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伊藤色素减退症和不对称哭泣面容
并将这种疾病命名为伊藤色素减退症 [2]。后来人们发现，伊藤色素减退症不仅是一种皮肤病，还会影响其他系统，主要是中枢神经系统和肌肉骨骼系统 [3,4]。一些理论认为，伊藤色素减退症是染色体嵌合体的一种非特异性表现；然而，并不是每例伊藤色素减退症都有这种表现 [5,6]。发病率和患病率估计在 1/7540 到 1/82,000 之间 [6]。色素减退症的典型特征是色素减退性病变，可能呈旋涡状、线状条纹或沿 Blaschko 线的斑块。它们主要出现在躯干上，但也可能出现在四肢、面部和头皮上 [7]。病变可能在出生时或出生后 18 个月内出现 [8]。在此，我们报告了一例患有多种先天性异常且无 HI 家族史的 HI 病例。
fluvio-aeolian系统的定量相分析
抽象理解控制下三叠纪邦特斯坦群体的时间和空间演化的因素，法国东部，不仅对古环境重建而言重要，而且还重要，因为它是上层若细胞园中富含锂富含碱性的地热的含量的重要储层。这项研究的感兴趣间隔，下grèsVosgien组（LGV）由c组成。 200米的混合河流和风化的碎屑沉积物。鉴于露头和矿物质和热勘探区域之间的距离，该地区为露头和储层之间的定量分析和相关性提供了独特的机会。LGV是Buntsandstein群中最厚的形成。但是，迄今为止，尚未发布详细的体系结构分析来揭示其沉积元素的控制因素。在这项研究中，高分辨率相分析用于13个露头和核心，以量化河流和风化的沉积体系结构，并在沉积过程中理解古环境条件。确定了两个相协会。河道相的关联，主要由沉积在狭窄较差的砂岩（偶尔临时通道）中的砂岩组成，对应于总厚度的93％。对以下，过渡和上流机制沉积结构进行特征的800多组地层的分析，分布在不同的建筑元素内，使时间和空间变化的区别以及河流palaeohydraulaulaulaulaulaulaulaulaulaulaulaulaulaulaulaulaulaulaulicaulicaulicaulics的区别。风和水相协会占总厚度的7％的7％，记录了一个由波动的水表和短暂的洪水控制的建筑。的结果表明，风体沙丘和沙片在不同的时间时刻积累。记录在核心中的垂直趋势表明，两种相互关联之间的互动频率的上升增加，并且河流起源较厚的跨层砂岩集的发生率下降，这与LGV的整体逆转堆叠模式相关，将其解释为LGV的整体逆转堆叠模式，被解释为保存的分布式系统（大型分布式系统）（DF）。出现横向广泛的风格沉积物，上覆盖的河流沉积物，通常与在区域尺度上相对干旱条件的作者相关联。但是，证据表明渠道带撕裂是建立这两个相协会的替代解释。这些发现增强了关于编织河流和风化的沉积控制因子的知识
diffsim：生成相的分类概率模型，用于生成相的杂物，suihong xu*，suihong Song，Tapan Mukerji Stanford University Summ
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望，因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此，我们探讨了降解扩散模型，新的生成方法的能力，以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式，数据分布和多样性中的有效性。重要的是，这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外，我们还测试了有条件的扩散模型，以创建逼真的相模型，同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法，例如基于变量图或基于多个统计的方法（MPS），已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力（González等，2008; Linde等，2015）。但是，它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如，变量图仅依靠两点关系来构建地质模型，该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比，MP可以捕获更复杂的地质现象。然而，国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据，在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络（GAN）应用于地理编码（Zhang等，2019; Song等，2021a，2021b）和反转问题（Mosser等，2020; Song等，2023）。但是，gan的培训可能会面临挑战，因为两个神经网络（发电机和歧视者）以对抗性方式同时训练。
改进-Vaccination-apperience-a guide-for- ...
