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相关免疫细胞浸润的生物信息学分析...
方法：用于对ONFH患者和健康对照组中的mRNA表达训练进行仔细检查，其数据整合来自GEO数据库。de mRNA。通过基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因本体论（GO）功能分析以及基因集富集分析（GSEA）的基因和基因组（KEGG）途径富集分析，基因和基因组百科全书（GSEA）探索了DE mRNA的生物学功能。此外，支持向量机 - 递归特征消除（SVM-RFE）和最低绝对收缩和选择操作员（Lasso）（Lasso）被用来辨别与该疾病相关的诊断生物标志物。接收器操作特征（ROC）分析用于评估特征基因的统计性能。使用QRT-PCR在从ONFH患者和健康对照组中获得的骨组织中进行关键基因的验证。成骨分化，以验证关键基因与成骨分化之间的相关性。最后，执行免疫细胞进行锻炼分析以评估ONFH中的免疫细胞失调，同时探索免疫细胞内效率与关键基因之间的相关性。
深度神经网络修剪的最佳运输
最佳运输，也称为运输理论或Wasserstein指标，是一个数学框架，它解决了找到最有效的方法将质量或资源从一个分布转移到另一种分布的最有效方法的问题，同时最大程度地减少了一定的成本函数[1,2,3]。最初在18世纪作为物流和经济学工具开发，最佳运输在现代数学和各种科学学科（包括计算机科学和机器学习）上引起了极大的关注。在其核心方面，最佳运输旨在通过找到将一个分布的质量重新分配以匹配另一个位置的成本，从而量化两个概率分布之间的相似性。这个优雅而多才多艺的概念在不同领域中发现了从图像处理和数据分析到经济学[11]和神经科学的应用，使其成为具有广泛含义的强大而统一的数学工具[12]。
loncastuximab tesirine用于治疗复发或难治性大的B细胞淋巴瘤和高度B细胞淋巴瘤2或更多全身性治疗后的B细胞淋巴瘤
3.1复发或难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）和高级B细胞淋巴瘤（HGBL）都是非霍奇金淋巴瘤的侵略性类型。症状和疾病的治疗对于患有这种疾病及其护理人员的人的身体和精神上都可能产生严重影响。两次或更多全身性治疗后DLBCL的临床途径正在发展。没有HGBL的标准治疗途径，因此通常遵循与DLBCL相同的治疗途径。患者和临床专家建议DLBCL和HGBL很难治疗，并且通常需要密集的治疗选择，因此拥有其他治疗选择很重要。委员会得出的结论是，该人群没有满足的需求，而Loncastuximab Tesirine提供了一种新的潜在治疗选择。
入学考试教学大纲
研究和研究类型：研究的含义 - 研究动机的目标。研究方法与方法论。研究类型 - 描述性与分析，应用与基本，定量与定性，概念与经验。研究过程。良好研究的标准。研究公式 - 定义和制定研究问题 - 选择问题 - 定义问题的必要性 - 文献综述在定义问题中的重要性 - 文献综述 - 主要和次要来源 - 评论，评论，专着，专着 - 网络 - 作为来源 - 搜索网络 - 搜索网络 - 关键文献审查 - 从文学审查中识别缺乏审查 - 从文学审查中识别工作 - 开发工作 - 锻炼 - 锻炼 - 锻炼的研究。数据收集和分析：研究的执行 - 数据的观察和收集 - 数据收集方法 - 建模，研究的数学模型，采样方法 - 数据处理和分析策略。使用统计软件包的数据分析 - 假设检验，概括和解释。
躁郁症的心理教育手册
尽管双极疗法的支柱是药物治疗，但心理教育是一种技术，被证明是对药物的附加功能非常有效的，有助于减少所有类型的双极复发和住院。该目的是提高患者对疾病的理解，从而依从性掌握疗法。基于非常成功的基于证据的巴塞罗那计划，本书是务实的治疗师指南，讲述了如何为双极患者实施心理教育。使用巴塞罗那心理教育计划中提取的会议和案例，它为如何进行心理教育小组提供了实用的指导。此外，它为读者提供了大量实用的技巧和技巧，并为最大程度地提高了双相心理教育的好处。作者组成了第一个小组，以表明心理教育的效率为一种主要的治疗，并具有悠久的进行双相心理教育的历史。
用于检测氢泄漏的机器学习模型
氢管道（HPL）是实现氢社会的氢运输系统之一。HPL氢泄漏是一个挑战，因为氢具有较宽的易燃范围和低最小点火能。因此，必须迅速检测到HPL的氢泄漏，应采取适当的动作。泄漏检测对于HPL的安全操作很重要。HPL的基本泄漏检测方法涉及监视传感器的压力和流速值。但是，在某些情况下，很难使用此方法区分非泄漏和泄漏条件。在这项研究中，我们根据压力和流速数据之间的关系，将使用机器学习（ML）的泄漏检测方法重点关注。将基于ML的泄漏检测方法应用于HPL面临两个挑战。首先，在过程设计阶段，ML的操作数据不足。其次，由于泄漏不经常发生，因此很难在氢泄漏过程中获得压力和流速行为。因此，这项研究采用了一种基于使用HPL物理模型模拟的数据，采用了一种无监督的ML方法。首先，构建了HPL（HPL模型）的物理模型，并根据数据
信息安全：2024财政年度对史密森学会信息安全计划的独立评估
•衡量零信托实施 - 要求机构在2024财年之前采取离散步骤，以实现EO 14028和M-22-09的目标，将美国政府迈向零信托网络安全原则。OMB曾与机构CIO和首席信息安全官以及网络安全和基础设施安全局（CISA）合作，以确保FISMA数据收集中使用的指标与这些优先级相一致。联邦政府不再认为任何联邦制度或网络是“信任”的，除非有清晰的数据是合理的；这意味着必须考虑内部流量和数据。由于现代的网络威胁参与者在违反外围方面的成功继续取得成功，因此必须评估整个生态系统的网络安全措施至关重要。•多因素身份验证和加密（EO 14028） - 根据EO，需要机构完全采用多因素的身份验证和加密，以便在静止和运输范围内到2021年11月8日。对于在命令之日起180天内无法满足这些要求的机构，该机构负责人被指示通过CISA，OMB董事和国家安全事务总裁助理向国土安全部长提供书面理由。•改善安全私人关系协调 - 虽然独立和独立的学科，但安全和隐私也有密切的关系。对这些学科的协调对于管理安全和隐私风险和遵守适用要求至关重要，包括OMB备忘录M-22-01中概述的要求，通过端点检测和响应改善了网络安全脆弱性的检测以及对联邦政府系统对联邦政府系统的发现。例如，当发生违规时，这种协调至关重要，该备忘录强调了有关跟踪和记录OMB Memorandum M-17-12中违规行为的角色提供的指导，为违反个人身份信息的违规做准备和响应。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。