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估算剪切探针耗散率的最佳实践建议
4 GEOMAR 亥姆霍兹基尔海洋研究中心，德国基尔，5 莱布尼茨波罗的海研究所瓦尔内明德，德国罗斯托克，6 日本海洋地球科学技术振兴机构全球变化研究所 (RIGC)，日本横须贺，7 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋观测研究中心 (GOORC)，日本横须贺，8 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋环境研究组，日本横须贺，9 加利福尼亚大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所，美国加利福尼亚州圣地亚哥，10 南大洋碳气候观测站 (SOCCO)，科学与工业研究理事会，南非开普敦，11 德克萨斯大学奥登计算工程与科学研究所，美国德克萨斯州奥斯汀，12 国家水与大气研究所，新西兰惠灵顿， 13 奥克兰大学物理系，新西兰奥克兰
引用Jia C，Qin Y，Han Y，Ding W，Pei Y和Zhao Y（2025）一种有限的采样策略，用于估计小儿造血
Busulfan（BU）是一种用于化学疗法方案的烷基化剂，以及诸如环磷酰胺（CY）和氟甲滨（Flu）的药物，用于造血干细胞移植（HSCT）。由于对儿童全身照射的长期影响的担忧，基于BU的调节方案已被广泛应用于小儿造血干细胞的调节。但是，BU具有狭窄的治疗窗口，其药代动力学特征显示出显着的个体间变异性，这在儿童中尤其明显（Marsit等，2020）。不足的药物暴露与移植衰竭或复发率更高有关，而过度暴露与毒性增加和与移植相关的死亡率增加有关（Bartelink等，2016）。值得注意的是，BU的效率和不良药物反应与其血液浓度的集中时间曲线（AUC）紧密相关，因此通常需要进行治疗药物监测（TDM）以实现个性化药物管理（Rasor等人，Rasor等，2019; Sweiss等，2019; Sweiss等，2020; Bogn。;Bognàret，2022; bogn- et al et a，202 and a，202 al an a e，202 al an a g an，202 and al a a n a e，202 al。有限的采样策略（LSS）是一种使用药代动力学模型来确定最佳采样
模型 - 敏捷的元学习者用于估计
在许多学科（例如个性化医学）中，随着时间的推移估算异质治疗效果（HTE）至关重要。现有的此任务的作品主要集中在基于模型的学习者上，这些学习者适应了特定的机器学习模型和调整机制。相比之下，模型不足的学习者（所谓的元学习者）在很大程度上没有探索。在我们的论文中，我们提出了几个元学习者，这些学习者可以与型号不合时宜，因此可以与任意机器学习模型（例如变形金刚）结合使用，以随着时间的推移估算HTES。然后，我们提供了一项全面的理论分析，该分析表征了不同的学习者，并使我们能够洞悉特定的学习者何时更可取。此外，我们提出了一种新颖的IVW-DR-LEARNER，即（i）使用双重稳健（DR）和正交损失； （ii）利用我们得出的逆变量权重（IVW），这些权重稳定了DR-als。由于DR-loss中的反质量反应产物，我们的IVW减小极端轨迹，导致估计方差较低。我们的IVW-DR-LEARNER在我们的实验中取得了卓越的性能，尤其是在重叠率较低和长期视野的方案中。
评估 2 剂 Covid 疫苗有效性的挑战......
