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外周血指数用Anlotinib预测PFS/OS作为晚期小细胞肺癌的后续治疗
摘要目的：在II阶段Alter-12202（NCT03059797）试验中，Anlotinib显着改善了小型小细胞肺癌（SCLC）患者的无进展生存率（PFS）和总生存期（OS），他们接受了至少2个先前的化学疗法疗法，而与一个地位组相比，他们接受了至少2个先前的化学疗法。为了确定通过Anlotinib治疗预测功效和预后的潜在因素，我们在Anlotinib治疗过程中分析了基线和不良事件（AES）的血液学指数。方法：从2017年3月到2019年4月收集数据，是从Anlotinib的随机，双盲，安慰剂对照，多中心，II期试验中收集的。合格的患者被随机分配2：1，接受Anlotinib或安慰剂，直到疾病进展，无法忍受的毒性或撤回同意。患者每天每3周接受一次酸（12 mg）或类似胶囊（安慰剂）14天。记录了基线时的血液学指数和在最初2个治疗周期中发生的AE。使用Kaplan-Meier检验和Cox回归模型来评估生存差异。结果：将共有82例患者（81例具有完整数据的患者）随机分配接受藻替尼，其中38例接受安慰剂作为对照。多变量分析表明，基线时中性粒细胞与淋巴细胞比> 7.75和乳酸脱氢酶> 254.65 U/L是PFS的独立风险因素。基底升高天冬氨酸氨基转移酶> 26.75 U/L，神经元特异性烯醇酶> 18.64 ng/ml，纤维蛋白原> 4.645 g/L是OS的独立危险因素。在治疗过程中，γγ-谷氨酸转移酶升高和低磷酸血症是PFS较差的独立预测因子，γ-谷氨酸转移酶和高胆固醇血症升高是OS的独立因素。结论：我们的研究初步定义了潜在因素，这些因素在晚期SCLC患者的基线和Anlotinib治疗期间影响了PFS和OS。我们的发现为筛查主要人群和通过Anlotinib治疗进行动态疗效监测提供了基础。关键字小细胞肺癌； Anlotinib;预测因素； PFS; OS
2022 参考附录 - 加州能源委员会
《能源法规》包含新建建筑、现有建筑的增建和改建的能源和用水效率要求（以及室内空气质量要求）。《公共资源法规》第 25402 条第 (a)- (b) 款和第 25402.1 款强调了建筑设计和施工灵活性的重要性，要求 CEC 以“能源预算”的形式建立性能标准，即每平方英尺建筑面积的能耗。为此，《能源法规》既包括规定性选项，允许建筑商使用已知有效的方法来遵守规定，也包括性能选项，允许建筑商在设计方面拥有完全的自由，前提是建筑达到与使用规定性选项的同等建筑相同的总体效率。参考附录与《能源法规》一起采用，其中包含有助于建筑商遵守规定的数据和其他信息。
2023政策，程序，协议，附录
患者必须年龄≥18岁管理高质量的CPR•通风成功管理：可接受的气道管理技术包括气管插管，盲插入气道设备（BIAD）的放置（BIAD）放置，或cricothrototermany eTCO2 eTCO2在可用的空气中均未实现的均可访问率• 93.2°F或32°C）协议AC 12在现场复苏终止心肺复苏术或结核病10的创伤性逮捕中，该逮捕用作适用的•所有参与患者护理的EMS BLS和ALS人员都同意，复苏的停职是适当的
生命周期成本分析的能源价格指数和折现因素 - 2022：NIST手册的年度补充135
（1）联邦能源管理计划的生命周期成本核算手册，国家标准与技术研究所，手册135 - 2022版。本手册是理解生命周期成本和相关经济分析方法的指南，因为它们适用于联邦决策，尤其是遵守10 CFR 436A规则的决策。它描述了所需的程序和假设，定义和解释了如何应用和解释经济绩效指标，提供联邦决策问题及其解决方案的示例，解释了如何使用能源价格指数和折现因素，并提供计算辅助工具和说明来计算所需措施。2020年版扩大了考虑范围，包括联邦可持续性和弹性项目。2022年版扩展了有关定价外部性的讨论，特别是温室气体（GHG）排放。
“使用太空技术对迈索尔·塔鲁克（Mysore Taluk）的森林和农业部门的影响及其对森林和农业部门的影响”
摘要通过使用遥感技术来评估迈索尔·塔卢卡（Mysore Taluka）的水资源，土壤水分以及植被指数进行了一项研究。研究区域位于12.630°N的纬度和76.607°E的纬度之间，涵盖了约79,788公顷的面积。土地使用和土地覆盖（LULC）地图是从Landsat图像和地面真相结合使用的。也尝试找出与气候参数有关的LULC和温度对农业的影响。使用Landsat图像使用用于分析NDVI，NDWI和NDMI图。相反，使用相对湿度，土壤水分，太阳辐射和水径径的数据进行NCEP重新分析。该研究的结果表明，年度最高温度从2000年到2016年升高，而在此期间，年度最低温度和年降雨量减少。2000-2016的NDVI分析表明它是增加的。在NCEP重新分析的情况下，在此期间的相对湿度，土壤水分和水径流的年平均值中观察到降低。年度太阳辐射也显示出增加。发现在迈索尔·塔鲁克（Mysore Taluk）减少了用于谷物，小米，豆类，油种子，棉花和粒土植物的裁剪区域。另一方面，迈索尔·塔卢卡（Mysore Taluka）的水果，蔬菜和甘蔗的裁剪区域显示出来。GCM模型的C-MMAC预测，迈索尔·塔卢克（Mysore Taluk）分别降雨和2020年和2030年的温度下降。关键词：土地使用和土地覆盖，归一化差异植被指数，NCEP重新分析和MODIS数据。
