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肯定大学医学院2024-2025 Yaar III Commitee III（MED322）内分泌和urogenıtal系统及相关疾病（7周/23.12.2.20.2.20 < /div>
委员会在本委员会结束时学习目标，学生将能够做到； - 存在内分泌系统的一般特征，其对代谢过程的影响，并解释内分泌过程中的不规则性以及可能出现的临床问题， - 理解内分泌的形态学和病理生理学变化和泌尿生成系统疾病的形态和病理生理学变化 - 描述内分泌的纯种系统和近亲脉络性癌症 - 描述常见的内分泌症状 - 近处疾病 - 近处 - 脉络脉络性 - 脉络脉络群 - 在伦理背景下评估患者及其亲戚 - 了解涉及尿生殖系统的临床问题和疾病的病理组织变化 - 描述男性和女性生殖系统中的病理状况及其可能引起的问题 - 描述 - 描述基本的形态和病理性的肾脏系统疾病的基本形态和病理学变化 - 解释了尿液系统的疾病和治疗方法 - 解释了尿液症状，诊断和诊断，诊断和诊断，诊断，诊断，诊断和治疗方法糖尿病的病理生理，列出了DM的类型，解释了诊断和治疗方法 - 识别产科和妇科的紧急情况，解释诊断和治疗方法 - 解释了生育能力调节，妊娠生理学和妊娠过程的方法，解释了动作，副作用，副作用和药物的机构和药物的机制，并在耐药的机构中，并且在药物的互动机构和尿布中，尿布和尿布症和尿布量和尿布量和尿布量和尿布量和尿液构成。- 在研究项目中，该学生通过准备表格并监视评估 - 实践以在模拟中心和技能实验室中获得一些基本的临床技能，将其适用于非惯用伦理委员会。
定量空间分析表明，椎板I投射神经元和神经元的局部轴突表现出分布，这些分布预测了在脊柱感觉过程中的不同作用
图1（续）新型合并PN轴突侧支的例子。（c）腹侧轴突侧支从同侧的主轴突从背侧的轴突穿过laminaX。（d）越过中线后对侧轴突对侧的侧支分支。（e）显微照片显示了来自面板D的盒子区，那里的侧支分支来自中央运河下方的主轴子。（f）对齐层I的重建与紧凑的略微不对称的轴突，主导细胞的侧面。（g）薄片I与以soma为中心的更稀疏，更对称的轴突。请注意，在这两种情况下（F，G），轴突主要占据laminae I – II。（h）用横向位置的重建，并带有复发轴突，该轴突还填充了DH的内侧方面。（i）显微照片显示背侧跨越较低的侧支，该侧支以垂直的，类似蜡烛的方式从高阶轴突分支。请注意，对于所有对齐的重建，脊髓，灰质和中央运河轮廓都是从包含躯体的部分中取出的；因此，遥远部分中的某些过程似乎可能落在轮廓的边界之外。轮廓的不规则性是由于在组织学过程中发生收缩和扭曲后对截面轮廓的忠实表示。箭头，在ins中的pns/下阶分支中的轴突侧支；箭头，PNS/高级分支中的主轴突；虚线，灰质的边界向背funiculus。比例尺：重建中的250 µm；面板E中的50 µm；面板中100 µm。索马和树突为蓝色，在所有重建中，轴突均为橙色。
请求资格（RFQ）
1-根据MCA 7-5-4301（2）（a）授予的当局的一般信息1.1。，卡利斯佩尔市试图采购合格的专业服务提供商，为卡利斯佩尔市提供公园和娱乐总体规划更新的开发。1.2资格陈述（SOQ）必须由蒙大拿州卡利斯佩尔（Kalispell）的201 Avenue East 201号市店员在2025年2月20日，当地时间下午5:00。1.3与选择过程有关的问题应针对弗雷德·比卡（Fred Bicha），电话：406-758-7716或fbicha@kalispell.com。1.4卡利斯佩尔市不得对任何口头指示负责。对本资格请求（RFQ）的任何更改将以附录的形式进行，该附录将提供给所有注册的RFQ持有人。1.5卡利斯佩尔市保留拒绝任何或全部SOQ的权利，以放弃任何收到的SOQ中的任何非正式或不规则性，并成为所收到的SOQ的唯一法官。1.6合同的提交会议将于2025年2月14日上午9:00在MT的Kalispell仓库公园举行。市工作人员将讨论工作范围，一般合同问题以及对与会者的问题的回答。由于工作人员将无法回应有关本次提交会议之外的项目范围的个人询问，因此强烈建议参加本次提交会议的出席。2-被选中后的预期工作范围，专业服务提供商将与纽约市执行服务协议，以提供下面规定的工作范围。参见展览A。1.7将根据所需服务类型的能力和资格选择服务提供商，此后将与认为是最合格的公司的服务协议协商服务协议。专业服务提供商和纽约市应在选择后协商确切的实践范围。
