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基于多元调整的逻辑回归的二氯苯酚与代谢综合征的关联：一项美国基于全国人口的研究20
调整尿肌氨酸后，2,5-DCP和总二氯苯酚的1个单位增加与MetS患病率高5％有关（表2）。调整了生活方式和饮食因素（模型4）后，总二氯苯酚和MetS患病率之间的关联并不显着，而较高的2,5-DCP浓度仍然具有更高的MetS患病率。在类别分析中，我们还观察到2,5-DCP暴露与MetS患病率之间的显着和正相关。在增加四分位数的多元调整ORS（95％CI）为1.09（0.93-1.28），1.22（1.00-1.49）和1.34（1.04-1.73），在整个模型中为2,5-DCP（趋势4，P = 0.018）。此外，包括P-DCB生物标记物（包括P-DCB生物标志物）作为连续变量的受限立方样本模型，以评估P-DCB暴露和MetS患病率之间的剂量响应关系显示出相似的趋势（图1）。调查
多元生物标志物预测sacituzumab govitecan（...
sacituzumab govitecan（sg）是一种trop-2 ADC，将人源化的抗Trop2单克隆抗体与拓扑异构酶I抑制剂SN-38结合在一起，通过可切除的CL2A链接器5。sg用于两次或多个先前的全身疗法5之后的不可切除或转移性三阴性乳腺癌（TNBC），以及以前曾接受过含铂化学疗法的局部晚期或转移性膀胱癌患者，并且PD-1或PD-1或PD-L1抑制剂6。trop2蛋白的表达，尽管所有客观反应发生在中等或强染色的患者中，但这几乎代表了所有研究人群（88％），提供了层次7的机会7。在Immu-12-01篮子试验中，在9种或更多患者的9种实体瘤类型中的8种观察到了客观反应，其反应率从胰腺癌的0％（0 /16）到TNBC中的33.3％（36/108）8。鉴于在肿瘤类型中观察到的客观反应率的显着差异，我们试图开发SG反应的预测生物标志物。由于我们无法提供来自临床试验的组织样本，因此我们利用了来自晚期实体瘤队列（N = 23,968）的基于可用的下一代测序（NGS）的分子促进数据，以开发多元生物标记物算法，以预测跨毛瘤类型跨瘤物类型的经过观察的目标响应。
多元风能和太阳能预测的最新发展
未来几十年，可再生能源的普及程度将进一步提高。这带来了新的挑战，因为风力涡轮机和太阳能电池板只有在有风和有阳光时才能发电。主要可再生能源的随机性意味着它们需要可靠和准确的预测才能正确整合。间歇性能源发电具有挑战性，因为它破坏了规划和运营能源系统的传统方法。可再生能源生产在多个时间尺度上变化和波动，迫使电网运营商调整其日前、小时前、分钟前和实时运营程序。因此，在可再生能源渗透率高的地区，如丹麦西部和德国北部的风力发电，需要在所有相关时间尺度上进行可靠的预测，以确保电力系统安全经济地运行。以斯堪的纳维亚地区为例，需要在不同时间范围内进行准确的风能和太阳能发电预测，以确保：
多元函数的量子傅里叶分析及其对一类薛定谔型偏微分方程的应用
在这项工作中，我们基于傅里叶分析开发了一种高效的函数和微分算子表示。利用这种表示，我们创建了一种变分混合量子算法，用于求解静态、薛定谔型、哈密顿偏微分方程 (PDE)，使用空间高效的变分电路，包括问题的对称性以及全局和基于梯度的优化器。我们使用该算法通过计算三个 PDE（即一维量子谐振子和 transmon 和 flux 量子比特）中的基态来对表示技术的性能进行基准测试，研究它们在理想和近期量子计算机中的表现。利用这里开发的傅里叶方法，我们仅使用三到四个量子比特就获得了 10-4 –10-5 阶的低保真度，证明了量子计算机中信息的高度压缩。实际保真度受到实际计算机中成本函数评估的噪声和误差的限制，但也可以通过错误缓解技术来提高。
