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采用针对性治疗策略积极治疗的类风湿关节炎患者的颈椎病变情况：NEO-RACo 研究的 10 年结果
NEO-RACo 试验中的类风湿性关节炎 (RA) 患者接受强化、以缓解为目标的传统合成抗风湿药物 (csDMARD) 和额外的英夫利昔单抗 (IFX) 或安慰剂 (PLA) 组合治疗，治疗前 6 个月。方法。99 名早期、未接受过 DMARD 治疗的 RA 患者接受 csDMARD 和泼尼松龙的三重组合治疗，并随机分配在前 6 个月双盲接受 IFX (FIN-RACo+IFX) 或 PLA (FIN-RACo+PLA) 输注。2 年后，治疗策略变得不受限制，但治疗目标是严格的 NEO-RACo 缓解。在第 10 年随访时，对 85 名患者（FIN-RACo+IFX 组 38 名，FIN-RACo+PLA 组 47 名）进行了颈椎 X 光检查。该研究已在 ClinicalTrials.gov 注册（NCT 00908089）。结果。85 名患者中有 4 名（4.7%）在 10 年内出现颈椎受累 (CSI)。FIN-RACo+IFX 组 85 名患者中有 2 名（2.4%）出现寰枢椎半脱位，FIN-RACo+PLA 组无此情况。FIN-RACo+IFX 组 85 名患者中有 1 名（1.2%）出现寰枢椎嵌塞。85 名患者中有 1 名（1.2%）出现椎下半脱位。结论。早期强化缓解治疗降低了 CSI 的发病率，我们的结果表明强化治疗也能从长远来看阻止其发展。 （首次发布于 2020 年 6 月 1 日；J Rheumatol 2020；47：1160–4；doi：10.3899/jrheum.190139）
博士穆罕默德·阿布·卡萨
除了学术研究之外，Mohammad Abu Kausar 博士还积极参与众多专业协会，彰显了他对保持技术进步前沿的承诺。他的协会包括印度计算机学会 (CSI)、IEEE、国际工程师协会 (IAENG)、世界技术教师协会 (WATT)、计算机科学教师协会 (CSTA)、计算机科学、社会信息学和电信工程研究所 (ICST)、国际多标准协会等知名组织
大学设计建造项目协议表
2.4.2.1 AOR 应准备以下文件，以纳入 DB 的施工文件阶段提交材料：.1 对于设计-建造项目交付系统，应准备详细列出项目施工要求的图纸；以及 .2 对于设计-建造项目交付系统，应准备根据最新的 CSI MasterFormat 准备的规范，该规范详细规定了项目所需的所有材料和系统的质量等级，并包括与项目完工所需的工程配备和安装有关的所有规定。
postrainbench：综合基准
准确的降水预测是社会重要性的重要挑战。尽管数据驱动的方法已成为一种广泛使用的解决方案，但仅依靠数据驱动的方法在建模基础物理学方面存在局限性，从而使准确的预测变得困难。我们专注于基于数值的天气预测（NWP）基于后加工的降水预测任务，将机器学习技术与传统NWP息息。由于降水数据不平衡和多个气象变量之间的复杂关系，此任务仍然具有挑战性。为了解决这些局限性，我们会引入Poststrainbench，这是一种全面的多变量NWP后处理基准和CAMT，CAMT是一种简单而有效的渠道注意力，增强了具有特殊设计的加权损失功能的多任务学习框架。对拟议的基准的广泛实验结果表明，我们的方法在雨水CSI中的最先进方法胜过6.3％，4.7％和26.8％，改善了15.6％，17.4％，17.4％和31.8％的NWP预测，而NWP高于NWP，而NWP则在各个数据集中的CSI中的NWP预测高于NWP。最值得注意的是，我们的模型是在大雨条件下胜过NWP方法的第一种深度学习方法。这些结果突出了我们模型在减少极端降雨事件的严重后果方面的潜在影响。我们的数据集和代码可在https://github.com/yyyujintang/postrainbench上找到。
联合国麻醉品实验室培训
涵盖的主题包括犯罪现场急救人员的职责、现场交接的概念、现场保存的延续以及证据保护。学员将培养识别、记录和保存现场和物证所需的技能。他们将学习如何使用和维护 CSI 设备和材料、实施防污染措施、记录和记录现场以及恢复、保存、记录和包装物证。在整个课程中，质量保证原则将强调严格标准和准确性的重要性。
我们如何与6G塑造移动连接的未来？
11 1 Eren Balevi，Akash Doshi，Ajil Jalal，Alexandros DiMakis，Jeffrey G. Andrews，“使用深层生成网络的高维通道估计”，IEEE JSAC，2021年； 2 RP-213599，“新SI：NR空气界面的人工智能研究（AI）/机器学习（ML）”，3GPP RAN PLENARY，2021年； 3 Chao-kai Wen，Wanting Shih，Shi Jin，“大量Mimo CSI反馈的深度学习”，IEEE无线通讯，2018年；
angi17-104.pdf - 空军 - AF.mil
本指令与 MPTO 00-33A-1001《通用网络空间支持活动管理程序和实践要求》和 MPTO 00-33D-2002《网络空间工程安装活动管理》相链接。本指令进一步定义了 MPTO 00-33D-3005《使用网络空间基础设施规划系统 (CIPS) 第 5 版管理网络空间基础设施》。本指令制定政策和程序，并为空军国民警卫队 (ANG) 网络空间系统集成商 (CSI) 规划网络空间系统（也称为指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察 (C4ISR)）和通信与信息 (C&I) 系统要求提供指导。除非另有说明，否则所有对 CSI 的引用均应理解为指 ANG 网络空间系统集成商-基础级别 (CSI-B)。使用 AF 表格 847《出版物变更建议》将建议的变更和有关本出版物的问题提交给主要责任办公室 (OPR)；通过适当的职能指挥链将 AF 表格 847 从现场路由。本出版物不得在联队级别补充。NGB-A2/6W 是本出版物的豁免机构，包括非分层合规性项目。本出版物中放弃联队/单位级别要求的权力不适用。确保根据本出版物中规定的流程创建的所有记录均按照 (IAW) 空军指令 (AFI) 33-322《记录管理和信息治理计划》进行维护，并根据 IAW 空军记录信息管理系统记录处置时间表进行处置。
2021/05/25高级反应堆Geis Docs
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MMWave中多光束组合的自我发注意力增强学习3D-MIMO Systems
抽象的机器学习一直在赋予系统设计各个方面的无线通信能力，其中基于加固的方法（RL）方法可以直接与环境互动，并有效地从收集的经验中学习，从而引起了很多研究的关注。在本文中，我们提出了一种新颖且有效的基于RL的多光束组合方案，用于未来毫米波（MMWAVE）三维（3D）多输入多输入 - 多数输出（MIMO）通信系统。所提出的方案不需要完美的渠道状态信息（CSI）或通常在实践中很难获得的精确用户位置，并且很好地解决了由多用户，多路径和多孔通信系统的极为巨大状态和动作空间产生的计算复杂性的关键挑战。尤其是，提出了一个自我发项的深层确定性策略梯度（DDPG）的束选择和组合框架，以自适应地学习没有CSI的3D光束成型模式。我们旨在通过优化每个用户的服务束集和相应的组合权重来最大化MMWAVE 3D-MIMO系统的总和。为此，利用基于变压器的自我发项DDPG来获得输入元素的全局信息，并精确地捕获信号方向，从而实现了最佳的光束形式设计。仿真结果验证了所提出的自我发项DDPG的优越性，而不是在各种情况下的总和率方面的基于AI的光束成型方案。