在注射过程中走开（这些干预措施与许多人的首选应对策略相反，并导致恐惧或困扰水平提高），M询问患者正在玩什么卡并适应请求（例如局部麻醉，支持人员，私人房间，在同一臂中注射两种疫苗）m为没有它们但希望分心的患者分散注意力（与感染控制和预防指南有关）M询问患者对他们对手臂的偏爱。如果没有偏爱，请注入非占主导地位的手臂，向患者询问他们偏爱在同一手臂中注入两个疫苗，以鼓励患者放松手臂，以使其放松，以使其松散，摇摆不定，我认为不使用酒精来清洁皮肤，因为此步骤是不必要的，并且会增加预期的压力患者，并会添加victians facies facies night feacientian facies night feacian（如果是feaciens a feacian），则是feacian nigp a feacian nign a feacian（如果曾经的助手）（如果是feacien）。抽吸m如果有多次注射，请在疫苗接种后施用最痛苦的疫苗最后M监测患者症状。建议对昏昏欲睡或容易发呆的患者（可以通过将腿挤在一起来实现），或躺在躺椅上或在健身房律师M M Mat M律师的患者中躺在注射后反应和使用乙酰氨基酚的症状和反馈以告知未来疫苗接种
砂岩成岩作业的第五所学校
学校对以下主题进行了最新的审查：（i）控制参数，这些参数确定沉积环境中沉积物的产生和重新分布； （ii）液压分类和沉积相是早期成岩作用的诱发因素； （iii）沉积学与成岩过程之间的关系； （iv）组成数据作为理解和预测纹理的工具建模； （v）沙子如何转化为砂岩：对压实和碳酸盐，粘土矿物质和石英水泥和替代品的形成（VI）预测储层质量：碳捕获和地热能案例研究。
使用地球物理日志的机器学习辅助岩性预测：Cambay Basin的案例研究
识别和储层相的表征是划定用于碳氢化合物勘探的储层的碳氢化合物区域的主要因素。地球物理日志是在钻孔附近测量的储层相的物理参数，在储层相的解释中起着至关重要的作用。本研究涉及使用地球物理原木上的机器学习（ML）技术在坎贝盆地中岩石BEL的岩性的识别。机器学习的监督技术，例如支持向量机（SVM），ARTI B CIAL神经网络（ANN）和K-Nearest邻居（KNN），用作非线性地球体物理原木岩性学的识别的非线性分类。使用网格搜索交叉验证（CV）方法优化了ML模型的超参数，如ConfusionMatrix评估，auctreceiver操作特性曲线（AUC），精度，召回和F1分数对促进性的促进症状效果。ML模型使用了两个井的地球物理参数，其中有四个已知的杰出岩性（class-a，class-b，class-c和class-c和class-c和class-c和class-c和class-class-c和class-class-class-c和class-class-class）。分别从混淆矩阵中分别为KNN，SVM和ANN的每个岩性的优化和训练的模型，分别以85.4％，87.0和88.9％的形式显示了对真实值的总体正确预测。因此，每个模型从评估参数中的准确性表明，对不同ML模型的组合分析选择优化的ML模型，以更好地实现和验证，以更好地实现和建模岩性。除此之外，接收器手术特征（ROC）还表明，每种岩性的曲线下的整体面积大于90％，其他评估参数（例如精度，回忆和F1得分）的准确性大于84％，除了SVM和ANN类C类D类和Ans类D类案例外。
粘多糖贮积症患者的免疫问题
病例报告 一名 3 个月大的男婴被转诊到我们的门诊部进行免疫接种。该患者被诊断为 MPS 2 型 (MPS-T2)。病史报告称，该婴儿出生于一名 32 岁的母亲，妊娠 34 周，通过自然阴道分娩出生。他的一分钟和五分钟阿普伽评分分别为 5 分和 7 分。体格检查发现，孩子身材矮小，头骨增大，鼻梁低，面部粗厚，手短脚小。出院前，接种了第一剂乙肝疫苗。之后没有报告任何不良事件。建议父母进行常规体检，以评估孩子的生长发育情况，并按照提供的时间表继续免疫接种。