对称的正定定义(SPD)矩阵渗透到许多科学学科,包括机器学习,优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状,SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means,现在是某些应用中的金标准,例如脑部计算机界面(BCI)。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中,或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时,阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵,从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性,并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估,这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线,证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明,所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字:SPD矩阵,平均值,缺少数据,数据插补。
背景:低级别浆液性卵巢和腹膜癌 (LGSC) 是一种罕见疾病,关于其临床和基因组学状况的数据很少。方法:对 1996 年至 2019 年期间在 MITO 中心确诊为 LGSC 的患者进行了回顾性分析。评估了治疗后的客观缓解率 (ORR)、无进展生存期 (PFS) 和总生存期 (OS)。此外,使用下一代测序 (NGS) FoundationOne CDX (Foundation Medicine®) 评估了 56 例患者的肿瘤分子谱。结果:共确定 128 名具有完整临床资料且病理确诊为 LGSC 的患者。首次和后续治疗的 ORR 分别为 23.7% 和 33.7%。 PFS 为 43.9 个月(95% CI:32.4 – 53.1),OS 为 105.4 个月(95% CI:82.7 – 未达到)。最常见的基因变异是:KRAS(n = 12,21%)、CDKN2A/B(n = 11,20%)、NRAS(n = 8,14%)、FANCA(n = 8,14%)、NF1(n = 7,13%)和 BRAF(n = 6,11%)。意外的是,发现了致病性 BRCA1(n = 2,4%)、BRCA2(n = 1,2%)和 PALB2(n = 1,2%)突变。结论:MITO 22 表明 LGSC 是一种异质性疾病,其临床行为对标准疗法有反应,其分子改变也不同。未来的前瞻性研究应根据肿瘤的生物学和分子特征测试治疗方法。临床试验注册:本研究在 ClinicalTrials.gov 上注册号为 NCT02408536。
将患者肿瘤组织样本在细胞外基质 + 化学确定培养基中培养成肿瘤类器官。PDO 被鉴定为 Hoechst 阳性细胞簇,并使用荧光活力染色分别确定每个 PDO 的活细胞和死细胞数量。对每种化合物使用 3 个剂量进行药物筛选,并计算 TO-PRO-3 活细胞测量值的曲线下面积倒数以量化反应。使用 Tempus xT 和全转录组分析对类器官和配对患者肿瘤(如有)进行 NGS。通过我们的标准流程处理所得数据,以识别可靶向的突变、新抗原、CNV 和融合。
在细胞外基质 +化学定义的培养基中,将患者肿瘤组织样品培养为肿瘤器官。PDO被鉴定为Hoechst阳性细胞簇,使用荧光活力染色单独确定每个PDO的活细胞的数量。药物筛查用每种化合物3剂进行3剂,并计算出TO-PRO-3活细胞测量曲线下的反向面积以量化响应。tempus XT和整个转录组测定法用于在器官和配对的患者肿瘤上执行NGS(如果有)。通过我们的标准管道处理所得数据,以识别可靶向突变,新抗原,CNV和融合。
在细胞外基质 +化学定义的培养基中,将患者肿瘤组织样品培养为肿瘤器官。PDO被鉴定为Hoechst阳性细胞簇,使用荧光活力染色单独确定每个PDO的活细胞的数量。药物筛查用每种化合物3剂进行3剂,并计算出TO-PRO-3活细胞测量曲线下的反向面积以量化响应。tempus XT和整个转录组测定法用于在器官和配对的患者肿瘤上执行NGS(如果有)。通过我们的标准管道处理所得数据,以识别可靶向突变,新抗原,CNV和融合。
这项研究旨在通过密集的模拟器训练来评估微创手术(MIS)缝合技能的增强,以将各种实验测量的运动参数与已建立的评分系统进行比较,并确定可能对实现能力至关重要的运动参数。55名儿童内窥镜手术的强化实践过程的参与者被包括在内。训练从每天的单手术结练习开始,在最后一天进行了执行,类似于食管闭锁修复的吻合术。通过成功完成吻合术来衡量训练效果。通过配备专门传感器的模拟器评估了技能,该模拟器将数据转换为一组仪器运动参数。此外,两名研究人员使用录制视频和对技术技能的客观结构化评估(OSAT)问卷进行了评估。每天都会注意到单手术结的显着提高,特别是在指标上:时间,运动经济,平稳性,加速度,仪器活动和整体评分。在自动化和人类评估之间观察到了强相关性。48/55参与者在最后一天尝试吻合,其中70%(34/48)取得了成功(中位数5.1/10,只有16.7%的得分高于7/10)。涵盖的运动经济和仪器距离是吻合成功的最相关的预测指标。密集的模拟培训显着提高了内窥镜缝合技巧。
