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肿瘤学临床途径 - 肝细胞癌
b贝伐单抗患者患有非愈合伤口/骨折的患者，前4周进行了重大手术，出血障碍或凝血病，最近的胃肠道穿孔史，不稳定的心脏状况，不稳定的心脏状况（例如，不受控制的HTN，动脉压素性血症，症状性烟草II- II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-IIT），或者贝伐单抗治疗；食管静脉曲张的筛查/管理应与肝病学协商
通过多重基因组编辑稳定空肠弯曲菌基因组中遗传不稳定的简单序列重复：一种描述多个相变基因的可靠方法
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新技术 - NASA 技术报告服务器
... 用于您产品应用的激光二极管完全受到保护，不会受到静电放电、温度和操作不当的影响。这是因为原始激光二极管是一种易碎且高度不稳定的设备，具有极端的阈值行为，在不稳定的环境条件下会迅速“爆炸”。典型的激光二极管能够在“百万分之一”秒内开启... 而一个非常短暂的“错误”通常会导致彻底损坏，使激光二极管变得毫无用处。Applied Laser Systems (ALS) 已经解决了这个问题，并使激光二极管在现实世界中可用。
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使用脑电图信号和机器学习算法对不稳定和稳定的步行模式进行分类
摘要：分析脑电图（EEG）信号的不稳定步态模式对于开发实时脑部计算机界面（BCI）系统至关重要，以防止跌倒和相关的伤害。本研究研究了分类算法利用EEG信号检测步行不稳定的可行性。使用64通道的大脑视觉脑电图系统从13位健康成年人中获取脑电图信号。参与者对四个不同稳定和不稳定的条件进行了步行试验：（i）正常步行，（ii）正常步行，内侧 - 外侧扰动（MLP），（iii）正常行走双重任务（stroop），（iv）正常步行，正常步行与质量视觉反馈中心。使用小波能量和EEG信号的熵提取数字生物标志物。算法，例如Chrononet，SVM，随机森林，梯度增强和复发性神经网络（LSTM），可以以67％至82％的精度分类。分类结果表明，使用基于EEG的数字生物标志物可以准确地对不同的步态模式（从稳定到不稳定）进行分类。本研究使用具有潜在应用的EEG数据集开发了各种基于机器的分类模型，该模型在检测不稳定的步态神经信号方面，并通过防止跌倒和伤害进行干预。
研究汽车稳态转弯平衡和漂移
本文提出了对汽车的稳态转弯平衡的彻底研究。除了对正常驾驶行为做出反应的平衡 - 以下称为稳定的正常转弯外，漂流还吸引了增加的注意力。讨论漂流时，通常假定偏航率和转向角度相反，即驾驶员是反向行驶的，后桥被安装。有趣的是，另一个不稳定的平衡是可观的，此处称为不稳定的正常转弯。在这项工作中，尝试对漂移进行全面定义。提出了一个逆模型来计算以给定半径和侧滑角度执行稳态转弯所需的驱动器输入。通过线性化系统并分析所得状态矩阵的特征值和特征向量来探索所有平衡的数学含义。