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参数生长过程的随机辅助多孔材料
辅助结构是具有负poisson比率的材料：拉伸时，它们垂直于施加力[26，29]，这是看似违反直觉的特性。辅助材料由于其出色的休克吸收，断裂韧性或振动吸收而发现了多个领域的应用[61，51，25，30，49，45]。大量研究致力于设计辅助机械材料[25,12,58]，这些材料从其小规模几何形状的特定布置中得出了其物理特性。最近的制造技术可以制造复杂的小规模结构，因此可以制造辅助材料。随机材料具有一些显着的优势。In particular, they are more resilient to fabrication-related symmetry-breaking imperfections [ 44 ], can smoothly and seamlessly grade material properties [ 28 ], are well suited to manufacture isotropic structures [ 40 , 21 ], are excellent candidates for energy-absorbing applications [ 10 , 39 , 23 ], and allow to compute the material geometry efficiently [ 34 ].虽然重复的周期性结构定义了大多数辅助材料，但独特的研究线对随机辅助材料感兴趣[36]，因为它们比周期性结构具有某些优势[46，62，27]。辅助聚合物泡沫[29，8]在80年代报道，并广泛用于工业应用中。细胞泡沫的几何形状通常是理想化的，并用Voronoi图[17]进行建模，一些研究辅助泡沫的作品是从建模获得辅助泡沫的最常见过程是压缩一个偶然的透明细胞泡沫，以迫使细胞肋骨扣紧，从而产生一个加热到其软化温度的恢复结构[9，1]。
Zeon同意建立一家专门为中国国内市场锂离子电池销售阳极固定器销售的合资企业
Zeon Trading（上海）有限公司（总部：中国上海；董事长：Hidenori Yukishige），他是Zeon Corporation的全体子公司（Zeon; Zeon;总部：Chiyoda-Ku，Tokyo，Tokyo; Tokyo; Tokyo; Tokyo;总裁;总裁兼首席执行官：Tetsuya Toyoshima），与Z的材料相关，CONED CONY CHEY CHEY cony geny chuhundy chuhuh geny con they geny chuhuh geny geny geny geny geny con。 （Chenyu;总部：中国Zhuhai；主席：Li Xiaohua），上海能源新材料技术公司有限公司的会员（Semcorp;总部；中国上海；中国上海；董事长：Paul Xiaoming Lee），为Anode Venture Binders in Lithioum-ion-In-In-In-In-In-In-In-In-ion cattries建立了联合销售企业。联合销售合资企业定于2025年4月底成立。联合销售合资企业将在Zeon授予的Chenyu制造的Chenyu制造的中国国内产品中拥有独家销售权，其中包括用于锂离子电池中使用的阳极粘合剂的制造技术和知识产权。该合作伙伴关系的目标是通过利用Semcorp的销售渠道进一步扩展中国国内市场的阳极粘合剂业务，Semcorp的销售渠道拥有中国的分离器*市场的第一份额，并整合了Zeon多年来与Chenyu竞争性的制造成本一起培养的阳极粘合剂技术。Zeon将通过扩展其含锂离子电池的阳极粘合剂业务为人们提供可持续的地球和安全和舒适的生活，这是其在2030年中期业务计划中指定的现有业务之一。* m斑膜膜，由树脂制成，用于将电池内的阴极和阳极分开。联合销售合资企业的轮廓
在分层超导化合物中观察到的交替的三角电荷密度波域
该研究团队使用扫描隧道显微镜（STM）在NBSE 2中捕获了CDW的高分辨率图像，该扫描隧道显微镜（STM）能够以原子级分辨率对结晶表面进行成像。随后，团队成功地清楚地对以星形和三叶草形CDW结构为特征的域的分布模式通过数值确定相对于观察到的原子晶格的位移而进行了。
Mendelian随机化研究吸烟，酒精和咖啡与帕金森氏病有关
帕金森氏病（PD）被认为是一种多因素疾病，涉及遗传易感性和环境因素[1]。流行病学研究表明，一种引人注目的模式，其中几种生活方式行为，包括吸烟，酒精和咖啡，与PD相反[2]，这仍然是争议的，这些逆关联是否是因果关系。PD [3，4]中长期前代的存在增加了可能通过定义为结果先于和影响暴露的情况的反向因果关系来解释它们的可能性。例如，PD前阶段的特征是香烟的食欲不足[5]，而后来发展PD的患者可能会因在多巴胺奖励减少而在前驱阶段戒烟时可能更成功地戒烟[6]。
与KRAS/NRAS和BRAF WILDTYPE经常性，不可切除或转移性结直肠癌的随机开放标签阶段3研究与CETUXIMAB/bevacizumab + folfiri的研究
