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疾病修饰抗毒药[DMARDS]在Srinagarind Hospital
结果：平均发病年龄为45（SD+12.8）年，中位疾病持续时间为12.4（IQR 7.3至17.5）年。338（94.1％）的总RA患者接受了常规的合成DMARDS [CSDMARD]，同时基于报销类型，202（4.45％）中有9名接受了生物DMARDS [BDMARDS]。最常用的dmard是甲氨蝶呤[MTX]。目前，在359个中，有155名（43.2％）用2个DMARD治疗，而148（41.2％）进行了DMARD单一疗法。患者的疾病活性仅接受Csdmard（s）为低（<3.2），中度（> 3.2至5.1）和高（> 5.1），分别为44.4、45.8和8.2％的比例。接受和收到BDMARD的患者人数很小（21例）。其中，有76.2％的响应者是50％的治疗靶标，而（25％）具有无药物缓解。只有4.5％的长期BDMARD，其中38.1％的疾病活性低[LDA]和61.9％的DAS中等DA。低剂量皮质类固醇[LDC]总体处方为63.5％。在CSDMARDS组中，其使用与较高的DA有关；低，中度和高DA的患者中的52.3、69.7和82.1％。在达到治疗靶标的患者中，有61.8％的缓解率/LDA> 1年。与实现目标相关的因素是缓解，诱导MTX和DMARDS启动后的早期缓解的历史。
深层生成模型会扩大未来模型中的偏见吗？
我们研究了深层生成模型对即将到来的计算机视觉模型中潜在社会偏见的影响。互联网目睹了a-a-a-a-aford图像的涌入，因此对可能伴随的固有偏见产生了担忧，这可能导致有害内容的分离。本文探讨了如果将生成的图像用作未来模型的训练数据，是否会发生有害的反馈回路，导致偏差。我们通过逐步将可可和CC3M数据集中的原始图像替换为通过稳定的差异生成的图像来进行模拟。修改后的数据集用于训练OpenCLIP和图像字幕模型，我们根据质量和偏差进行评估。与期望相反，我们的发现表明，在训练期间引入产生的图像并不能统一扩大偏见。相反，观察到跨特定任务的偏置缓解实例。我们进一步阐述了可能影响这些现象的因素，例如图像生成中的伪像（例如，模糊的面孔）或原始数据集中的预先偏见。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Blöbaum，L。，Torello Pianale，L.，Olsson，L。等（2024）。量化微生物鲁棒
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性（即性能稳定性）这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近，一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法，例如在不同条件，时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中，环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养（DMSCC）实现了微环境的精确维护和操纵，同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里，我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起，以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果，酿酒酵母CEN.PK113-7D，具有用于细胞内ATP水平的生物传感器，暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期，每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道，以评估种群，亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低，但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量，但随着时间的流逝，稳定性最低，在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化，并且很容易适应新的生物，生物传感器，培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母，种群异质性，动态环境，尺度降低，生物传感器，活细胞成像，微流体单细胞培养，营养振荡
出版信息 John, John Jacob, Arash Beiranvand 和 Paul Cuffe。“通过识别走廊对有向无环图中的节点进行聚类
摘要 — 本文提出了一种基于电网内现行功率流条件的节点聚类新方法。为此，首先，将网络的有功功率流状态建模为有向无环图。该有向图明确表示功率流向何处，这有助于监控和分析系统漏洞。有向无环图表示还可以轻松识别仅提供或吸收有功功率的总线：这些总线分别是纯源节点和纯汇节点。对系统中的每个节点应用迭代路径查找程序，以枚举供电的源节点和其将功率转发到的下游汇节点。然后应用新颖的聚类算法将共享同一组可达源节点和汇节点的节点分组在一起。首先提出这种新颖的聚类方法作为一种工具，通过更好地总结大型电网中的总功率流配置来提高控制室操作员的态势感知能力。所提出的方法应用于两个样本电网，并阐述了与河流系统的类比，将支流、分流和中央主流等概念应用于电网。
伊莎贝尔·福尔 我的性别认同是 攻击直升机
我喜欢指甲剪得像激光弧一样，在闻起来像实验室的浴室里涂上鲜艳的油漆。我想长出粗壮的腿，脂肪和肌肉在皮肤下形成纳斯卡线条的形状。我喜欢避孕，喜欢我可以关闭月经，喜欢家庭美容反馈套件，它告诉你吃什么和服用什么来调整你的气味、你的皮肤、你的情绪。我很羡慕，不确定我是想成为还是想和那些在旧互联网上观看的自制视频中的女人做爱。那些制作网络攻击工具包、珠宝和无菌印刷宫内节育器的女人，自己制作巨大的坡跟鞋、合身的胸罩和薄薄的变色龙连衣裙。那些谈论植入物的女人就像她们谈论电脑、手机、工具一样：访问技术，自我表达技术。
8年级路易斯安那州实施放大指南
ldoe形成性评估资源，以支持课堂上的形成性评估，该部门发布了与路易斯安那州科学学生标准相关的离散项目和项目集库。这些项目以及2025年的LEAP练习测试项目可以与高质量课程的指导一起使用，作为学生证明自己学到的知识的机会。ldoe形成性评估资源可以在K-12科学资源网页上找到。
请引用本文：Girish and Sheltzer，（2020）。一种用于识别癌症遗传依赖性的 CRISPR 竞争检测方法，Bio-protocol 10 (14): e3
请以以下方式引用本文：Girish and Sheltzer，（2020）。一种用于识别癌症遗传依赖性的 CRISPR 竞争检测方法，Bio-protocol 10 (14): e3682。DOI：10.21769/BioProtoc.3682。
量化化石燃料造成的空气污染的经济成本...
● 基于最近关于化石燃料燃烧对全球空气污染物水平的贡献以及空气污染对健康的影响的研究进展，首次对化石燃料造成的空气污染的全球经济成本进行评估。● 据估计，2018 年化石燃料造成的空气污染的经济成本为 2.9 万亿美元，占全球 GDP 的 3.3%，远远超过快速减少化石燃料使用可能产生的成本。● 据估计，2018 年有 450 万人因接触化石燃料造成的空气污染而死亡。平均而言，每例死亡导致寿命损失 19 年。● 化石燃料 PM2.5 污染造成 18 亿天的工作缺勤、400 万例儿童哮喘新发病例和 200 万例早产，以及影响医疗成本、经济生产力和福利的其他健康影响。
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -