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不完整的谱系分类解释了在四种西欧蚱hoppers（Orthoptera：acrididae：chorthippus）的辐射中DNA条形码低的性能
Benoit Nabholz。不完整的谱系分类解释了四种西欧蚱hoppers的辐射中DNA条形码的低性能（Orthoptera：Acrididae：Chorthippus）。林尼社会生物学杂志，2023年，10.1093/biolinnean/blad106。hal-04192161
长期配对的联想刺激不完整的脊髓损伤患者手动肌肉力量的稳定改善 - 病例系列研究
脊髓损伤（SCI）是一种改变生活的疾病，会导致运动，感觉和自主性功能障碍，导致身体障碍和残疾（1）。SCI被归类为不完整的，当某些感觉或运动功能（或两者都保留在s骨段中，低于受伤的水平，或完成时，当所有电动机和感觉函数都远离损伤部位（包括sacrain segments）时，不存在（2，3）。在受伤后的前6至9个月内，自发恢复最为明显（4）。具有综合的物理和职业疗法在康复中，SCI不完整的患者可以恢复功能（5）。在第一年后，在SCI的慢性阶段，常规疗法主要旨在改善先前获得的功能。但是，训练也可以改善手臂和手动肌肉力量和功能（4，6）。对于四方人来说，恢复适合日常活动的手功能是其健康和福祉中最关键的方面（1，7）。这突出了对创新治疗方法的需求。
ECON 747 - 第5讲：不完整的市场，异质代理和预防储蓄
▶在今天的演讲中，异质性将包括特殊收入风险，如完整的市场案例；市场不完整将是使代理人只有非国家或一样的债券，并且面临外在借贷限制
不完整的人类参考基因组可以驱动虚假的性偏见并暴露于宏基因组数据中的患者识别信息
其他声明：是的，存在潜在的竞争利益。Rob Knight是BioMesense，Inc。的科学顾问委员会成员兼顾问，具有公平性并获得收入。他是科学顾问委员会成员，在Gencirq拥有权益。他是Daytwo的顾问和科学顾问委员会成员，并获得收入。他拥有公平，并担任赛贝尔的顾问。他是Biota，Inc。的共同创始人，并具有公平性。他是Micromana的联合创始人，具有公平性，并且是科学顾问委员会成员。根据其概述的政策，已由加州大学圣地亚哥分校对这些安排的条款进行了审查和批准。Daniel McDonald是BioMesense，Inc。的顾问，拥有股权并获得收入。 根据其概述的政策，已由加州大学圣地亚哥分校对这些安排的条款进行了审查和批准。Daniel McDonald是BioMesense，Inc。的顾问，拥有股权并获得收入。根据其概述的政策，已由加州大学圣地亚哥分校对这些安排的条款进行了审查和批准。
用不完整的标签学习半监督的脑电图...
摘要 - 电子脑摄影（EEG）是情绪识别的客观工具，并显示出令人鼓舞的表现。但是，标签稀缺问题是该领域的主要挑战，这限制了基于脑电图的情绪识别的广泛应用。在本文中，我们提出了一个新型的半监督转移学习框架（EEGMATCH），以利用标记和未标记的脑电图数据。首先，开发了基于EEG-MIXUP的数据增强方法，以生成更有效的模型学习示例。第二，提出了一种半监督的两步成对学习方法来桥接原型和实例的成对学习，其中原型成对的成对学习测量了EEG数据与EEG类别的EEG数据与实例学习的全局关系，以及实例学习捕获EEG数据之间的本地固有关系。第三，引入了半监督的多域适应性，以对齐多个域（标记为源域，未标记的源域和目标域）之间的数据表示，其中分布不匹配被缓解。在两个基准数据库（种子和种子-IV）上进行了广泛的实验
实现不完整的多视图学习
摘要 - 在多视图环境中，由于观察过程的限制，它将产生缺失的观察结果。最新的表示学习方法难以通过简单地填充缺少的视图数据或通过推断现有观点中的一致表示来固定来探索完整信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深层生成模型，以学习完整的生成潜在表示，即完整的多视图变化自动编码器（CMVAE），该模型由由高斯分布的混合物表示的完整潜伏变量产生多个视图的生成。因此，缺失的视图可以完全以潜在变量为特征，并通过估计其后验分布来解决。因此，引入了一种新颖的变分下限，以将视图不变信息整合到后推理中，以增强学习潜在的表示的凝固性。挖掘了视图之间的固有相关性，以寻求跨视图的通用性，而导致视图丢失的信息则通过视图权重达到坚固性来融合。基准实验结果在聚类，分类和跨视图图像生成任务中证明了CMVAE的优势，而时间的复杂性和参数灵敏度分析则说明了效率和鲁棒性。此外，应用于生物启发性数据的应用例证其实际意义。