接种第三剂疫苗的累积发生率在符合接种条件后的 8 周内迅速增加（图 1A）。在年龄 ≥ 65 岁的亚组中，发生率从接种第二剂后 23 周的 1% 增加到 31 周的 93% 或更高。18-64 岁 CV 和 40-64 岁亚组的趋势相似，达到 90% 或更高。在 18-39 岁亚组中，发生率从 15 周后的 1% 增加到 23 周后的 62% 和 38 周后的 73%。与未接受过 SARS-CoV-2 检测的人相比，近期 SARS-CoV-2 检测呈阳性的人接种第三剂疫苗的比例要低 5 倍以上，意外入院后住院的人（尤其是入院时有 COVID-19 代码的人）和开始接受临终关怀的人接种第三剂疫苗的比例也较低（18-39 岁亚群除外，因为他们中此类事件很少见；参见网页图 2-5）。
无事件移动对象从移动自我车辆
虽然HDMAP是自动驾驶的关键组成部分，但获取和维护的昂贵。因此，从传感器中估算这些图的估算有望减轻成本。但是，这些估计值得超过现有的HDMAP，并使用当前的方法来确定低质量图或考虑已知地图的一般数据库。在本文中，我们建议在估计HDMAP时研究的确切情况的现有地图。为了证明这一点，我们确定了3种有用的现有地图（极简主义，嘈杂和过时的）类型。然后，我们介绍了Mapex，这是一个新颖的在线HDMAP估计框架，可说明现有地图。Mapex通过将地图元素编码为查询令牌来实现这一目标，并完善用于训练基于经典查询的MAP估计模型的匹配算法。我们证明Mapex在Nuscenes数据集上带来了重大改进。例如，Mapex-给定嘈杂的地图 - 比MAPTRV2检测器提高了38％，其基于当前SOTA的基础为8％。
估计土狼饮食和对威胁的捕食
随着由于气候变化和人类对景观的修改，世界继续变化，一些物种已受到威胁或灭绝，而另一些物种在这些新条件下蓬勃发展。土狼（Canis Latrans）自1900年代初以来就扩大了整个北美的范围，并于1970年代到达马萨诸塞州科德角。位于鳕鱼外角的鳕鱼角国家海滨是一个受保护区域，其中包含两个威胁性shore鸟物种的重要嵌套栖息地：最小的tern（胸骨antillarum）和管道plover（Charadrius Melodus）。人类的景观修饰，捕食和其他因素导致两种栖息地物种的下降和范围下降。土狼是一种机会主义的杂食动物，消耗了其环境中最容易获得的东西，包括潜在的shore鸟。然而，该生态系统中土狼捕食的毛鸟捕食程度仍然未知。为了了解土狼对受保护的海鸟的潜在影响，我们使用DNA元法编码分析了土狼饮食。这项研究的目标是（i）评估受威胁的海鸟对土狼饮食的存在和贡献，以及（ii）检查土狼饮食中的季节性和基于性别的变化。，我们在2022年秋天（景观上不存在海岸鸟）和2023年夏季（当时在景观上存在海岸鸟）并使用metabarcododing估算饮食饮食组成。我们首先将scat样品构成，以确认物种并基因分类，以识别性别和个体。我们使用样品子集的元法编码来识别shore鸟和其他脊椎动物的存在。总共我们在秋季收集了215个SCAT样本，在夏季收集了213个SCAT样本，分别确定了57个和55个独特的人（两个季节中检测到的21个人）。我们选择了从尽可能多的不同个体中选择的样品来进行元编码，从而从每个独特鉴定的土狼中提供至少一个样本。
太热或太冷估计爱尔兰的周期性位置......
产出缺口衡量的是当前经济产出水平与所有资源以可持续水平使用时可产出的产出水平之间的差异。在一系列指标中，了解产出缺口的大小有助于评估工资和通胀发展情况，并考虑适当的财政政策立场。产出缺口是不可观察的，必须进行估计，因此存在不确定性。本信函描述、实施和评估了一系列用于估计爱尔兰产出缺口的方法。结果表明，在 2022 年和 2023 年经济快速增长后，产出缺口急剧转为正值。估计正产出缺口的规模在 2024 年有所下降，但最新估计表明产出高于其长期可持续水平，存在过热风险。
估计生成-AI的环境影响
由于数字服务越来越多地被部署和使用，因此信息和通信技术（ICT）的环境影响是一个问题。人工智能正在推动这种增长的某些增长，但其环境成本几乎没有研究。大规模生成模型（例如Chatgpt）的最新趋势特别引起了人们的注意，因为他们的培训需要大量使用大量的专业计算资源。这些模型的推断可以在网络上作为服务访问，并将其进一步动员最终用户终端，网络和数据中心。因此，这些服务有助于全球变暖，加重金属稀缺性并增加能源消耗。这项工作提出了一种基于LCA的方法，以考虑生成AI服务的环境影响的多标准评估，考虑到培训模型所需的所有资源的体现和使用成本，从中推断出来并在线托管它们。我们以稳定的扩散作为服务来说明我们的方法，这是一种可在线访问的开源文本对图像生成的深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能量消耗的实验观察。通过敏感性分析，探索了估计用法强度对影响源的影响的各种情况。
减少估计土壤微生物的不确定性
土壤有机碳（SOC）在缓解气候变化和提高土壤生产率方面起着至关重要的作用，而微生物 - 衍生碳（MDC）是持续的SOC池的主要组成部分。但是，估计MDC存储的当前公式有几个限制，从而降低了我们对全球MDC存储的估计的可靠性。通过使用全面的数据集和机器学习方法，我们解决了当前公式和拟议的独特公式的局限性。基于这些独特的公式，我们估计全局MDC贡献了约758 pg。这项研究对于预测总陆碳存储的建模工作具有直接的意义，并且对准确参数化下一代土壤 - 大气C模型具有很大的影响。
估计地上红树林生物量和
- 红树林地区的减少是森林砍伐，城市地区扩展，水产养殖，农业和其他人为活动的结果（Zulfa等，2021; Bindu等，2020; 2020; Kustiyanto，2019; Hamdan等，2016; al。