抽象的客观抗DSDNA抗体(抗DSDNA)是SLE中所有分类方案的组成部分,并包括经过验证的活动指标中的一个域之一。抗DSDNA经常通过酶免疫测定(EIA)或crithidia luciliae免疫荧光试验(CLIFT)进行商业测量。通过通过两种不同的测定法测量这些抗体的临床影响,这项研究利用了良好的多种族/种族组合。方法所有患者符合至少一种经过验证的方案的SLE分类标准:美国风湿病学院,系统性红斑狼疮国际合作诊所和/或美国风湿病学/欧洲联盟反对风湿主义分类标准。通过多重EIA和Clift同时配对的抗DSDNA患者。 对一致性或不一致的分析,测定法的滴度可比性以及与杂交SLE病活动指数评分,狼疮肾炎的患病率(LN),预测耀斑和分类标准的能力。 结果207名患者由EIA和Clift至少一次用于抗DSDNA,产生了586个配对结果。 377对是一致的,有209对不一致。 207例患者中的41个总是不一致的成对结果,39名患者总是患有滴度不一致的结果。 在100例LN患者中,60例EIA为阳性,Clift为72例。 对LN与没有LN患者的患者的敏感性和特异性分别为EIA 60%和47%,Clift分别为72%和37%。通过多重EIA和Clift同时配对的抗DSDNA患者。对一致性或不一致的分析,测定法的滴度可比性以及与杂交SLE病活动指数评分,狼疮肾炎的患病率(LN),预测耀斑和分类标准的能力。结果207名患者由EIA和Clift至少一次用于抗DSDNA,产生了586个配对结果。377对是一致的,有209对不一致。207例患者中的41个总是不一致的成对结果,39名患者总是患有滴度不一致的结果。在100例LN患者中,60例EIA为阳性,Clift为72例。对LN与没有LN患者的患者的敏感性和特异性分别为EIA 60%和47%,Clift分别为72%和37%。42例成对结果后的90天内进行了耀斑评估。 七个轻度耀斑和四名患有严重耀斑的患者中有六名均具有一致的阳性结果。 结论我们的数据表明,抗DSDNA的两种测定法之间的阳性不一致相对普遍,发生在整个患者的五分之一和三分之一的访问中。 eiA阳性与LN相比,LN的频率少于Clift阳性。 与抗DSDNA分析之间的结果显着不一致,获得Clift和EIA分析可能对SLE的分类和常规监测可能是有益的。42例成对结果后的90天内进行了耀斑评估。七个轻度耀斑和四名患有严重耀斑的患者中有六名均具有一致的阳性结果。结论我们的数据表明,抗DSDNA的两种测定法之间的阳性不一致相对普遍,发生在整个患者的五分之一和三分之一的访问中。eiA阳性与LN相比,LN的频率少于Clift阳性。与抗DSDNA分析之间的结果显着不一致,获得Clift和EIA分析可能对SLE的分类和常规监测可能是有益的。
自 2010 年以来,国防高级研究计划局 (DARPA) 在技术转型方面取得了成功——将新技术从研究环境迁移到军事用户(包括国防部 (DOD) 采购计划和作战人员)的过程。但是,由于该机构在定义和评估其转型结果方面存在不一致,因此 GAO 无法可靠地报告 DARPA 在 2010 财年至 2014 财年期间成功完成的 150 个项目的转型绩效。这些不一致部分是由于该机构跟踪技术转型的流程存在缺陷。尽管如此,GAO 对 10 个选定项目的分析确定了有助于转型成功的四个因素,其中最重要的是军事或商业对计划技术的需求以及与 DARPA 持续关注的研究领域的联系。这两个因素通常在项目开始时就很明显,而其他两个因素则是在项目进行后才观察到的。下图突出显示了这四个因素。
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自 2010 年以来,国防高级研究计划局 (DARPA) 在技术转型方面取得了成功——将新技术从研究环境迁移到军事用户(包括国防部 (DOD) 采购计划和作战人员)的过程。但是,由于该机构在定义和评估其转型结果方面存在不一致,因此 GAO 无法可靠地报告 DARPA 在 2010 财年至 2014 财年期间成功完成的 150 个项目的转型绩效。这些不一致部分是由于该机构跟踪技术转型的流程存在缺陷。尽管如此,GAO 对 10 个选定项目的分析确定了有助于转型成功的四个因素,其中最重要的是军事或商业对计划技术的需求以及与 DARPA 持续关注的研究领域的联系。这两个因素通常在项目开始时就很明显,而其他两个因素则是在项目进行后才观察到的。下图突出显示了这四个因素。
图1。想象我们在多视图输入图像上使用了2D视觉操作员,例如语义分割或场景编辑。这通常会导致不同视图的预测不一致(如中间列所示)。为了解决这个问题,我们介绍了Lift3D,这是一个框架,旨在将这些不一致的2D输出转换为视图一致的3D预测(在右列中说明)。我们的方法既是场景又是操作员 - 不可思议的,这意味着它可以适应任何下游任务或场景,而无需其他调整。我们演示了Lift3D如何有效地解决开放词汇细分和文本驱动场景编辑的多视图预测中的矛盾。请注意,在底部行的2D结果中,在相同最右边的椅子上的颜色差异(从红色到绿色),面部和头发颜色的不一致。为了在2D和3D结果之间进行更清晰的比较,我们建议缩放此图像的电子版本。
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