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Gallagher, Maria, Torok, Agoston, Klaas, Johanna 和 Ferrè, Elisa Raffaella (2020) 人类行为中的重力先验：一种感知或语义现象
摘要 人类在感知方面表现出重力优势：我们能更精确地判断向下移动物体的速度，而不是向上移动物体的速度，这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而，尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索，还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体，可能混淆了语义和感知线索。在这里，我们通过要求参与者判断通常与重力（球）或逆重力（火箭）相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示，无论物体身份如何，下落刺激都具有感知优势，这表明重力先验是基于感知线索的。
通过封闭式CT
冠状动脉钙评分（CCS）可以通过用于筛查心血管疾病（CVD）的非门控或门控计算机断层扫描（CT）进行量化。和非门控的CT用于常规冠状动脉钙（CAC）筛查，原因是其可负担性。但是，非门控CT成像的伪影对自动评分构成了重大挑战。为了应对由工件引起的评分偏见，我们开发了一种新颖的语义提示得分暹罗（SPSS）网络，用于非门控CT的自动CC。在SPSS中，我们建立了一个共享网络，该网络具有回归监督学习和语义监督学习。我们通过混合不带CAC掩模的非门控CT并用CAC掩模将CT训练SPS。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。 我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。 通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。 此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。
指南谁在婴儿和5岁以下的儿童中预防和管理浪费和营养水肿（急性营养不良）的指南
卫生专业人员基于广泛的诊断和治疗疾病和其他健康问题的理论和事实知识，研究，建议或提供预防，治愈，康复和促销卫生服务。他们可以对人类疾病和疾病的研究以及治疗方法进行研究，并监督其他工人。通常，在与健康相关的领域的高等教育机构进行研究的结果3 - 6年的时间里，通常会获得所需的知识和技能，从而获得一级或更高的资格。卫生专业人员包括医生，护士，助产士，物理治疗师，牙医，辅助医师等。
引用Muller DRP，Stenvers DJ，Malekzadeh A，Holleman F，Painter RC和Siegelaar SE（2023）P
在单个胎盘中，在体内人胎盘灌注中显示胎儿与母性肽浓度比为≤0.017。liraglutide（GLP1激动剂）在人类研究中至少3.5小时后至少3.5小时，在人类研究中至少有一个受试者的胎儿转移。在动物研究中，GLP-1激动剂在母乳中排泄。人类有关排泄的数据不可用。在动物研究中，SGLT2抑制剂通常在三个月期间是安全的，但是在产后第21至90天，在少年大鼠中暴露，这是与人类肾脏发育的第二和第三三个月相吻合的时期，导致肾骨盆和小管的扩张。人类数据由SGLT2抑制剂使用过程中无意中妊娠的药物数据库组成，发现流产和先天性畸形的增加。在动物研究中， SGLT2抑制剂在母乳中排泄并影响新生儿生长，但人类数据尚无。SGLT2抑制剂在母乳中排泄并影响新生儿生长，但人类数据尚无。
不同推荐剂量的钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂的比较安全性：麦内氏型患者：系统
结果：包括12,990例随机分配给10种药理学干预措施和安慰剂的患者的25例RCT。与安慰剂相比，关于生殖器感染（GI）（GI），所有SGLT-2I，除Ertugli lopli ozin和ipragli lof ozin外，与GI的风险更高有关。empagli -lof ozin 10mg/d（88.2％，优势比[OR] 7.90，95％可信间隔[CRI] 3.39至22.08）可能是最危险的基于概率排名，300mg/d（70.8％或5.33，95％CRI 2.25至13.83）。此外，与尿路感染（UTI或2.11，95％CRI 1.20至3.79，87.2％），肾脏损伤（80.7％）和鼻咽炎（81.6％）相比，与尿路感染（UTI或2.11，95％CRI 1.20至3.79，87.2％）相比，Dapagli -lof ozin 10mg/d排名最高。没有观察到
Bangabasi学院数学系
该课程的第一单元为学生提供了戒指，子环，整体域，字段和理想的想法。他们学习理想的运作，戒指同态的概念，同构的概念以及理想集和所有一致性的一组之间的对应关系。在第二个单元中，他们学习了矢量空间，代数和尺寸的子空间和几何意义的概念。他们学会找到矩阵的倒数作为Cayley-Hamilton定理的应用。
自动化Abercrombie：机器学习商标...
