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心理和catatonia的多义概念
1。 div>ICUBE -CNRS URR 7357，NURSUPHYSIology，FLTS，CLTS许多。 div>2。 div>法国斯特拉斯堡大学医院的Menininvasive Nonmododation Center。 div>3。 div>诊所饲料精神病和心理治疗，Charmicks Clinicum，敦促，Gestmany。 div>4。 div>plylet psy Psychrie，Scoteriate，Miller Emlale It Addictogoolo，法国实体医院Stracy。 div>5。 div>Sage -CNRS URR 7363，FLTS，法国斯特拉斯堡大学。 div>6。 div>生理病理学和Espreshood认知la slownocy-推断604，FLS，FLT，United div div div div div div div>7。 div>伯恩塞尔大学学院大学医院转化研究中心。 div>8。 div>精神病中心GGZ Central，Amersfoort，荷兰；荷兰Mahernlash Maastrier大学医学中心的心理健康科学学院学系。 div>9。 div>药学和生物群学院，皇家皇家学院，皇家学院，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain，Dubain。 div>10。 div>PSYIATRY部门，Completejo Hospitioi，西班牙纳瓦拉。 div> Institoci InstitociresportionaCiónSanitariaNavarra（Idisna（Idisna），西班牙 精神卫生部门，西班牙潘普洛纳Salud Servicio Navarro；纳瓦拉卫生研究机构，伊迪斯纳，帕姆普洛纳，西班牙12。 div> ias Psychiatirs Yereis，Esuistiz，EarsityRodrions Action N226被确定了议会，Pais，Fort。 div> 13。 div> 帕德瓦大学神经科学系（DNS），意大利帕多瓦大学14。 div> 15。 div> 16。 div> 17。 div> 18。 div> 19。 div>PSYIATRY部门，Completejo Hospitioi，西班牙纳瓦拉。 div>Institoci InstitociresportionaCiónSanitariaNavarra（Idisna（Idisna），西班牙精神卫生部门，西班牙潘普洛纳Salud Servicio Navarro；纳瓦拉卫生研究机构，伊迪斯纳，帕姆普洛纳，西班牙12。 div>ias Psychiatirs Yereis，Esuistiz，EarsityRodrions Action N226被确定了议会，Pais，Fort。 div>13。 div>帕德瓦大学神经科学系（DNS），意大利帕多瓦大学14。 div>15。 div>16。 div>17。 div>18。 div>19。 div>比利时公寓的精神病学中心精神病学系。精神病学系，安特卫普精神病学研究所（CAPRI），医学与健康科学学院，比利时安特卫普大学，安特卫普大学。德国海德堡大学海德堡大学普通精神病学系的心理医学中心。德国海德堡大学医学院曼海姆医学院心理健康研究所的精神病学和心理治疗系，德国曼海姆。klinikfür精神病医生und Psychapie am klinikum bad hersfeld，德国。瑞士伯尔尼大学儿童和青少年精神病学和心理治疗医院。20。Prangins精神病医院（CHUV）的精神病学系，瑞士prangins路线，瑞士。21。德国海德堡海德堡大学神经放射学系。德国海德堡海德堡大学神经放射学系。
比较医学概念表示和患者轨迹预测的神经语言模型
医学概念的有效表示对于电子健康记录的次要分析至关重要。神经语言模型在自动从临床数据中得出医学概念表示方面已显示出希望。但是，尚未对不同语言模型的比较性能，用于创建这些经验表示形式及其编码医学语义的程度，尚未得到广泛的研究。本研究旨在通过评估三种流行语言模型的有效性 - word2vec，fastText和手套 - 在创建捕获其语义含义的医学概念嵌入中的有效性。通过使用大量的数字健康记录数据集，我们创建了患者轨迹，并用它们来训练语言模型。然后，我们通过与生物医学术语进行明确比较来评估学到的嵌入式编码语义的能力，并通过预测具有不同级别可用信息的患者结果和轨迹来隐含。我们的定性分析表明，FastText学到的嵌入的经验簇与从生物医学术语获得的理论聚类模式表现出最高的相似性，分别在0.88、0.80和0.92的经验簇和0.92之间的诊断，过程和医疗代码分别为0.88、0.80和0.92之间。相反，为了预测，Word2Vec和Glove倾向于优于快速文本，而前者的AUROC分别高达0.78、0.62和0.85，分别用于现场长度，再入院和死亡率预测。在预测患者轨迹中的医疗法规时，手套在诊断和药物代码（分别为0.45和0.81）的最高级别上达到了语义层次结构的最高性能（AUPRC分别为0.45和0.81），而FastText优于其他模型的过程代码（AUPRC为0.66）。我们的研究表明，子词信息对于学习医学概念表示至关重要，但是全球嵌入向量更适合于更高级别的下游任务，例如轨迹预测。因此，可以利用这些模型来学习传达临床意义的表示形式，而我们的见解突出了使用机器学习技术来编码医学数据的潜力。
