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印度东北部一家教学医院的先天性畸形设施数据分析——一项观察性研究作者
医院，阿加尔塔拉，特里普拉邦，印度。 通讯作者：Abhijit Shil 博士，助理教授，妇产科，AGMC & GBP 医院，阿加尔塔拉，特里普拉邦，印度；电子邮件：drabhijitshil30@gmail.com 手稿提交 – 2022 年 10 月 1 日 同行评审完成 – 2023 年 7 月 5 日 接受 Epub – 2023 年 7 月 10 日 署名-非商业性分发 – 相同方式共享 4.0 国际（CC BY-NC-SA 4.0） 摘要：背景：出生以来的结构和功能异常，包括宫内生活期间的身体代谢紊乱，被定义为先天性出生缺陷或先天性畸形。这些是发达国家和发展中国家婴儿死亡的主要原因。它们可以在产前诊断，也可以在出生后识别。先天性异常与多种产妇风险因素有关。目的：本研究旨在确定先天畸形的范围。方法：本研究基于 2019 年 7 月至 2021 年 6 月 AGMC 和 GBP 医院妇产科所有患有各种先天畸形的新生儿的住院记录。分析数据以找出先天畸形的百分比和相关风险因素。P 值被认为小于 0.05。结果：在 10274 次分娩中，有 121 名婴儿被发现患有先天畸形。64.46% 的病例发生在 20-30 岁年龄组。42.97% 的病例在 20 周后被诊断出来。先天畸形的存在与妊娠结果之间存在显着相关性。肌肉骨骼畸形发生率较高（35.53%），其次是中枢神经系统畸形（31.40%）和胃肠道缺陷（23.97%）。结论：先天性畸形是危及生命的疾病。它们是发达国家和发展中国家新生儿死亡的主要原因。母亲危险因素与各种先天性畸形有关。先天性畸形的模式对于早期诊断和决定未来处理伴有致命畸形的复杂妊娠非常重要。关键词：先天性畸形、死产、死亡率。
毕马威报告：对特朗普连任总统的初步观察及其对美国基础设施投资的影响
美国 2025年1月24日 毕马威报告：对特朗普第二任总统任期的初步观察及其对美国基础设施投资的影响 自1月20日特朗普总统就职以来，总统采取了一系列行动并下达命令，其中许多将对美国的基础设施投资产生广泛而深远的影响（包括《释放美国能源》——白宫、OMB备忘录M-25-11——白宫、《美国优先贸易政策》——白宫）。 综上所述，在特朗普第二任总统任期内，最有可能受益的行业包括采矿和传统能源生产基础设施、中游能源（包括管道和液化天然气（LNG）出口设施）、数字基础设施和工业/供应链基础设施（例如公路和铁路）。 面临阻力的行业包括陆上和海上风力发电以及电动汽车（EV）相关基础设施，包括电动汽车充电网络。一些关键观察： • 美国政策重点：以能源为重点的政策声明力求消除开发和使用石油、天然气、煤炭、水电、关键矿物（包括铀）、生物燃料和核能的许可和其他障碍，并开放阿拉斯加的自然资源开采和能源生产和运输，后者的目标是液化天然气管道和出口基础设施。他们还寻求取消所谓的“电动汽车授权”。
medaka（oryzias latipes）发起求爱并在深夜产卵：实地观察的见解
实验室实验是使用模型生物阐明生物学作用的。然而，生物的自然栖息地本质上比实验室中的栖息地更为复杂。为了补充实验室实验，我们对广泛用作模型有机体的小型淡水鱼Medaka（Oryzias latipes）进行了现场观测，以阐明其在自然环境中的生态学和行为。我们的结果表明，Medaka在深夜发起求爱和产卵，比预先想象的要早得多。日本Gifu繁殖季节的产卵时间的夜间视频观察（日落：19：00; Sunrise：5：00）揭示了午夜左右产后的Medaka雌性。行为分析表明，Medaka一直不活跃到23:00，活动从0:00增加，从1:00到3:00达到峰值。fur-hoverore，在0:00到4:00之间观察到男性求爱的大幅增加。这些发现提供了第一个经验证据，即Medaka交配开始比以前在实验室中报道的要早，就像早晨在轻度发作之前或之后一样。这项研究强调了现场观察在揭示实验室环境中可能忽略的有机生物学的关键方面的重要性。
布伦塔公民天文台的成本效益分析……
通过由第七框架计划 (FP7-ENV- 2012 编号 308429) 资助的 WeSenseIt 研究项目 (http://staffwww.dcs.shef.ac.uk/people/F.Ciravegna/wsi-site/wesenseit.eu/index.html，最后访问时间：2020 年 12 月 2 日)，我们与意大利北部的上亚得里亚海盆地管理局合作制定了洪水风险管理合作计划。该合作计划的目的是收集公民在实地的观察结果，并在洪水事件发生前和期间更广泛、更迅速地了解事态发展。该合作计划涉及许多利益相关者，他们关注巴奇廖内河流域的水资源管理和使用以及与水有关的危害。主要参与者包括地方市政当局、区域和地方民防机构、环境机构和灌溉当局。阿尔托阿德里亚蒂科水务局 (AAWA) 为受过严格训练的公民观察员群体（即民防志愿者）提供了便利，他们作为志愿者活动的一部分进行观察（即使用带有二维码的标尺测量水位并报告水道障碍物；见图 1）。