商标法保护标记，以使公司能够向消费者发出产品的质量。为了获得保护，商标必须能够识别和区分货物。美国法院通常会在“独特性”（称为Abercrombie Spectrum）上找到标记，该标记将标记归类为幻想，任意或暗示性，因此将标记归类为“固有的独特性”，或者是描述性或通用性的，因此并非固有的。本文探讨了是否可以使用当前的自然语言处理技术在Abercrombie频谱上找到商标。在2012年至2019年之间使用约150万个美国商标注册以及220万相关的USPTO办公室操作，该论文提出了一种机器学习模型，该模型了解商标应用程序的语义特征，并预测商标是否本质上是独特的。我们的模型总体上可以预测具有86％精度的商标行动，并且可以确定商标应用程序的子集，在该子集对其独特性的预测中高度确定。我们进一步分析商标应用程序中的哪些功能推动了模型的预测。然后，我们探索方法的实际和规范性含义。在实际层面上，我们概述了一个决策支持系统，该系统可以作为“机器人商标书记员”，协助商标专家确定商标的独特性。这样的系统还可以帮助商标专家了解商标申请的哪些功能对商标的独特性有最大的作用。在理论上，我们讨论了Abercrombie频谱的规范限制，并建议超越Abercrombie，以换取其独特性不确定的商标。我们讨论了法律中的机器学习项目，不仅如何告知我们将来可能自动化的法律制度的各个方面，而且迫使我们解决可能是看不见的规范权衡。
免疫疗法下HCC和肝功能障碍患者的结果：系统评价和荟萃分析
对流行病学（Moose）指南中观察性研究的荟萃分析进行了审查过程。我们从2017年11月14日至2022年3月25日搜索了PubMed，通过制定关键字搜索。The exact query formulated in Pubmed was as follows: “ (TS = (hepatocellular carci- noma OR HCC) AND TS = (liver dysfunction OR Child- Pugh B OR Child-Pugh C) ” AND TS = (immunotherapy OR nivolumab OR pembrolizumab OR atezolizumab- bevacizumab OR atezolizumab and bevacizumab或durvalumab-tremelimumab或durvalumab以及trem- elimumerab或ipilimumab-nivolumab或ipilimumab和nivolumab）aq4重复的报告。此外，我们手动扫描了包括文章的参考列表。两个审稿人（即和M.S.-Z.）基于标题和抽象阅读的独立选择的潜在相关研究。全文文章，并由同一2个独立审阅者收集并评估资格。在差异的情况下，与高级作家（M.R.）讨论后达成了共识。当作者在同一主题上有超过1个出版物时，最新的选择是为了避免人口重叠。符合条件，在过去5年中提交给国际会议的原始文章或摘要（补充表1中的会议清单，http：//links.lww.com/hep/a46）必须报告根据肝功能（Child-Pugh A，Child-Pugh B，Child-Pugh C或Child-Pugh B/C）的生存结果。我们排除了将免疫疗法与局部治疗或TKI结合使用的研究。
评估semaglutido在...
摘要根据ANVISA，术语不包含在符合传单准则的情况下使用该药物的情况。Semaglutado（Ozepic®）于2018年批准用于2型糖尿病，在体重减轻中显示出积极的结果，并已被人群使用。本研究的目的是评估Semaglutida的关闭标签的使用，而人口经常在里奥格兰德·杜尔（Rio Grande do Sul）内部使用城市的药房。该研究是横向描述性定量类型的。提出了一份问卷，针对20位在里奥格兰德·杜尔（Rio Grande Do Sul）内部的药房中删除Semaglutida的用户有15个客观和描述性问题。通过数据库（Excel®）分析了结果，并将其与描述性文献数据进行了比较，以评估Semaglutado的使用。在研究参与者中，使用锻炼和健康饮食的人使用半吸毒的人获得了更好的效果，达到了24.6％的体重减轻，表明多专业的重要性跟随-up。25％的用户在没有医疗建议的情况下报告了使用该药物。基于参与者BMI，80％的用户不需要针对体重减轻的药理治疗。可以得出结论，获得了更多积极成果的用户已遵守习惯的变化和多专业的遵循。
对细菌应用于生物降解的应用的系统审查和荟萃分析
摘要 - 除了改变人类的生活质量外，塑料废物的积累是影响陆地和海洋生态系统的问题。这项研究的目的是通过系统的综述和荟萃分析评估塑料使用不同种类的细菌的生物降解。该研究具有定量方法，应用类型，文献综述和描述性解释水平的非实验性设计。从Scopus和Web of Science数据库收集了502项研究，从2012年1月至2021年9月。结果表明伪鼠sp。细菌生物降解的低密度聚乙烯（LDPE）的生物降解为1.8％，而假莫纳AK31将聚苯乙烯（PS）的质量降低了19.9％。关于殖民地的生长，一个细菌联盟的生长为1.9e+06 cfu/ml，在聚氨酯薄膜上，副细菌paralicheniformis的生长为6e+5 cfu/ml 30天。最后，得出结论，细菌菌株可以降解塑料，并且为了评估，有必要了解其细菌群体和聚合物的质量减少。