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脑膜炎球菌组A，C，W-135和Y结合疫苗
Menveo的重要风险是需要特殊风险管理活动以进一步调查或最小化风险的风险，以便可以安全地管理药用产品。重要的风险可以被视为确定的或潜在的。确定的风险是与Menveo使用联系的充分证明的问题。潜在的风险是基于可用数据可能与该药物使用的关联的问题，但是该关联尚未建立，需要进一步评估。缺少信息是指有关目前缺失并需要收集药物安全性的信息（例如长期使用该药物）；
霍普夫代数、量子群和拓扑场论
5 拓扑场论和量子码 149 5.1 关键范畴和关键霍普夫代数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .... .... 184 5.5.6 拓扑量子计算和 Turaev-Viro 模型 . . . . . . . . . . . . 185
遗传相似性与遗传祖先作为人类遗传学样本描述符
样本标签研究人员选择适用于下游分析的人类基因组数据形状以及其他人如何解释结果。一些样本标签，例如种族或种族，以模棱两可和不一致的方式应用（Panofsky和Bliss，2017年； Popejoy等人。，2020年； BYEON等人。，2021）。今天，样本描述符通常还包括对样品基因组数据分析的标签。研究人员使用的一个常见的遗传样本描述是“遗传血统群体”：例如，将生活在美国的个体标记为具有“欧洲遗传血统”或“非洲遗传血统”。由于这些标签是基于统计方法，因此它们似乎比根据社会分组分配的标签要少。但是，使用流行基因组学方法来分配人群描述符，其自身相交的挑战。的确，遗传血统标签显然是混乱的根源，范围和遗传标签之间的滑倒与社会标签之间的底漆（参见Mathieson和Scally，2020年； Lewis等； Lewis等，2022年，最近呼吁对我们的遗传血统的含义更加准确。从这个角度来看，我认为人类遗传学的领域应远离使用遗传血统作为样本描述符。这样的术语是不精确的且潜在的误导性，并且对于大多数应用，研究人员都使用它们来指示与某些预定的样本集的遗传相似性或相关性。许多在大多数应用中，人类遗传学家实际上与控制遗传相似性，地理和环境的比较有关，而不是祖先人群的某些模糊概念。
量化措施等效性
摘要。- 我们启动了对成品类型组之间测量的等效性的定量研究。这样做，我们扩大了已成为l p的等效性的经典的上下文。在本文中，我们关注的是普通群体的情况，该类别为此我们展示了刚性定理以及几个灵活性结果。我们的刚性结果规定，等级曲线具有非常笼统的单调性能，尤其涉及其综合等价不变性。这对两个平均组之间可能测得的耦合的整合程度提供了明确的“下端”。该结果在组几何形状中也具有意外的应用：在平均组之间粗大潜水下，等值谱是单调的。在其他应用中，这导致存在3组的连续体，这些群集彼此陷入了任何粗糙的景象。我们的灵活性结果包括表现出明确的轨道等价，并具有某些平均组之间规定的集成性特性。我们为此介绍了一种新工具：Følner的铺路套房。在许多情况下，我们扣除了使用等法轮廓获得的定量阻塞对于具有对数误差的误差因素是最佳的。我们还获得了两个重要的准时分析的重要不变性，在可集成的轨道等效性下没有保留：渐近维度和有限呈现的事实。
基于超限电量外送风险的风电场群共享储能容量配置
风电场储能可以平抑风电出力波动，共享储能可以降低储能设备建设成本，激发风电场投资储能的积极性。风电基地由多个风电场群组成，现有的研究方法并未考虑如何在风电基地内风电场群间分配共享储能。本文提出一种面向风电场群的储能容量分配方法。首先建立共享储能分配双层模型，上层模型以风电基地超限功率外送风险最小为目标，优化各风电场群共享储能分配；下层模型根据储能容量分配计算各风电场群的超限功率外送，并将超限功率值传递至上层模型。双层模型可转化为可顺序求解的两阶段模型；采用比利时风电基地进行数值模拟，验证所提模型的有效性。最后，分析了信心水平、总储能容量、风险偏好因子的敏感性。
心律监测工具在有症状的患者中的临床应用和高风险组筛查
1个心脏病学系，医院DoEspíritosantodeévora，évora，葡萄牙； 2英国伦敦Barts Health NHS Trust的Barts Heart Center心脏病学系； 3英国伦敦Bartshealth NHS Trust，纽汉姆大学医院心脏病学系； 4英国伦敦大学伦敦大学学院健康信息学研究所； 5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州的心血管司； 6美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所心血管医学系； 7神经科学，成像和临床科学系“ G.D'Annunzio” Chieti-Pescara大学，意大利66100 Chieti； 8 Casa di Cura Villa Serena心脏病学系，意大利CittàSant'angelo； 9隆德大学临床科学系，205 02Malmö，瑞典； 10瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院心脏病学系； 11瑞典斯德哥尔摩卡罗林斯卡研究所医学系；英国帝国帝国学院哈默史密斯医院校园心脏病学系12；和13 NIHR生物医学研究部，威廉·哈维研究所，伦敦皇后大学，伦敦，英国，
多模式脑行为跨年龄组的不对称概括