摘要 - 本文引入了一种分布式的应急检测算法,用于使用随机混合系统(SHS)模型在功率分配系统中检测不可观察的意外情况。我们旨在应对分销网络中有限测量能力的挑战,这些挑战限制了迅速检测意外事件的能力。我们将分布网络连接,负载馈线,PV和电池储能系统(BESS)混合资源的动力学结合到完全相关的SHS模型中,该模型代表分布系统作为意外情况下不同结构之间的随机切换系统。我们表明,SHS模型中的跳跃对应于物理功率网格中的突发事件。我们基于幅度调制输入(MAMI)采用探测方法,以使意外情况可检测到。通过对样本分布系统的模拟来验证所提出的方法的有效性。索引术语 - PV-BESS,分布系统,不可检测的偶性,随机混合系统,偶然性检测。
对多数观测的估计是量子插入处理的必不可少的任务。通常,通常可以将Obsavables分解为多倍的Pauli字符串的加权总和,即单价Pauli矩阵的张量产物,可以用低深度的Clif-Ford Circits轻松测量。但是,在这种方法中,射击噪声的积累严重限制了有限数量的测量值的可实现差异。我们引入了一种新颖的方法,称为连贯的Pauli总结(CPS),该方法通过利用访问单一量子量子存储器来避免这种限制,在该记忆中可以存储和确保测量信息。cps可减少给定方差所需的测量数量,该测量值与分解可观察到的Pauli字符串数量线性缩放。我们的工作表明了单个长相位量子记忆如何在基本任务中有助于多数Quantum设备的操作。
摘要估计异构治疗效应对许多学科引起了极大的兴趣,最值得一提的是医学和经济学。到目前为止,当代研究主要集中在连续和二元响应上,在传统上,即使在某些模型误差下,也可以通过线性模型估算异质的治疗效果,从而允许估计恒定或异构效应。更复杂的生存,计数或顺序结果的模型需要更严格的假设,以可靠地估计治疗效果。最重要的是,非挑剔的问题需要对治疗和预后效应进行联合估计。基于模型的森林允许同时估计协变量依赖性治疗和预后效应,但仅用于随机试验。在本文中,我们建议对基于模型的森林进行修改,以解决观察数据中的混杂问题。在特殊性中,我们评估了最初由Robinson(1988,Conemenice)提出的正交策略,该策略是针对广义线性模型和转化模型中异质治疗效果估计的基于模型的森林的背景。我们发现,该策略在具有各种结果分布的模拟研究中降低了混杂效应。我们通过评估Riluzole对肌萎缩性侧面硬化的进展,证明了生存和顺序结局的异质治疗效应估计的实际方面。
a Laboratory of Hydraulics, Hydrology, and Glaciology (VAW), ETH Zurich, H ¨ onggerbergring 26, Zurich 8093, Canton Zurich, Switzerland b Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL, Zürcherstrasse 111, Birmensdorf 8903, Canton Zurich, Switzerland c WSL Institute for Snow and Avalanche Research SLF,Flüelastrasse11,Davos Dorf 7260,Canton Grison,瑞士D气候变化,高山地区的极端和自然危害,CERC研究中心CERC,Flüelastrasse11,Davos Dorf 7260,Canton Grison,Canton Grison,瑞士E研究院E研究所E andarta for National for National for Geo-Hyological for National for Geo-Hyological for National for Geo-Hyological for Cance,National for contara for National for Geo-Hyological of Corcepand, Torino 10135,意大利f g´eoazur,observatoire de la c ˆ ote d'Azur,Universit'e c fout瑞士苏黎世,气候变化影响和风险在人类世界(C - CIA),日内瓦大学环境科学研究所,66 Boulevard Carl - Vogt - Vogt - Vogt,日内瓦,日内瓦,1205年,Canton Geneva,Canton Geneva,史威尔郡,IMR 6042 CNR,UMR 6042 CNR,CLERMIT-630 CLERMENT-CLERMENT-CLERMENT-CLERMONT,CLERMONT,CLERMONT,CLERMONT,CLERMONT,CLERMONT,CLERMONT AUVERER,AUVERER,AU u.ant au u.ant,法国J umr ige,Inrae,CNRS,IRD,Grenoble INP,Grenoble Alpes,2 Rue de la Papeterie,Saint Martin d'H`H`H`H`H`H`H`H`H`H`H`38400了,法国K地理技术工程学院Eth Zurich,Sonneggstrasse 5,苏黎世8092,瑞士广州苏黎世M山风险工程研究所,土木工程和自然危害系,Boku University,Peter Jordanstr。82,维也纳1190年,奥地利N Edytem实验室,大学e de Savoie,CNRS,5,Bd de la Mer Caspienne,Le Bourget Du Lac,Cedex,Cedex,73376,法国o农业,森林和食品科学学院瑞士州伯恩,瑞士P Dendrolab。