项目期间还从意大利红十字会、国家阿尔卑斯山骑兵协会、意大利陆军警察和其他民防组织招募了其他志愿者，共有 200 多名志愿者参加了 CO 试点项目。为志愿者组织了培训课程，以传播和解释智能手机应用程序和电子协作平台的使用，这些应用程序和平台是作为 WeSenseIt 项目的一部分开发的。除了低成本的传感设备外，CO 还使用了物理传感器的数据，这些传感器由 AAWA 与区域土壤保护部、环境保护局和民防局合作运营，包括：三个声纳传感器（河流水位）、四个气象站（风速和风向、降水量、气温和湿度）和五个土壤湿度传感器。传感器的组合可视化（包括威尼斯环境局现有的传感器）可在在线电子协作平台上获得。在 WeSenseIt 项目期间，研究了众包数据对水文建模的价值（Mazzoleni 等人，2017 年、2018 年），发现它可以补充传统的传感器网络。该试点后来被欧洲共同体采纳为应用 2007/60/EC 指令的“良好实践”示例。在 WeSenseIt 获得积极经验后，欧洲共同体提供了资金来开发洪水风险 CO
固定引起的活动减少后的运动意象和动作观察：叙述性综述
在运动中，无论是专业运动还是业余运动，发生意外导致受伤或肌肉骨骼病变的风险都很高（例如肌肉撕裂、骨折、扭伤）。这些事件可能会导致训练停止，或者在某些情况下导致长时间的身体不活动（例如卧床休息和/或固定不动）。即使有必要，这种身体活动的减少或活动减少在考虑运动练习和康复时也会成问题。事实上，除了对身体（例如易疲劳）和心理健康（例如抑郁）的有害影响外，活动减少还会对运动功能产生不利影响，降低运动表现[1]。因此，康复方案必须
一种机器学习方法来预测网络结构的动态可观察物
从结构特征估算给定动力学过程的结果是网络科学中的关键尚未解决的挑战。与非线性，相关性和复杂系统的结构和动力学之间的反馈相关的困难阻碍了这个目标。在这项工作中，我们开发了一种基于机器学习算法的方法，该方法为理解网络的结构和动态之间的关系提供了重要的一步。，它使我们能够从网络结构中估计疾病的暴发大小，从单个节点开始，以及由库拉莫托振荡器组成的系统的同步性程度。我们显示网络的哪些拓扑特征是此估计的关键，并提供了比以前更高的网络指标的重要性。对于流行病的传播，K核发挥了基本作用，而对于同步，中间性和可及性是与振荡器状态最相关的措施。
不可观察的计量经济学| JHU经济学
Yingyao Hu是Johns Hopkins University的Krieger-Eisenhower经济学教授，他自2007年以来一直在那里工作。。 在加入霍普金斯之前，他曾是德克萨斯大学奥斯汀分校经济学助理教授四年。 他是霍普金斯校友，拥有数学科学的MSE和2001年的经济学硕士学位，并在2003年获得经济学博士学位。 他还曾在密歇根州立大学，上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。 在此之前，他在中国新疆出生和长大。 他的研究兴趣包括微观经济学，经验工业组织和劳动经济学。 在微观经纪学中，他的研究集中在测量误差模型，混合模型，具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。 他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣，在这种计量经济学中，计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。 在经验工业组织中，他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性，具有未观察到的状态变量的动态模型，学习模型中的信念更新，生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。 在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。Yingyao Hu是Johns Hopkins University的Krieger-Eisenhower经济学教授，他自2007年以来一直在那里工作。在加入霍普金斯之前，他曾是德克萨斯大学奥斯汀分校经济学助理教授四年。他是霍普金斯校友，拥有数学科学的MSE和2001年的经济学硕士学位，并在2003年获得经济学博士学位。他还曾在密歇根州立大学，上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。 在此之前，他在中国新疆出生和长大。 他的研究兴趣包括微观经济学，经验工业组织和劳动经济学。 在微观经纪学中，他的研究集中在测量误差模型，混合模型，具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。 他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣，在这种计量经济学中，计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。 