Battaglini，M.，Gentile，G.，Luchetti，L.，Giorgio，A.，Vrenken，H. M.，Rocca，M。A.，Preziosa，P.，Gallo，A.，…De Stefano，N。（2019年）。寿命规范性数据有关大脑体积变化的速率。衰老的神经生物学，81，30 - 37。https：//doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2019。05.010 Cam-Can Consortium，Samu，D.，Campbell，K。L.，Tsvetanov，K。A.，Shafto，M。A.，＆Tyler，L。K.（2017）。随着年龄的增长而保留的认知功能取决于网络响应中的域依赖性变化。自然通讯，8（1），14743。https：//doi.org/10.1038/ NComms14743 Chan，M。Y.，Park，D。C.，Savalia，N。K.，Petersen，S。E.和Wig，G。S.（2014）。减少了整个健康成人寿命中大脑系统的分离。美国国家科学院的会议记录，111（46），E4997 - E5006。Cox，R。W.（1996）。afni：用于分析和可视化功能磁共振神经图像的软件。计算机和生物医学研究，29（3），162 - 173。Dale，A.，Fischl，B。，＆Sereno，M。I.（1999）。基于表面的皮质分析：I。分割和表面重建。Neuroimage，9（2），179 - 194。https：//doi.org/10.1006/nimg.1998.0395 Destrieux，C.，Fischl，B.，Dale，A。，＆Halgren，A。，＆Halgren，E。（2010）。使用标准解剖学名称的人皮层回旋和硫酸自动曲柄。Neuroimage，53（1），1 - 15。（2016）。Soc。Dhollander，T。和Connelly，A。一种新型的迭代方法，可以从仅单壳（ + b = 0）差异MRI数据中获得多组织CSD的益处。24 int。宏伟。共振。Med，24，3010。Esteban，O.，Markiewicz，C。J.，Blair，R。W.，Moodie，C.A.fmriprep：用于功能性MRI的强大预处理管道。自然方法，16（1），111 - 116。Fan，L.，Li，H.，Zhuo，J.，Zhang，Y.，Wang，J.，Chen，L.，Yang，Z.，Chu，C.，Xie，S。，＆Laird，A。R.（2016）。 人类Brainetome Atlas：基于连接架构的新大脑图集。 大脑皮层，26（8），3508 - 3526。 Fischl，B。和Dale，A。M.（2000）。 通过磁共振图像测量人脑皮质的厚度。 美国国家科学院的会议录，97（20），11050 - 11055。 Fischl，B.，Liu，A。和Dale，A。M.（2001）。 自动流动手术：构建人类大脑皮层的几何准确和拓扑上正确的模型。 IEEE医学成像，20（1），70 - 80。 Fischl，B.，Salat，D.H.，Busa，E.，Albert，M.，Dieterich，M.，Haselgrove，C.，van der Kouwe，A.，Killiany，R.，Kennedy，D.，Klaveness，S.，Montillo，S.，Montillo，A.，Makris，A. 整个大脑分割：人脑中神经解剖结构的自动标记。 Neuron，33，341 - 355。 磁共振图像的独立序列分段。 （1999）。Fan，L.，Li，H.，Zhuo，J.，Zhang，Y.，Wang，J.，Chen，L.，Yang，Z.，Chu，C.，Xie，S。，＆Laird，A。R.（2016）。人类Brainetome Atlas：基于连接架构的新大脑图集。大脑皮层，26（8），3508 - 3526。Fischl，B。和Dale，A。M.（2000）。通过磁共振图像测量人脑皮质的厚度。美国国家科学院的会议录，97（20），11050 - 11055。Fischl，B.，Liu，A。和Dale，A。M.（2001）。 自动流动手术：构建人类大脑皮层的几何准确和拓扑上正确的模型。 IEEE医学成像，20（1），70 - 80。 Fischl，B.，Salat，D.H.，Busa，E.，Albert，M.，Dieterich，M.，Haselgrove，C.，van der Kouwe，A.，Killiany，R.，Kennedy，D.，Klaveness，S.，Montillo，S.，Montillo，A.，Makris，A. 整个大脑分割：人脑中神经解剖结构的自动标记。 Neuron，33，341 - 355。 磁共振图像的独立序列分段。 （1999）。Fischl，B.，Liu，A。和Dale，A。M.（2001）。自动流动手术：构建人类大脑皮层的几何准确和拓扑上正确的模型。IEEE医学成像，20（1），70 - 80。Fischl，B.，Salat，D.H.，Busa，E.，Albert，M.，Dieterich，M.，Haselgrove，C.，van der Kouwe，A.，Killiany，R.，Kennedy，D.，Klaveness，S.，Montillo，S.，Montillo，A.，Makris，A.整个大脑分割：人脑中神经解剖结构的自动标记。Neuron，33，341 - 355。磁共振图像的独立序列分段。（1999）。Fischl，B.，Salat，D.H.