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肠道菌群与淋巴瘤之间的因果关系：两样本的孟德尔随机研究
结果：我们发现了38个潜在的因果关系，将肠道微生物组中的遗传易感性与淋巴瘤的发育联系起来。一些更明显的结果如下：coprobacter属（OR = 0.619，95％CI 0.438 - 0.873，p = 0.006）表现出对霍奇金淋巴瘤（HL）的潜在保护作用。属属（OR = 0.473，95％CI 0.278 - 0.807，p = 0.006）是弥漫性大B细胞淋巴瘤的保护因素。reminococcaceae属（OR = 0.541，95％CI 0.341 - 0.857，p = 0.009）具有针对卵泡淋巴瘤的暗示性保护作用。lachnospireceaeucg001（OR = 0.354，95％CI 0.198 - 0.631，p = 0.0004）显示出针对T/NK细胞淋巴瘤的保护性。Q检验表明缺乏异质性，MR-EGGER检验没有显示出显着的水平多层。此外，保留的分析未能识别出对整体结果产生重大影响的任何SNP。
子宫内膜免疫分析和精确疗法...
材料和方法：这项随机对照开放的两臂试验包括IVF患者，并在胚胎转移前评估了免疫子宫内膜环境和精确治疗（ET）。2015年10月至2023年2月，有493名患者入学。子宫内膜活检。子宫内膜免疫促进涉及子宫内膜中细胞因子生物标志物的分析。如果诊断出免疫子宫内膜失调，则计算机随机化将患者分配给常规ET（无视免疫发射）或个性化ET（具有适合免疫功能的精确治疗）。主要分析的重点是使用改良意图对治疗人群（MITT）证明精度治疗的优势，不包括没有ET的患者。主要终点是ET第一次尝试后的活出生率（LBR）。
通过 L-PBF 和 L-DED 中的受控随机过程变化实现唯一编码，用于认证和防伪
增材制造技术提供了在局部层面创建和修改材料成分和结构的各种可能性，但往往容易出现不良缺陷和不均匀性。本贡献利用这些缺陷在金属中生成材料固有的隐藏代码和水印，用于认证和防伪应用。通过受控和随机的工艺变化，使用激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺产生了可以通过涡流设备读取和认证的唯一代码。提出了两种方法：首先，使用 L-PBF 制造具有确定形状的体积多孔结构。其次，通过交替工艺参数的 L-DED 制造涂层，导致磁导率的局部偏差。这种非确定性编码方法产生了一种独特的材料结构，可在涡流测量中触发高信号幅度。由于熔池动力学不可复制，伪造变得不可能。统计假设检验证明，该系统能够以 5 亿分之一的确定性防止错误接受或拒绝代码。一种新型锁定系统的低成本设置表明，可以在一秒钟内可靠地感知代码。
坎伯尔经济不平等与学术自由
我将在第二部分中简要介绍衡量不平等的概念和经验问题，从而对过去三十年全球经济不平等趋势进行描述。我们将看到，这些趋势和模式错综复杂，而且不平等加剧并没有普遍的模式。然而，潜在的力量是朝着经济不平等加剧的方向发展的——这些变化反映了政策选择。然后，本节定义了学术不平等，并强调了它与经济不平等之间的双向因果关系。第三部分区分了消极自由和积极自由，并强调积极自由是本文的重点。然后，它评估了经济资源和经济不平等是积极自由（包括积极学术自由）的关键决定因素。如果经济不平等削弱了积极自由，学术不平等又削弱了积极的学术自由。第四部分讨论了在加强积极学术自由的目标下，专门针对学术不平等与更普遍的经济不平等之间的政策平衡问题。第五部分结束。
Guan，J.，Sagar，L。K.，Li，R.，Wang，D.，Bappi，G.，Wang，W。，…Odom，T。W.（2020）。具有受控极化模式的量子点 - 平面激光。 由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文... 用于数据增强的MCMC算法-TSPACE 使用多孔聚酰亚胺气凝胶膜 多偏二敏过程的建模和估计 添加性生产的聚合物纳米复合材料的参数分析：一项实验和多尺度研究 活体微生物饮食摄入在休闲时间和抑郁症状之间的关联中的作用：一种基于人群的研究
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。（a）在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图：输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。（b）激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。（c）在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。（d）在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。（E）在W TM -SLR边带处模拟电场（| E | 2，单位为V 2 /M 2）。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
以下页面提供了已通知的中心领域的教学大纲。
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意大利的经济自由度得分为60.1，这使得其经济...
意大利经济陷入长期放缓的泥潭。尽管多次尝试改革，但经济竞争力却有所减弱。亟需的结构性改革尚未有效实施，经济仍然受到公共财政管理不善和其他体制问题的困扰。公共债务已超过 140%，且还在不断增长，这损害了长期发展的前景。由于监管框架的复杂性，非正规部门仍然占意大利经济活动的很大一部分。