随机过程和遗传阈值效应如何解释不完整的渗透率并为因果疾病机制提供信息？
抽象不完整的渗透性是孟德尔病的规则而不是例外。在综合症单基因疾病中，表型变异性可以看作是多个独立临床特征的不完全渗透性的组合。在遗传学相同的个体中，例如等源性模型生物，根据遗传阈值模型，分子和细胞水平的随机变化是渗透不完全渗透的主要原因。通过定义因果生物学读数和遗传责任值的特定概率分布，随机性和不完整的渗透率提供了有关生物系统中阈值的信息。通过同时对相对简单的表型和单个细胞水平的分子读数进行定量，可以确定阈值的确定阈值。然而，仅使用实验和还原主义方法，对于复杂的形态表型而言，这是更具挑战性的，在这种方法上，因果和效应在时间上分开以及多种生物学模式和尺度。在这里，我考虑如何将观察数据与高置信度因果模型整合在一起的因果推断，可以用来量化不同随机变化来源对表型多样性的相对贡献。总体而言，这些方法可以为疾病机制提供依据，改善了临床结果的预测，并优先考虑基因功能模式和尺度的基因治疗靶标。
用不完整的知识进行建模和模拟
Abstrael-开发的定性推理方法可能会填补建模和控制工具包中的重要空白。定性推理方法为不完整的知识状态提供了更大的表达能力，而不是差异方程式，因此可以在不包含线性或特定值的不完全已知常数的情况下构建模型。即使有不完整的知识，定性描述中也有足够的信息来支持定性模拟，从而预测了不完整描述的系统的可能行为。我们从几种方法调查了定性推理的结果，并提供了将这些方法应用于简单问题的详细示例。还评估了定性模拟的数学有效性。最初的结果令人鼓舞，现在正在采取步骤来开发其他数学能力，层次分解方法和逐步的定量约束，将定性推理成为对现实问题有用的形式推理方法。
提交的数据包将包含以下项目，不完整的数据包将被退回：（将所有请求的项目合并为一个 PDF 包）
1. 已完成的直接委任申请 2. 求职信 3. 简历（平民风格 - 具体说明，标明所使用的硬件/软件/应用程序/协议） 4. 3 封推荐信（军方推荐信来自适当的 26A/26B，民事推荐信来自 IT 专家） 5. 授予的本科和研究生学位的正式成绩单（注明日期） 6. 当前军事服务文件（如适用）（无照片的 STP、DA 1506（USNG/USAR）） 7. 之前的军事服务文件（如适用）（DD-214、DA 1506（USNG/USAR）） 8. 具有未来到期日期的信息技术行业认证（即 AWS、Azure、CCNA 等）
引用：Stieglitz LH，Hofer A-S，Bolliger M等。深脑刺激不完整的人脊髓损伤（DBS-SCI）：Proto
摘要简介脊髓损伤（SCI）是一种毁灭性的状况，对个人的健康和生活质量有直接影响。尽管进行了深入的康复训练，但在受伤后3-4个月就达到了高原。为了提高训练功效并提高了长期结局，康复与脊髓和大脑的电调节的结合最近引起了科学兴趣，令人鼓舞的结果。中脑运动区域（MLR）是一种进化保守的脑干运动命令和控制中心，被认为是SCI患者深脑刺激（DB）的有希望的目标。实验表明，MLR-DBS可以诱导脊柱白质破坏> 85％的大鼠的运动。在这项前瞻性单臂多中心研究中，我们研究了MLR-DBS的安全性，可行性和治疗功效，以在严重影响的，亚chronic和慢性美国脊柱损伤关联量表C患者中启用和增强运动训练，以提高功能恢复。患者接受MLR-DBS的强化培训计划，同时定期跟踪直到植入后6个月。将每个时间点的获得的数据与基线进行比较，而主要终点是6分钟步行测试中的性能。临床试验方案是根据标准协议项目编写的：介入试验清单的建议。伦理和传播这项第一项人类研究研究了SCI患者MLR-DBS的治疗潜力。一名患者已经被电极植入，并在运动过程中接受了MLR刺激。基于有望安全性和可行性的初步结果，目前正在进行进一步的患者的招募。伦理批准已从苏黎世广州的道德委员会（BASEC 2016-01104）和瑞士（10000316）获得。结果将在同行评审的期刊上发表，并在会议上介绍。试用注册号NCT03053791。