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长期配对的联想刺激不完整的脊髓损伤患者手动肌肉力量的稳定改善 - 病例系列研究
脊髓损伤（SCI）是一种改变生活的疾病，会导致运动，感觉和自主性功能障碍，导致身体障碍和残疾（1）。SCI被归类为不完整的，当某些感觉或运动功能（或两者都保留在s骨段中，低于受伤的水平，或完成时，当所有电动机和感觉函数都远离损伤部位（包括sacrain segments）时，不存在（2，3）。在受伤后的前6至9个月内，自发恢复最为明显（4）。具有综合的物理和职业疗法在康复中，SCI不完整的患者可以恢复功能（5）。在第一年后，在SCI的慢性阶段，常规疗法主要旨在改善先前获得的功能。但是，训练也可以改善手臂和手动肌肉力量和功能（4，6）。对于四方人来说，恢复适合日常活动的手功能是其健康和福祉中最关键的方面（1，7）。这突出了对创新治疗方法的需求。
ECON 747 - 第5讲：不完整的市场，异质代理和预防储蓄
▶在今天的演讲中，异质性将包括特殊收入风险，如完整的市场案例；市场不完整将是使代理人只有非国家或一样的债券，并且面临外在借贷限制
免疫接种史不明或不完整患者的管理工具包
如果您依赖口头免疫接种史，请确保在注明日期的文本条目中清楚地记录对话，包括您获得此信息的原因和方式。例如，详细说明父母/看护人的历史，或使用孩子的出生日期和幻灯片 13 上的海外免疫接种时间表之一或幻灯片 17 上的资源。• 记住！除非有记录在案或可靠的口头疫苗接种史，否则个人应该
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
通过定向自适应动力学和不完全信息揭示测量引起的纠缠
引言：纠缠是量子系统独有的特征，研究其在复杂系统中的动态特性既有基础性动机，也有实际意义。也就是说，人们对理解在哈密顿量和测量诱导动力学相互竞争的系统中纠缠产生的不同阶段有着浓厚的兴趣（例如，参见参考文献 [ 1 – 16 ]）。这里的共同特点是，纠缠的产生取决于对测量结果的了解，即它只存在于单个测量轨迹的层面上[见图 1(a) ]。相反，平均状态（所有测量结果的平均值）通常是高度混合且无纠缠的。因此，直接检测新的纠缠动力学和转变似乎需要对测量记录进行后期选择，这对可扩展的实验实施提出了巨大的挑战 [ 17 ]。为解决这一后选择问题，人们提出了各种想法 [18-29]，并进行了一些相应的实验 [30,31]。其中许多方法侧重于测量替代量（即不直接测量系统纠缠），或研究使用反馈辅助动力学来稳定预选目标状态的效率转变 [该转变可作为实际测量诱导纠缠相变 (MIPT) 的替代 [23-26]]。虽然这些方法不需要后选择，但人们可能会担心反馈辅助动力学中的转变可能截然不同，并且与原始纠缠相变仅存在松散的关系 [25-27,32-35]。
免疫状况不确定或不完整个人的疫苗接种
† DTaP/IPV/Hib/HepB 是目前唯一适合为该年龄段儿童接种的含有高剂量破伤风、白喉和百日咳抗原的疫苗。2017 年 8 月 1 日以后出生且接种过不含乙肝疫苗的初级疫苗的儿童应适时接种 3 剂单价乙肝疫苗。如果他们属于高危人群或接触过乙肝，则应主动为他们接种乙肝疫苗 † † 所有未接种或未完全接种疫苗的儿童在 1 岁以上仅需接种 1 剂 Hib、Men C（直到青少年加强针）和 PCV13。如果接种了 DTaP/IPV/Hib/HepB 疫苗，则第一次预约接种 2 剂含 Hib 疫苗或孩子在后续预约接种额外的 Hib 疫苗无关紧要。如果孩子在国外接种过 PCV10 疫苗，则应为其接种 1 剂 PCV13（接种 PCV10 疫苗后至少 4 周）
预测使用机器学习模型用流动机处理的颅内动脉瘤的不完全闭塞