血浆载脂蛋白浓度和糖尿病患者的入射糖尿病
抽象背景：鉴定与2型糖尿病风险（T2D）相关的循环生物标志物（T2D）可用于改善最高风险患者的当前预防策略。在这里，我们旨在研究糖尿病前受试者血浆载脂蛋白浓度的关联，并在随访期间与新发作T2D的发生率有关。方法：在IT-DIAB前瞻性研究中，每年遵循5年的空腹葡萄糖水平受损的参与者（禁食等离子体葡萄糖[FPG]：110–125 mg/dl）。随访期间，T2D的发作定义为第一个FPG值≥126mg/dl。载脂蛋白（APO）A-I，A-II，A-IV，B100，C-I，C-II，C-III，C-III，C-II，C-IV，D，E，E，F，H，H，J，J，L1，M和（A）质量浓度由质谱测定。相关性。Kaplan – Meier曲线是使用基于Terciles和Iddist T2D的三元方法来绘制的。使用COX比例危害模型确定血浆载脂蛋白浓度与T2D的发生之间的关联。结果：在5年的中位随访期间，有115名参与者（37.5％）发展了T2D。在调整了年龄，性别，体重指数，FPG，HBA 1C和他汀类药物的使用后，APOC-I，APOC-II，APOC-II，APOC-III，APOE-III，APOE，APOE，APOF，APOF，APOH，APOJ和APOL1的血浆水平与T2D的高风险呈正相关。kaplan – Meier存活曲线还表明，与中部和上部相比，血浆APOE水平的下三分之一（<5.97 mg/dl）与较低的T2D转化风险（对数秩检验，p = 0.002）显着相关。After further adjustment for plasma triglycerides, only apoE (1 SD natural-log-transformed hazard ratio: 1.28 [95% confidence interval: 1.06; 1.54]; p = 0.010), apoF (1.22 [1.01; 1.48]; p = 0.037), apoJ (1.24 [1.03; 1.49]; p = 0.024), and apoL1 （1.26 [1.05; 1.52]; P = 0.014）与T2D的发作显着相关。结论：血浆APOE水平与糖尿病前受试者的T2D风险呈正相关，这是传统危险因素的独立。APOF，APOJ和APOL1与T2D风险的可能关联也为进一步的研究铺平了道路。试验注册此试验在clinicaltrials.gov上注册为NCT01218061和NCT01432509
行星保护：国际关注和责任
1 Laboratire d'Etudes d'Etudes et d'Astrophysique，巴黎观察家，PSL大学，PSL大学中心，法国巴黎大学，巴黎大学，巴黎，法国，法国，外在空间事务，联合国外部空间事务，oftii ofvienna ofvienna，维也纳，维也纳，奥地利，橄榄油，3岁，louiana and liisiana and louisiana and louisiana，louisiana，Unitery，Unitery Arogy and batona，Unitery Arogy and batona，Unitery Ariana，Unitery Arya，Unitery Arya，Unitery Aron A.阿联酋航天局，阿布扎比，阿拉伯联合酋长国，意大利航天局，罗马，意大利，6日本航空航天勘探局，太空和宇航员研究所。Science (ISAS), Sagamihara, Kanagawa, Japan, 7 Laboratoire de planétologie et Géosciences, Nantes Université, Nantes, France, 8 National Aeronautics and Space Administration, NASA Headquarters, Washington, DC, United States, 9 Cornell Center for Astrophysics and Planetary Science, Astronomy Department, Cornell University, Ithaca, NY, United States, 10 Russian Federation State Research Center Institute for Biomedical Programs, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia, 11 Indian Space Research Organisation, Bangalore, India, 12 Canadian Space Agency, Route de l ' Aéroport Saint-Hubert, Longueuil, QC, Canada, 13 Centre National d ' Etudes Spatiales, Paris, France, 14 AstrobiologyOU, Faculty of Science Technology, Engineering and Mathematics, The Open University, Milton Keynes, United Kingdom, 15 China National Space