海军部海军航空机密公报索引，1946-1954
文件说明：海军部海军航空机密公报索引，1946-1954 请求日期：2019 发布日期：3029 发布日期：2021 年 7 月 5 日 文件来源：美国海军 governmentattic.org 网站（“本网站”）是第一修正案自由言论网站，是非商业性的，向公众免费开放。本网站及其提供的材料（例如本文件）仅供参考。governmentattic.org 网站及其负责人已尽一切努力使这些信息尽可能完整和准确，但是，可能存在印刷和内容方面的错误和遗漏。governmentattic.org 网站及其负责人对任何个人或实体因 governmentattic.org 网站或本文件中提供的信息直接或间接造成或声称造成的任何损失或损害不承担任何责任。网站上发布的公共记录是通过合法渠道从政府机构获得的。每份文件都标明了来源。对网站内容的任何疑虑都应直接向相关文件的来源机构提出。GovernmentAttic.org 对网站上发布的文件内容概不负责。
DNO通用网络资产指数方法
本文档阐明了一种评估电力分配资产风险的常见方法。它均由所有六个GB DNO组和NIE网络开发，以满足RIIO-ED2的网络资产风险指标的监管要求（2023年4月1日至2028年3月31日）。该文档列出了评估基于条件的风险的总体过程，并指定要使用的参数，价值和条件。用于监管报告目的的评估的集体输出被称为公共网络资产指数方法中的网络资产指数。该方法需要获得OFGEM的批准，可以通过约定的变更过程进行修订。在获得OFGEM的批准后，此方法将要求DNO将其当前流程和实践重新调整为该新标准。一旦实施，将要求DNO每年针对使用该方法计算所实现更改的目标设置的目标报告。这些报告要求在RIIO-ED2监管说明和指导（RIGS）中设置下来。
确定计算出的脑电图指数的不准确性
由于测量值而获得的数据，与测量过程本身有关，以及消除记录的干扰（如果有）的必要性。这些数据可用于进一步的计算，其结果将受到此不准确性的影响。确定计算结果的不确定性水平可能会对结果解释产生重大影响。例如，如果根据计算结果确定的参数会随时间变化，则将其与不准确性的水平联系起来很重要。这些更改可能是由于数据记录不准确。如果计算需要从不同来源集成数据，则计算结果的不准确性将是由于来自这些来源的数据不准确。来自许多来源的数据计算的一种类型是向量空间中的转换。一个简单的例子是测量对象在二维空间中的位置和坐标系的变化。可以使用具有不同参数的两个测量设备进行此类测量。测量坐标系可能与目标坐标系不同。在这种情况下，坐标系进行了转换。让我们假设一种设备提供了非常准确的值，而另一个设备非常不准确。如果我们开始旋转坐标系，则各个轴上的不准确性水平将会改变。它们将成长和收缩，经过360度旋转后，它们将返回其原始值。在计算过程中不确定性值可能会下降的事实排除了使用方法来确定不确定性的不准确性，其中应从坐标系统转换的公式中确定不确定性。可以从以下文章的推论中可以看出，坐标不准确的变化与坐标的方式不变。这使他们可以减少，即使他们不承担负值。坐标系转换的公式非常广泛使用。它不仅限于旋转，更改对象的比例。转换确定对象的大小如何在特定相对论理论，转换为傅立叶，余弦，波浪等中如何变化。
附录 - NPL 出版物
是相机系统能够检测到目标的最小距离。自主系统的传感器系统可能没有标称最小可检测范围，因此原则上它可以是 0 米。雷达利用 FMCW 调制的自主系统的典型雷达传感器没有标称最小可检测范围，因为原则上它可以是 0 米。相机典型的单声道相机系统没有标称最小可检测范围，因此它可以是 0 米。但是，立体相机设置并非如此，因为视场必须有显著的重叠。超声波理论上，最小可检测范围由声波波长的一半给出，这设定了约 5 毫米的理论极限。但是，如上所述，声刺激的脉冲性质会导致发射器传感器中产生振铃，并且在传感器切换到接收器模式以捕获反射能量之前会有延迟。当需要量化与目标的实际距离时，这种振铃将实际系统的最小可检测范围限制在 15 厘米左右，而当需要检测物体的简单存在时，最小可检测范围则低至 3 厘米。
一类索引和图形工具监视温度异常
tebaldi等人7得出的结论是：“气候变化对人类的最大威胁是极端气候事件中的区域变化。”极端事件的确切定义在文献中差异很大。尽管如此，在过去十年中，几项研究试图确定以前的极端事件并投射未来的极端事件。这些研究采用了不同的温度和降水数据来识别回程10-12；频率强度指数的计算13;通过多元统计分析14,15；并根据频率和方差开发指数。16,17气候变化的政府间小组讨论了6种“极端天气事件”的第四次评估报告（AR4），他们讨论了观察到的未来极端事件的极端事件和预测的变化19,20：（1）