在经验工业组织中，他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性，具有未观察到的状态变量的动态模型，学习模型中的信念更新，生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。 在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。他还曾在密歇根州立大学，上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。在此之前，他在中国新疆出生和长大。他的研究兴趣包括微观经济学，经验工业组织和劳动经济学。在微观经纪学中，他的研究集中在测量误差模型，混合模型，具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣，在这种计量经济学中，计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。在经验工业组织中，他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性，具有未观察到的状态变量的动态模型，学习模型中的信念更新，生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。yingyao已发表在许多经济学和统计学领域的领先期刊上，例如美国经济评论，计量经济学，美国统计协会杂志，《计量经济学杂志》，《计量经济学，游戏与经济行为》，人口经济学杂志和比较经济学杂志。他是《计量经济学杂志》的院士，并曾在几个期刊的编辑委员会任职。他还是《计量错误》杂志特刊杂志的共同编辑。yingyao与三个小孩结婚多年。从他们的角度来看，Yingyao是一位不做任何事情的老师。
观察绘画 - 佛罗里达大学艺术学院
课程主题 • 色彩理论 • 构图技巧与理论 • 摄影与观察 • 光的变化、变化和相对特性 • 用颜料创造意义、情绪等 • 媒介特性与表面：丙烯、油画、纸、木头和画布（上底漆/未上底漆）。 • 绘画技巧：直接法、上光、厚涂法、刀画、涂抹法与混合法。 • 丙烯与油画介质：凝胶介质（重/普通/软、光泽/半光泽/哑光）、纹理介质、亚麻籽油、无味溶剂、清漆等。 • 绘画史：观察在古往今来绘画中的作用 • 观察绘画的未来 课程目标 • 加强您作为绘图员和艺术家的技能。 • 培养近距离观察的能力 • 提高手眼协调能力 • 描述形式、空间和光线关系并描述照明效果。
使用来自质子-质子碰撞的轻子+喷流事件（在 sqrt(s) = 13 TeV）测量极化和自旋关联并观察顶夸克对中的纠缠
使用单个电子或μ子事件和终态喷流来测量顶夸克对 (tt) 的极化和自旋关联。测量基于 CMS 实验在√ s = 13 TeV 下收集的 LHC 质子-质子碰撞数据，对应于积分光度 138 fb − 1 。通过对数据进行分箱似然拟合，同时提取极化矢量和自旋关联矩阵的所有系数。测量是全面进行的，并包含其他可观测量，例如 tt 系统的质量和 tt 静止框架中的顶夸克散射角。测得的极化和自旋关联与标准模型一致。从测得的自旋关联，应用佩雷斯-霍罗德基标准得出关于 tt 自旋纠缠的结论。标准模型预测在生产阈值和 tt 系统高质量时 tt 态的纠缠自旋。这是首次在高 tt 质量事件中观察到纠缠，其中大部分 tt 衰变是空间分离的，预期和观察到的显著性均高于 5 个标准差。
使用 Hypo‐METRICS 进行前瞻性观察研究
摘要 目的/假设 本研究旨在使用新型 Hypo-METRICS 应用程序检查低血糖对 1 型糖尿病或接受胰岛素治疗的 2 型糖尿病成人患者日常功能的影响。方法连续 70 天，594 名成人（1 型糖尿病，n = 274；2 型糖尿病，n = 320）完成了简短的早晚 Hypo-METRICS“检查”，以了解他们经历过的低血糖和日常功能。在研究期间，参与者佩戴了盲测血糖传感器（即参与者无法获得数据）。使用多层回归模型比较了有或没有个人报告的低血糖（PRH）和/或传感器检测到的低血糖（SDH）的昼夜情况。结果参与者提交的早晨签到平均±SD 为 86.3±12.5%，晚间签到为 90.8±10.7%。对于两种类型的糖尿病，单独的 SDH 与日常功能评分的变化没有显著关联。然而，白天和夜间 PRH（有或无 SDH）与当天晚些时候或睡眠时的能量水平、情绪、认知功能、负面影响和对低血糖的恐惧显著相关。此外，夜间 PRH（有或无 SDH）与睡眠质量（1 型和 2 型糖尿病）和记忆力（2 型糖尿病）显著相关。再者，白天 PRH（有或无 SDH）与睡眠时对高血糖的恐惧（1 型糖尿病）、记忆力（1 型和 2 型糖尿病）和社会功能（2 型糖尿病）恶化有关。结论/解释这项前瞻性的真实世界研究揭示了 PRH 对几个日常功能领域的影响，而不是单独的 SDH。这些数据表明，观察到的负面影响主要是由对低血糖（即 PRH）的主观意识所驱动，通过症状或传感器警报/读数和/或采取行动预防或治疗发作的需要。