纯英语摘要背景和研究的目标是Kirsten大鼠肉瘤病毒（KRAS），神经母细胞瘤大鼠肉瘤病毒（NRAS），＆V-RAF鼠类肉瘤病毒性癌基因同源物B1（BRAF）野生型转移性结直肠癌是遗传（CRCS）的亚型（CRCS）的亚型，属于遗传（CRCS）的亚型，定为特殊性。如果无法通过手术完全去除癌症和/或已扩散到其他器官，则包括化学疗法以及实验室制造的蛋白质，可以与人体中的特定靶标结合，但是CRC可以在治疗后返回。*控制细胞生长和繁殖方式的基因的变化。amivantamab是一种双特异性抗体**，与表皮生长因子受体（EGFR）和间质上皮上皮过渡（MET）蛋白结合并关闭它们，可能会杀死或减慢癌细胞的生长。**有助于保护身体免受异物的蛋白质。在这项研究中，研究人员希望学习与化学疗法（FOLFIRI）结合使用的amivantamab是否可以减慢癌症的进展并增加使用西妥昔单抗或贝伐单抗进行相同化学疗法的寿命，如果癌症在初次化疗后恢复了相同的化学疗法。
arf：对抗随机森林
描述对抗随机森林（ARFS）将数据递归分配到完全分解的叶子中，其中特征是共同独立的。该过程是迭代的，具有交替的发电和歧视。数据在每一轮中都变得越来越现实，直到无法可靠地区分原始和合成样品为止。这对于几个无监督的学习任务（例如密度估计和数据综合）很有用。两者的方法都在此软件包中实现。ARF自然处理混合连续和分类协变量的非结构化数据。他们继承了随机森林的许多好处，包括速度，灵活性和稳定的性能和默认参数。有关详细信息，请参见Watson等。（2023）。
精神分裂症患者无麸质饮食的随机双盲住院研究
Daniel J.O. Roche，博士学位1,2 Monica V. Talor，MS 4 Sarah Clark，博士学位2 William W. Eaton，PhD†，5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心，马里兰大学医学院，巴尔的摩大学医学院，美国马里兰州，美国马里兰州； 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系； 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。 4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系，美国马里兰州巴尔的摩； 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系，美国马里兰州巴尔的摩； †指示全部教授通讯作者：Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore，MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611Daniel J.O.Roche，博士学位1,2 Monica V. Talor，MS 4 Sarah Clark，博士学位2 William W. Eaton，PhD†，5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心，马里兰大学医学院，巴尔的摩大学医学院，美国马里兰州，美国马里兰州； 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系； 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。 4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系，美国马里兰州巴尔的摩； 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系，美国马里兰州巴尔的摩； †指示全部教授通讯作者：Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore，MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611Roche，博士学位1,2 Monica V. Talor，MS 4 Sarah Clark，博士学位2 William W. Eaton，PhD†，5 *共享第一作者1马里兰州精神研究中心，马里兰大学医学院，巴尔的摩大学医学院，美国马里兰州，美国马里兰州； 2美国马里兰州马里兰州医学院精神病学系； 3美国马里兰州陶森的Sheppard E. Pratt医院。4约翰·霍普金斯大学医学院病理学系，美国马里兰州巴尔的摩； 5约翰·霍普金斯大学医学院精神病学系，美国马里兰州巴尔的摩； †指示全部教授通讯作者：Maryland Psychiatric Research Center of Maryland Medicine Medicine of Medicine tawes建筑物Tawes大楼55 Wade Ave. Baltimore，MD 21228 dlkelly@som.umaryland.umaryland.edu 410-410-402-68611
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。