用于选择分析的深度神经网络：提取完整的经济信息以供解释
尽管深度神经网络 (DNN) 越来越多地应用于选择分析并显示出很高的预测能力，但研究人员能在多大程度上解读来自 DNN 的经济信息尚不清楚。本文表明，DNN 可以提供与传统离散选择模型 (DCM) 一样完整的经济信息。经济信息包括选择预测、选择概率、市场份额、替代品的替代模式、社会福利、概率导数、弹性、边际替代率和异质时间值。与 DCM 不同，DNN 可以自动学习效用函数并揭示领域专家未预先指定的行为模式，尤其是在样本量较大的情况下。然而，当样本量较小时，从 DNN 获得的经济信息可能不可靠，因为自动学习能力面临三大挑战：对超参数的高度敏感性、模型不可识别和局部不规则性。第一个挑战与平衡 DNN 近似值和估计误差的统计挑战有关，第二个挑战与确定 DNN 训练中的全局最优值的优化挑战有关，第三个挑战与缓解估计函数的局部不规则模式的稳健性挑战有关。为了展示优势和挑战，我们使用来自新加坡的陈述偏好调查和来自伦敦的显示偏好数据来估计 DNN，从 DNN 中提取完整的经济信息列表，并将其与来自 DCM 的信息进行比较。我们发现，通过训练或人口汇总的经济信息比单个观察或训练的分解信息更可靠，并且更大的样本量、超参数搜索、模型集成和有效的正则化可以显著提高从 DNN 中提取的经济信息的可靠性。未来的研究应研究样本量的要求、更好的集成机制、其他正则化和 DNN 架构、更好的优化算法以及稳健的 DNN 训练方法，以解决 DNN 的三大挑战，为基于 DNN 的选择模型提供更可靠的经济信息。关键词：深度神经网络；机器学习；选择分析；可解释性。
抛光纳米填充和纳米混合树脂复合材料的表面粗糙度和光泽度
背景/目的：关于新推出的纳米填充和纳米混合复合材料的可抛光性的文献有限。本研究旨在通过测量表面粗糙度和光泽度值来评估纳米填充和纳米混合复合材料的可抛光性，并探索体外抛光前后复合材料的表面质量。材料和方法：选择一种纳米填充树脂复合材料、两种纳米混合树脂复合材料和一种微混合树脂复合材料。所有样品均在赛璐珞基质条上进行光固化。然后测试表面粗糙度 (Ra) 和光泽度 (GU) 值作为阴性对照。用 600 粒度碳化硅纸将样品打毛 30 秒作为阳性对照，然后用 Sof-Lex 抛光盘系统进行抛光。用轮廓仪和小面积光泽度计测量每个步骤的平均 Ra 和 GU 值。通过扫描电子显微镜观察表面质量。结果：抛光表面的 Ra 值显著高于阴性对照且低于阳性对照（P < 0.05）。所有材料在抛光后的 Ra 值均无显著差异（P > 0.05）。抛光表面的 GU 值显著低于阴性对照且高于阳性对照（P < 0.05）。抛光后，微混合树脂复合材料的 GU 值低于纳米填充和纳米混合树脂复合材料组。SEM 图像显示表面纹理和不规则性与表面粗糙度和光泽度的结果相对应。结论：使用 Sof-Lex 盘系统抛光后，纳米填充、纳米混合和微混合复合材料之间的表面粗糙度没有显著差异。微混合复合材料的光泽度值低于纳米填充和纳米混合树脂复合材料。ª 2021 中华民国牙科科学协会。由 Elsevier BV 提供出版服务 本文为一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons. org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
![arxiv：2302.04649v2 [Quant-ph] 7 Sep 2023](/simg/3\30393ea3f9baabef6e1b1e77de167da88444481a.webp)
arxiv：2302.04649v2 [Quant-ph] 7 Sep 2023