客观的颅内囊力瘤是血管畸形，导致80％的非创伤性脑出血。最近，流动分流已被用作侵入性较少的手术治疗替代方案。但是，在25％的病例中，他们在6个月后无法完全闭塞。在这项研究中，作者使用Ma-Chine学习（ML）构建了一种工具，以预测与流动机处理后6个月后6个月后的动脉瘤闭塞结果。包括2011年1月至2017年12月之间在第三纪转介中心接受管道栓塞装置治疗的616名患者中，总共667例动脉瘤。为了构建预测工具，进行了两个实验。在第一个实验中，使用与患者风险因素和动脉瘤形态学特征相关的26个特征，将六种ML算法（支持向量机[SVM]，决策树，随机森林[RF]，K-Nearest邻居，XGBoost和Catboost培训）。在第二个例外情况下，使用Shapley添加说明（SHAP）分析在RF模型上提取的前10个功能进行了训练。结果结果表明，即使使用特征子集（83％的精度），即使在LR模型的SVM模型vs 62％的SVM模型与62％的SVM模型vs 62％的精度相比，SVM模型的准确性为89％（精度为83％）。塑形分析表明，年龄，高血压，吸烟状况，分支血管受累，动脉瘤颈部和较大的直径尺寸是有助于准确预测的最重要特征。在这项研究中得出结论，开发了一种基于ML的工具，该工具成功地预测了经过流动转移治疗的颅内动脉疫苗的结果，从而有助于神经外科医生实践更精致的方法和患者量化的药物。
随机过程和遗传阈值效应如何解释不完整的渗透率并为因果疾病机制提供信息？
抽象不完整的渗透性是孟德尔病的规则而不是例外。在综合症单基因疾病中，表型变异性可以看作是多个独立临床特征的不完全渗透性的组合。在遗传学相同的个体中，例如等源性模型生物，根据遗传阈值模型，分子和细胞水平的随机变化是渗透不完全渗透的主要原因。通过定义因果生物学读数和遗传责任值的特定概率分布，随机性和不完整的渗透率提供了有关生物系统中阈值的信息。通过同时对相对简单的表型和单个细胞水平的分子读数进行定量，可以确定阈值的确定阈值。然而，仅使用实验和还原主义方法，对于复杂的形态表型而言，这是更具挑战性的，在这种方法上，因果和效应在时间上分开以及多种生物学模式和尺度。在这里，我考虑如何将观察数据与高置信度因果模型整合在一起的因果推断，可以用来量化不同随机变化来源对表型多样性的相对贡献。总体而言，这些方法可以为疾病机制提供依据，改善了临床结果的预测，并优先考虑基因功能模式和尺度的基因治疗靶标。
Metixene 是转移性癌症和脑转移的临床前模型中的不完全自噬诱导剂
引言：转移是癌症的一个特征，也是癌症相关死亡的主要原因(1)。脑转移是中枢神经系统恶性肿瘤最常见的类型。脑转移常常表现为神经系统损伤，预示着生活质量下降并限制生存结果。据估计，10%–30% 的癌症患者会在疾病的某个阶段发生脑转移(2)。然而，由于诊断技术的提高和通过全身治疗更好地控制颅外疾病，扩散至中枢神经系统的外周癌症的发病率可能正在增加(3, 4)。乳腺癌是脑转移的主要原因之一(5)。它是女性中最常见的癌症，全球每年有 230 万女性受到影响(6)。它也是女性癌症相关死亡的最常见原因，全球几乎每个地区的发病率都在增加(7)。脑转移的发生率取决于乳腺癌的分子亚型，人类表皮生长因子受体 2 阳性 (HER2 阳性) 和三阴性乳腺癌的脑转移率高达 50% (8, 9)。
在高宽高比结构中对原子层沉积过程中的不完全结合性进行建模
原子层沉积允许精确控制膜厚度和形式。它是高纵横比结构（例如3D NAND记忆）的关键推动因素，因为它的自限性行为比传统过程更高的合并性。然而，随着纵横比的增加，经常发生与完全保征的偏差，需要全面的建模以帮助开发新技术。到此为止，我们为存在不完整的整合性的原子层沉积过程中提供了一个模型。该模型结合了基于Knudsen扩散和Langmuir动力学的现有方法。我们的模型通过（i）通过Bosanquet公式融合了气相扩散率以及在Yanguas-Gil和Elam首先提出的建模框架中的反应可逆性，以及（ii）有效地集成在级别设定的地形模拟器中。该模型在侧面高纵横比结构中手动校准了Al 2 O 3的原型原子层沉积结果。我们研究了h 2 o步的温度依赖性，从而提取了0的活化能。178 eV与最近的实验一致。在TMA步骤中，我们观察到Bosanquet公式的精度提高，并以相同的参数集复制了多个独立的实验，这突显了模型参数有效地捕获了反应器条件。