，van der Kouwe，A.J.W.，Makris，N.，Ségonne，F.，Quinn，B.T。，＆Dale，A.M。（2004）。 Neuroimage，23（Suppl 1），S69 - S84。 https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.07.016 Fischl，B.，Sereno，M.I。，＆Dale，＆Dale，A. 基于表面的分析：II：通货膨胀，变平和基于表面的坐标系。 Neuro-图像，9（2），195 - 207。https：//doi.org/10.1006/nimg.1998.0396 Gao，M.，Wong，C.H。Y.，Huang，Huang，H.，Shao，Shao，Shao，R. 基于连接的模型可以预测老年人的速度。 Neuroimage，223，117290。https：//doi.org/ 10.1016/j.neuroimage.2020.117290 Gao，S.，Greene，A.S.，Constable，R.T。，＆Scheinost，D。（2019）。 组合多个连接组可改善表型度量的预测建模。 Neuroimage，201，116038。https：//doi.org/10.1016/j。 Neuroimage.2019.116038Fischl，B.，Salat，D.H.，van der Kouwe，A.J.W.，Makris，N.，Ségonne，F.，Quinn，B.T。，＆Dale，A.M。（2004）。Neuroimage，23（Suppl 1），S69 - S84。https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.07.016 Fischl，B.，Sereno，M.I。，＆Dale，＆Dale，A.基于表面的分析：II：通货膨胀，变平和基于表面的坐标系。Neuro-图像，9（2），195 - 207。https：//doi.org/10.1006/nimg.1998.0396 Gao，M.，Wong，C.H。Y.，Huang，Huang，H.，Shao，Shao，Shao，R.基于连接的模型可以预测老年人的速度。Neuroimage，223，117290。https：//doi.org/ 10.1016/j.neuroimage.2020.117290 Gao，S.，Greene，A.S.，Constable，R.T。，＆Scheinost，D。（2019）。组合多个连接组可改善表型度量的预测建模。Neuroimage，201，116038。https：//doi.org/10.1016/j。Neuroimage.2019.116038
人们不愿意使用医疗人工智能的多样性：通过潜在概况分析识别亚群
医疗人工智能 (AI) 对未来的医疗保健系统至关重要。医疗 AI 研究使用以变量为中心的方法，从知识、态度和行为层面孤立地研究了人们对使用医疗 AI 的抵触情绪，同时忽略了存在一些亚群，他们的知识、态度和行为的综合水平可能存在差异。为了解决文献中的这一空白，我们采用以人为本的方法，采用潜在概况分析来考虑人们的医疗 AI 客观知识、主观知识、消极态度和行为意图。在两项研究中，我们确定了三种不同的医疗 AI 概况，它们根据人们对医疗 AI 的信任和感知风险而系统地变化。我们的研究结果揭示了人们不愿使用医疗 AI 的本质，以及不同特征的个体在医疗 AI 方面可能具有不同的知识、态度和行为。
迈向社会群体的计算理论：在 conf 上下文中表示任何和所有社会群体的一组有限的认知原语
目前，我们尚无完善的理论来解释当人类思维表征一个社会群体时，它所表征的是什么。更糟糕的是，许多人认为我们知道。这种错误观念是由当前情况造成的：到目前为止，研究人员一直依靠自己的直觉将社会群体概念与特定研究或模型的结果联系起来。这种对直觉的依赖虽然有必要，但却付出了相当大的代价。冷静来看，现有的社会群体理论要么是 (i) 字面意义上的，但远远不够（比如建立在经济博弈之上的模型），要么是 (ii) 仅仅是隐喻性的（通常是包含或包含隐喻）。直觉填补了明确理论的空白。本文提出了一种计算理论，解释冲突背景下的群体表征的字面含义：它是将代理分配给少数三元交互类型中的特定角色。这种群体的“心理定义”为社会群体的计算理论铺平了道路——因为它提供了一种理论，说明表示和推理群体的信息处理问题究竟是什么。对于心理学家来说，本文提供了一种概念化和研究群体的不同方法，并表明非同义反复的社会群体定义是可能的。对于认知科学家来说，本文提供了一个计算基准，可以以此为标准衡量自然智能和人工智能。
分析目标消费者群体和优化乐高玩具品牌的营销策略
摘要：Lego是一个手工制作的玩具品牌，历史悠久，并且在玩具构建块市场中稳固。如今，随着电子产品逐渐控制娱乐市场，乐高的基础市场也逐渐受到电子产品的影响。各个年龄段的人都更愿意选择视频游戏，因此乐高应该慢慢将其障碍纳入电子市场。因此，本文根据乐高积木的主要消费者群体分析了乐高和电子产品市场的当前市场状况。利用对乐高产品和电子产品，问卷调查以及对乐高积木的主要目标消费者的访谈的市场研究，以及对乐高竞争者品牌的分析，可以在此阶段得出乐高积木的主要消费者群体，这是由于共同的市场状况，以及乐高乐团商店的主要状况。因此，有可能提出新的市场开发，商店修改，即为乐高的广告和促销修改。最后，我们分析了乐高进入电子市场的机会以及与电子产品的整合程度，并提出并结论总体市场以及进入乐高的电子市场。