摘要 - 目标：通过疾病护理中的机器学习技术利用患者数据可提供许多实质性好处。尽管如此，患者数据的固有性质构成了一些挑战。普遍的病例由于患者的数量和一致的随访而积聚了大量的纵向数据，但是，纵向实验室数据以其不规则性，时间性，缺勤性和稀疏性而闻名。相比之下，由于患者的大小和情节观察结果有限，稀有或特定病例的招募通常受到限制。这项研究采用了自学学习（SSL）来预识广义实验室进度（GLP）模型，该模型捕获了普遍的心血管病例中六个常见实验室标记的总体进展，目的是转移这种知识以帮助检测特定心血管事件。方法和过程：GLP实施了两阶段训练方法，利用嵌入在插值数据中的信息并扩大了SSL的性能。GLP进行了预处理后，将其转移以进行目标血管血运重建（TVR）检测。结果：拟议的两阶段训练提高了纯SSL的性能，而GLP的可传递性表现出了独特性。GLP处理后，该分类表现出显着的增强，平均精度从0.63上升到0.90。与先前的GLP处理相比，所有评估的指标均表现出很大的优势（P <0.01）。扩大这种涵盖其他疾病的方法的潜力具有巨大的希望。结论：我们的研究通过将心血管实验室参数的患者进展从一个患者组转移到另一个患者，从而有效地从事转化工程，从而超越了数据可用性的局限性。疾病进展的转移性优化了检查和治疗的策略，并在使用常用的实验室参数的同时改善了患者的预后。临床影响：我们的研究有效地将患者从一个队列转移到另一个队列，超过了情节观察的约束。疾病进展的转移性有助于心血管事件评估。
加强对...
图1.1。影响公共采购结果的风险分类的示例11图1.2。葡萄牙的主要公共采购利益相关者13图1.3。审计师法院的组织图17图1.4。公共采购在经合组织国家公认为独立职业，2020年24图1.5。概念化风险27图1.6。TDC 33标识的风险和不规则性的相关数据库图1.7。GDOC，Acontias和Gent之间的联系36图1.8。 Econtas数据流38图2.1。向数字变换的进展42图2.2。数字转换和成熟度的关键维度42图2.3。TDC的数字变换SWOT分析45图2.4。基于紧迫性和准备就绪的数字转换的矩阵46图2.5。CITM的核心工作领域47图2.6。GAO的人工智能（AI）问责框架50图2.7。 变化曲线55图2.8。 在公共采购中开发数据驱动风险评估的不同作用的贡献示例57图2.9。 使用开放数据的试验架构62图2.10。 基于Python的文本挖掘过程，用于评估绿色公共采购65图3.1。 数据映射过程77图3.2。 基于推理的方法79GAO的人工智能（AI）问责框架50图2.7。变化曲线55图2.8。在公共采购中开发数据驱动风险评估的不同作用的贡献示例57图2.9。使用开放数据的试验架构62图2.10。基于Python的文本挖掘过程，用于评估绿色公共采购65图3.1。数据映射过程77图3.2。基于推理的方法79
使用深度学习的恶意URL识别-IJRPR
以高风险行业（例如财务或医疗保健）的高风险行业运营的跨国公司，其中数据安全至关重要。该公司的一名员工收到的电子邮件似乎来自值得信赖的合作伙伴。该电子邮件包含一个URL，敦促收件人验证敏感帐户信息。虽然URL似乎一目了然，但它是一个精心制作的网络钓鱼链接，旨在窃取登录证书。传统的安全系统可能无法将URL识别为恶意，因为它与真实领域的相似性及其缺席现有黑名单。但是，该公司的电子邮件安全系统配备了拟议的基于CNN的恶意URL检测模型。收到电子邮件后，系统会自动分析URL，提取和评估其结构和语义功能。与常规方法不同，基于CNN的模型标识了微妙的不规则性，例如意外的字符模式和异常的子域结构，将URL标记为潜在的恶意。系统然后立即隔离电子邮件，以防止其到达员工收件箱。将通知发送给网络安全团队，该团队调查并确认了网络钓鱼尝试。同时，将URL添加到共享威胁情报数据库中，帮助其他组织避免陷入同一攻击的受害者。此实时应用程序强调了基于CNN的模型在主动识别和减轻网络安全威胁，保护敏感信息以及增强对数字交互的信任方面的变革潜力。这种全面和积极主动的方法强调了采用先进的深度学习技术来应对数字优先世界中网络安全的不断发展的挑战。在不断扩展的数字景观中，恶意URL的兴起成为对网络安全的关键威胁，影响个人，组织甚至政府。网络罪犯不断开发新的方法来利用漏洞，制造传统的检测机制，例如黑名单和基于规则的算法，对用户的使用量越来越低。这些常规方法通常无法跟上新兴威胁的量增加和动态性质的增加，因此恶意URL的流行率不断增加，这导致了各种检测方法的发展，每种方法的效力都不同。这种比较分析探讨了三种关键方法：黑名单，机器学习模型和拟议的深度学习方法。