使用多元解码方法评估精神分裂症 ERP 信号的信息内容
多元模式分类（解码）方法通常用于研究典型个体的神经认知处理机制，它们可用于量化单个参与者神经信号中存在的信息。这些解码方法在确定精神病和非精神病人群之间信息表示的差异方面也可能很有价值。在这里，我们检查了精神分裂症患者（PSZ）和健康对照受试者（HCS）的 ERP，他们在工作记忆任务中需要记住屏幕一侧的 1、3 或 5 个项目并忽略另一侧。我们使用 ERP 的空间模式来解码屏幕的哪一侧被保存在工作记忆中。人们可能会认为，由于噪音增加（即试验间变异性更大），PSZ 的解码准确度不可避免地会更低。然而，我们发现在记忆负荷 1 时，PSZ 中的解码准确度高于 HCS，这与之前的研究一致，在之前的研究中，在记忆负荷 1 时，PSZ 中的记忆相关 ERP 信号大于 HCS。我们还观察到，解码准确度与记忆相关 ERP 活动与噪声水平的比率密切相关。此外，我们发现 PSZ 和 HCS 中的噪声水平相似，这与 PSZ 会表现出更大的试验间变异性的预期相反。总之，这些结果表明，多变量解码方法可以有效地应用于个体参与者层面，以了解精神病人群认知功能受损的性质。
使用机载 LiDAR 和多元分析对凡尔登战场（法国）进行战争地形测绘和分类
摘要：士兵作为高效的推土机，在最近关于人类世地貌学的辩论中，可以被视为景观变化的重要地貌驱动因素。由军事活动产生的“极地形态”与一组大小和几何形状各异的人造地貌相对应。它们在第一次世界大战凡尔登战场（法国）尤为常见，该战场是西线最大的消耗战之一。那场战役中的炮击和防御阵地的建设极大地改变了地貌，造成了数以千计的弹坑、掩体和炮位，改变了中、微地形。本文提出了一种创新方法，利用机载 LiDAR 在整个战场上获取的数字地形模型 (DTM)，对这些小规模冲突引起的地貌（不包括战壕等线性特征）进行详尽清点。使用 Kohonen 的自组织映射 (SOM) 和分层凝聚聚类 (HAC) 进行形态分析，以量化和分类大量战争地貌。这种组合方法可以绘制超过一百万个地貌，这些地貌可分为八种不同的形状，包括弹坑和各种士兵制造的地貌（即掩体、炮位等）。使用现场观察进行的检测质量评估表明，该算法成功分类了 93% 的弹坑和 74% 的人类建造的地貌。最后，所制作的图像数据库和地图系列将帮助考古学家和林业工作者更好地管理凡尔登历史遗址，该遗址如今被约 10,000 公顷的大森林覆盖。© 2019 John Wiley & Sons, Ltd.
大型多元空间数据的协方差近似...
本文研究了多个气候模型误差之间的互相关。我们构建了一个贝叶斯分层模型，该模型解释了各个模型的空间依赖性以及跨不同气候模型的跨构成。我们的方法允许具有不可分割的和非稳定的交叉协方差结构。我们还提出了一种协方差近似方法，以促进非常大的多元空间数据集建模和分析中的计算。协方差近似组成的两个部分：一个减少的秩部分以捕获大规模的空间依赖性，以及稀疏的协方差矩阵，以纠正由降低级别近似所引起的小规模依赖误差。我们特别注意近似值的第二部分具有块对基结构。模型拟合和预测的仿真结果表明，在预测过程近似和独立块分析中，提出的近似值的取代。然后，我们将综合方法应用于多个气候模型错误的联合统计建模。
使用多元曲线分辨率与全面的二维气相色谱法相结合的香水中精油的定量分析
使用多变量曲线分辨率（MCR）构建多元定量模型，并使用综合的二维气体色谱法获得了具有频流电离检测（GC×GC-FID）的数据。MCR算法提出了一些重要特征，例如二阶优势和通过交流最小二乘（ALS）过程优化每个纯组件的仪器响应的恢复。使用仅包含已知浓度的精油和谷物酒精作为溶剂的校准集量化迷迭香精油的模型。校准曲线将迷迭香精油和