人员研究 ASD 患者的连接模式和神经动态方面发挥着至关重要的作用。通过系统回顾，我们检查了不同图谱在各种机器学习和深度学习框架中对 ASD 分类的表现。结果表明，图谱选择显著影响分类准确性，较密集的图谱（例如 CC400）提供更高的粒度，而较粗的图谱（例如 AAL）提供计算效率。此外，我们讨论了结合多个图谱以增强特征提取的动态，并探索了在不同数据集中选择图谱的含义。我们的研究结果强调了标准化图谱选择方法的必要性，并强调了未来的研究方向，包括整合新的图谱、先进的数据增强技术和端到端深度学习模型。这项研究为优化基于 fMRI 的 ASD 诊断提供了宝贵的见解，并强调了解释图谱特定特征对于更好地理解 ASD 中的大脑连接的重要性。
![b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）](/simg/2/26d4b467966015605fd8b1d34fe521ce2741b56e.webp)
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（K）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，在辐射和物质时代的哈勃半径经典和重新输入膨胀的半径时，长波长量子波动扩增，为重力不稳定的初始种子提供了宇宙大规模结构中的初始种子。P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的表达，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。001，0。1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其Spec-Tral索引到LN 10 10 A = 3。044 \ xc2 \ xb1 0。014和N S = 0。9649 \ xc2 \ xb1 0。0042分别为68％Cl [1]。 银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。 Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。最近的研究表明，这种标量引起的重力波背景（SIGWB）可以为PTA检测提供一个能力的解释，并且可能会对来自贝叶斯观察的许多其他候选者进行案例[9，10]（但是，请参阅[9 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9313]，以ellite tountion of Extimation of Exteration to inton of toseation portod of tosod of tosod of to pod stod of pod，以供pbod of profod of prod。 [11 \ xe2 \ x80 \ x9316]用于替代分析）。因此，设计这一假设的进一步检验至关重要，并且与cos-'
福利 - 苏格尔分类的伴侣 - 超过一半的时间...
资格，您有资格获得公共雇员福利委员会（PEBB）保险福利，当时连续6个以上任命为机密员工职位，平均每月至少80小时（480小时）。机密的员工是指由劳动合同（“合同”）管辖的职位，或者由UW管理，根据州人力资源规则。保险福利通常从下个月的第一个开始。但是，如果有必要的约会在本月的第一个业务或日历日开始，则资格将在当天开始。在确定初始保险资格后保持资格，必须在一个月中至少付款8小时，以维持PEBB保险福利。如果处理分离或您在一个日历月的服务中休息，则资格结束，必须重新建立。Learn more at: http://hr.uw.edu/benefits/health-insurance/eligibility-for-insurance/ Medical Insurance Eligible employees may choose from several health plans, all of which are listed here: http://hr.uw.edu/benefits/health-insurance/compare-plans Medical Flexible Spending Account (Medical FSA) If you choose a non CDHP医疗计划，您可以选择为免税医疗FSA做出贡献。医疗FSA允许您节省合格的健康费用。http://hr.uw.edu/benefits/more-ways-to-to-to-save/fsa-tax-savings-for-medical-costs/有限目的灵活的支出帐户（LFSA），您可以在参与任何医疗计划时为LFSA做出贡献。LFSA允许您节省合格的牙科和视力费用。但是，您不能在同年参加医疗FSA和LFSA。https://hr.uw.edu/benefits/more-ways-to-save/limited-pelimited-pelimit-fsa/牙科保险从两个托管护理计划和一个首选提供商计划中进行选择。为您和您的合格依赖的牙科保费由UW完全支付。https://hr.uw.edu/benefits/insurance/health/plans/dental/
在黎曼流形上对复杂 EEG 数据分布进行建模，以实现异常值检测和多模态分类
摘要 — 目的：近年来，黎曼几何在脑机接口 (BCI) 中的应用势头强劲。为黎曼 BCI 提出的大多数机器学习技术都认为流形上的数据分布是单峰的。然而，由于高数据变异性是脑电图 (EEG) 的一个关键限制，因此分布可能是多峰的而不是单峰的。在本文中，我们提出了一种新颖的数据建模方法，用于考虑 EEG 协方差矩阵的黎曼流形上的复杂数据分布，旨在提高 BCI 的可靠性。方法：我们的方法黎曼谱聚类 (RiSC) 使用基于测地距离的相似性测量的图来表示流形上的 EEG 协方差矩阵分布，然后通过谱聚类对图节点进行聚类。这允许灵活地在流形上对单峰和多峰分布进行建模。可以以 RiSC 为基础设计异常值检测器（即异常值检测黎曼谱聚类 (oden-RiSC)）和多模态分类器（即多模态分类器黎曼谱聚类 (mcRiSC)）。odenRiSC/mcRiSC 的所有必需参数均以数据驱动的方式选择。此外，无需预设异常值检测阈值和多模态分类模式数。结果：实验评估表明，odenRiSC 可以比现有方法更准确地检测 EEG 异常值，并且 mcRiSC 的表现优于标准单模态分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：odenRiSC/mcRiSC 有望使实验室外的真实 BCI 和神经人体工程学应用更加稳健。意义：RiSC 可以用作稳健的 EEG 异常值检测器和多模态分类器。
对Riemannian歧管上的复杂EEG数据分布进行建模朝外检测和多模式分类
摘要 - 目的：riemannian几何形状用于脑部计算机界面（BCIS）已在纪念百年中获得了动力。针对Riemannian BCIS提出的大多数机器学习技术都会考虑一个人的数据分布是单峰的。但是，由于高数据可变性是脑电图（EEG）的关键限制，因此该分布可能是多模式的，而不是单峰。在本文中，我们提出了一种新型的数据建模方法，用于考虑在EEG协方差矩阵的Riemannian歧管上考虑复杂的数据分布，旨在提高BCI可靠性。方法：我们的方法，riemannian光谱聚类（RISC），代表使用基于地质距离提出的模拟测量的图形上的eeg协方差矩阵分布，然后通过光谱群集将图形节点组成。这允许在歧管上建模单峰和多模式分布。RISC可以用作设计名为Outier检测的离群检测器Riemannian光谱聚类（ODEN-RISC）和名为多模式的多模式分类器Riemannian Spectral spectral clustering（MCRISC）的基础。以数据驱动方式选择Odenrisc/Mcrisc的所有必需参数。越过，无需预先设置离群检测的阈值和多模式分类的模式的数量。结果：实验评估表明，与现有方法相比，Odenrisc可以更准确地检测EEG异常值，而Mcrisc进行了标准的单峰分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：预计Odenrisc/Mcrisc将有助于使现实生活中的BCI在实验室外和神经学应用程序外应用更强大。明显：RISC可以用作强大的EEG Outier检测器和多模式分类器。