阴道显微科学和子宫内膜异位症的营养不良之间的相关性：系统评价和荟萃分析
子宫内膜异位症是由子宫内子宫内膜样组织的定义，是一种慢性雌激素依赖性疾病，其炎症性质标志着。在生殖年中影响了大约10％的女性，子宫内膜异位症会严重影响生活的质量，从严重的痛经到慢性骨盆疼痛，尽管有些人仍然无症状，但由于其高度异质[1]。子宫内膜异位症的病因是多因素的，其理论包括逆行月经，肾上腺失衡，免疫改变，遗传和表观遗传因素，甚至是干细胞的不规则性，可能在其发作和进展中起作用[2]。子宫内膜异位症的发病机理与免疫学变化无关。但是，这种关系的细节尚未完全理解。在动物模型中的研究表明，子宫内膜异位症可以通过增加炎症介质的产生来驱动炎症，这可能是由于向炎症免疫和粘膜微生物谱转移而引起的[3]。“细菌污染假说”表明细菌内毒素在子宫内膜异位症的发病机理中的作用，研究表明，子宫内膜异位症患者的月经血液和腹膜液中大肠杆菌污染显着[4]。值得注意的是，子宫内膜异位患者子宫内膜的梭杆菌的存在明显更高，这表明细菌感染可能是一个促成因素[5]。一项国家队列研究表明，较低的生殖道感染可能是子宫内膜异位症的独立危险因素[6]。女性阴道微生态学是一个由阴道微生物群（VMB），宿主内分泌系统，阴道解剖结构和局部免疫系统组成的生态系统。VMB是指阴道中常见的微生物。Microbial populations isolated from the vagina include Lactobacillus , Gardnerella vaginalis , Prevotella bivia , Atopo- bium spp ., Mobiluncus , Bacteroidetes , Bifidobacterium spp ., Escherichia coli , Candida albicans , Trichomonas vaginalis , Actinobacillus spp ., and Sheathed Anaerobic Coccobacillus ,以及其他稀有细菌和非细菌病原体。VMB对与泌尿生殖道和性传播疾病的传染病相关的病原体具有抵抗力。隐型微生物群是一个重要的障碍，可保护宿主免受各种细菌，真菌的侵害
数据通信设施中的冷却技术 - Purdue e-Pubs
过去十年，对数据中心和网络服务的需求迅速增长。然而，由于更高效的电子硬件、向超大规模和云数据中心的迁移以及更高效的冷却基础设施等，近年来电力需求已经趋于稳定。本文对冷却技术进行了关键概述并讨论了研究差距。数据通信设施中的冷却技术大致可分为风冷和液冷系统。架空/地板下送风、热/冷通道布局和热/冷通道遏制是优化风冷系统性能的主要策略。架空地板架构已在数据通信设施中得到广泛采用，但存在大量气流泄漏（约 25-50%）。研究发现，最佳通风系统是硬地板设计，采用架空冷风输送和热风回风管道，而不是基于房间的送风和回风。冷通道遏制可以更好地降低机架的最高入口温度并抑制冷却系统故障时的温升，而热通道遏制可以提供更低的机架平均入口温度和更小的标准差，并且受服务器周围气密性的影响更小。随着机架功率密度超过 10 kW/机架且热流超过 100 kW/cm 2 ，传统的风冷系统不再是可行的热管理解决方案。喷雾冷却、冲击射流、浸没冷却、液冷微通道和热管等液体冷却方法是克服风冷系统容量限制的新兴技术之一。对于浸没冷却，过渡到过冷两相流沸腾、通过添加微结构或不规则性来创造更多的成核位点和更大的传热表面积来增强传热以及利用纳米流体是受到学者关注的突出增强策略。将电力电子模块浸入液体中可使热阻降低至空气冷却系统的 25%，或微通道或喷雾冷却等液体冷却系统的 30-50%。根据现有的冷却系统、总体热负荷和热点，热管系统可以作为独立单元或与空气冷却系统结合使用，即所谓的混合系统，为数据中心提供服务。与典型的空气冷却系统相比，混合系统可以分别降低 37-58% 和 20-70% 的年度冷却负荷系数和能耗。