Administration, Beijing, China, 16 Department of Planetology and Habitability, Centro de Astrobiologia (CSIC-INTA), Torrejon de Ardoz, Madrid, Spain, 17 Laboratoire Interuniversitaire des Systémes Atmosphériques, Université Paris-Est Créteil and Université Paris Cité, CNRS,法国克雷蒂尔，法国，德国航空航天中心（DLR），航空航天医学研究所18号，辐射生物学系，研究小组天体生物学，德国科隆，德国，19欧洲航天局，ESTEC，NOORDWIJK，NOORDWIJK，荷兰，荷兰20号，地球和行星科学系20中国太空技术学院，北京，中国，22行星物理系，俄罗斯科学院太空研究所，俄罗斯，俄罗斯
制定适合市场状况变化的投资策略的概念
摘要：该研究旨在根据危机流程对资产价值的影响，为战略投资组合的管理开发动态模型。制定了动态投资组合策略的数学模型，并正式化了基于投资市场当前状态的长期投资策略的指南。详细阐述了长期集体预测的一种有效方法，以提高预测财务时间序列的准确性。一种基于不断变化的投资组合策略来构建和重新平衡动态战略投资组合的方法，该方法是由评估当前市场状态和预测而产生的。已根据历史数据进行了经验估算获得的战略投资组合模型，并将其返回率特征与战略投资中使用的现有常规模型的特征进行了比较。
发光太阳能集中器的集成设备和自动智能窗口的电染色器超级电容器和显示
发光的太阳能集中器是可能用于建筑窗口的透明光伏模块。要存储由它们产生的能量，需要一个单独的储能模块和电压调节器模块，但是很明显，该配对对于应用来说是笨拙的。为了解决这个问题，我们提出了“面对面”发光太阳能集中器和电染色器超级电容器的“面对面”串联整合。在这种情况下，不需要分离的储能模块和电压调节器模块，因为阳光下的浓缩器产生的电能可以由具有匹配的电压窗的超级电容器直接存储。带电的储能模块可用于提供低功耗设备。此外，在不同的储能状态下，电致色素超级电容器在不同的储能状态下显示出可调节的平均可见传输，这使集成设备有趣的是自动化的电致智能智能窗口或展示设备。作为一个例子，准备了一个自动的信息指令显示，并且可以以可控的方式清楚，迅速地显示文本消息。能够进行光伏转换，能量存储和电化色的集成设备是智能窗口的有前途的替代方案。
浓缩太阳能发电厂的热储能系统
存在广泛的集中技术；最发达的是抛物线槽收集器（PTC），线性菲涅耳反射器（LFR），太阳能塔（SPT）和抛物线菜肴收集器（PDC），如表1所示。PTC植物使用抛物线反射器将阳光聚焦在抛物线焦线上的吸收管上。反射器和吸收管可以一起移动，从日出到日落[5] [6]。lfrs由吸收管每一侧的弯曲反射器组成。最近的设计称为紧凑型线性菲涅耳反射器（CLFR）为每个镜子的行使用两个并行反射器，需要比PTC更少的面积才能达到给定的功率输出[8]。SPT使用HelioStat田间收集器（HFC）将阳光反射到位于塔顶上的中央太阳接收器上。这是一种相对灵活的技术，因为可以使用各种Heliostat场，太阳接收器设计和传热液（HTF）。PDCS将阳光集中在抛物线反射器上方的焦点上。反射器和受体跟踪太阳。除了这些常规类型外，CSP技术还可以与热电系统（即浓缩太阳能热电）结合使用，无需使用电动循环[8]。
研究中国表面臭氧浓度对多种因素的未来变化的反应
摘要。气候变化和相关的人类反应应该大大改变表面臭氧（O 3），这是一种通过涉及人为和生物基因前体的光化学反应产生的空气污染物。但是，缺乏对中国O 3对这些多重变化的反应的全面评估。我们提出了共享社会经济途径（SSP2-4.5）下的建模框架，并结合了局部和外国人类学排放，气象条件以及生物挥发性有机综合（BVOC）排放的未来变化。从2020年代到2060年代，在温暖的季节（4月至9月）（4月至9月）中，每天最多8小时O 3浓度在全国范围内（10月至3月）中的浓度下降7.7 ppb，在非温暖的SEA-SON（10月至3月）中下降了1.1 ppb，其超出国家O 3标准的超出性降低了。值得注意的是，在北京-Tianjin – Hebei（BTH），长江三角洲（YRD）和珍珠河三角洲（PRD）等发达的地区，O 3减少更为明显，在温暖的季节中，分别减少了9.7、14.8、14.8和12.5 ppb。相反，在非温度季节中，BTH和YRD中的MDA8 O 3将在5.5和3.3 ppb中提高，部分归因于无X排放的减少，从而降低了滴定效应。o 3污染将在未来扩展到非温暖季节。敏感性分析表明，局部排放变化将主要影响未来的o 3分布和幅度，并在±25％以内的其他因素中贡献了贡献。此外，由于O 3形成状态的变化，多个因素对O 3减少的关节影响将大于单个因素的总和。这项研究强调了地区特定排放控制策略的必要性，以减轻潜在的O 3在非温度季节和气候罚款下增加。
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。
等离子体-Secretase1浓度与具有AD的风险的认知健康个体中的基础前脑萎缩和神经变性相关
Andrea Vergallo，Pablo Lemercier，Enrica Cavedo，Simone Lista，Eugeen Vanmechelen等。等离子体ββ-SECRET1 1。 。 。 。 。 。10.1002/alz。