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评估免疫疗法期间单个病变动力学的变异性增加：它是否存在，这是否重要？
图1：超过1000个模拟数据集的纵向和生存数据的后验预测检查（PPC）； （a） - （e）：在atezolizumab治疗组中，纵向PPC通过病变位置分层，观察到的数据的中值（固体黑线）和淋巴（a），肺（B），肝（C），肝（C），Bladder（d）和其他（E）（E）的淋巴（A），蓝色，绿色，绿色，灰色，红色，红色和黄色的位置的预测间隔为95％。（f） - （j）：化学疗法治疗手臂中通过病变位置分层的纵向PPC，随着时间的时间观察到数据的中值（固体黑线）和淋巴（F），肺（G），肝（H），肝（H），膀胱（I）和其他（蓝色（J）的位置（蓝色，绿色，灰色，灰色，红色，红色，红色）的预测间隔为95％。（k）：两个治疗组中的生存PPC；化学疗法组（橙色实线）和atezolizumab臂（紫色实线）中观察到的数据中生存概率的Kaplan-Meier估计量和生存概率（有色区域）的预测间隔95％。
免疫疗法治疗的原发性心脏软组织肉瘤患者的临床结局
值是中值（Q1-Q3）或N（％）。8个多形性心脏肉瘤，4个纺锤体细胞肉瘤，1个脂肪肉瘤，1个软骨细胞骨肉瘤，2个内膜肉瘤。b二尖瓣阻塞和上腔静脉综合征。c 1每个患者：pembrolizumab加紫杉醇，pembrolizumab加上pazopanib，pembrolizumabÞRibociclib和pembrolizumab floce therapy 2疗法。
双PI3K-MTORC1/ ... div>的I期剂量升级研究
摘要◥目的：本I阶段研究评估了PI3K/MTORC1/2双重抑制剂Gedatolisib与碳蛋白和紫杉醇结合的安全性，耐受性，小麦克甲酸和初步活性。患者和方法：接受≤2次先前化学疗法治疗的晚期实体瘤的患者在第1、8、15和22天接受静脉注射Geda-tolisib（根据剂量水平为95、110或130 mg）；在第8天（协议修正案之后的第1天）卡铂（AUC5）；每28天，在第8、15和22天，在第8、15和22天（1、8和15）的80 mg/m 2的紫杉醇每28天。第6周期后没有疾病的患者接受了维持Gedatolisib直至进展。 结果：17例患者被招募[11个卵巢（10个透明细胞卵巢癌，CCOC），4个子宫内膜，2个肺癌]。 先验化学疗法的中位数为1（范围0-2）。 中值第6周期后没有疾病的患者接受了维持Gedatolisib直至进展。结果：17例患者被招募[11个卵巢（10个透明细胞卵巢癌，CCOC），4个子宫内膜，2个肺癌]。先验化学疗法的中位数为1（范围0-2）。中值
如何使用Ready Ready（液压）拖拉机
1）选择手动模式2）转动车轮以查看原始数据是否一直在变化3）将车轮转到中间以获取一个值，然后设置值4）设置4）将车轮转向左侧，大约20度将其转到左侧以获取值，然后将车轮设置为5）将车轮转向右侧，然后用20度左右设置值，然后将其设置为6），然后将其设置为6）左单元，如果它比中值
直观血管内干预措施的互动方式的比较分析
摘要 - 内血管干预是一种用于治疗心血管疾病的微创方法。尽管通常使用以实时导管可视化而闻名的荧光检查，但它会暴露于患者和医生的电离辐射，并且由于其2D性质而缺乏深度感知。为了解决这些局限性，使用近距离和3D可视化技术进行了一项研究。这项维特罗研究涉及使用机器人导管系统，并旨在通过主观和客观措施评估用户性能。重点是确定最有效的相互作用模式。在研究中比较了用于指导机器人导管的三种交互式模式：1）模式GM，使用GamePad进行控制和标准的2D监视器进行视觉反馈； 2）模式GH，带有用于控制的游戏手柄，HoloLens提供3D可视化； 3）模式HH，其中HoloLens既用作控制输入和可视化装置。模式GH在主观指标中的表现优于其他方式，除了精神需求。它表现出4.72毫米的中值跟踪误差，靶向误差为1.01毫米的中值，中值持续时间为82.34 s，并且在视频研究中，无尺寸无尺寸平方的飞行的中位天然对数为40.38。模式GH显示了比模式GM的8.5％，4.7％，6.5％和3.9％的改善，分别比模式HH的1.5％，33.6％，34.9％和8.1％的改善，用于跟踪错误，靶向误差，持续时间和无量纲平方的混蛋。总而言之，用户研究强调了使用HoloLens在导管插入中增强3D可视化的潜在好处。用户研究还说明了与HoloLens相比，使用游戏手柄进行导管远程操作的优势，包括用户友好性和被动触觉反馈。进一步衡量使用更传统的操纵杆作为控制输入设备的潜力，该研究利用Haptive Virtuose TM
资本主义经济中的失业
摘要： - 本文介绍了隐藏的马尔可夫模型在波兰语言中的文本生成中的应用。开发了一个生成文本的程序，利用隐藏的马尔可夫模型。该程序使用参考文本来学习可能的字母序列。还讨论了文本处理的结果。提出的方法也可以在语音识别过程中有所帮助。键字： - 自然语言处理，文本生成，隐藏的马尔可夫1简介言语综合和识别的领域在过去30年中，由于蜂窝电话的开发，它被广泛使用。在最流行的语音综合方法和分析方法中，采用了隐藏的马尔可夫模型（HMM）[2,6]。隐藏的马尔可夫模型也可以在其他领域中使用，仅命名遗传学，复制DNA代码或经济学，以预测未来的经济结果[3,4]。hmm of str k的估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。 计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。 序列以相同的k字符开始构成上下文。 它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。 2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。 它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。估计在学习过程中构成的k前值的序列基于给定位置中发生值的可能性。计算学习载体中长度k +1单词的出现数量。序列以相同的k字符开始构成上下文。它们的计数可用于估计K +1位置中值发生的可能性[8]。2跃迁矩阵过渡矩阵M定义了所有可能的先前序列功能中值x n+1的发生数量。它还可能包含出现值x n+1而不是出现数量的可能性。然后从公式1计算出可能性，其中p ij是条件下元素x i的概率，前面的符号为x j。[8] p ij（x i /x j）= p（xi∩xj） /p（x j）（1）如果给定序列中n元素的值S n取决于元素n-1的值，则可以应用HMM的值来预测连续值。条件下元素x n+1发生的概率是：p（x n+1 /x n）给出：p（x n+1 /x n）（2）
增强翻译中风康复：运动网络优化的特定任务动作观察疗法
年龄（年）71.7±10.8性别（女性 /男性）％8（40％） /12（60％）MAS-ul 1.25（0-6）FMA-UL 51（29-66）脂肪5（1-5）MBI 94（1-5）MBI 94（46-100）平均±标准偏差； n（％）;中值（最小值最小）。修改后的Ashworth Scale-upper肢体（MAS-ul）; FUGL-MEYER评估 - Upper肢体（FMA-ul）；法式手臂测试（FAT）；和修改的Barthel指数（MBI）。
能源度量和能源供应链概述...
假设和其他数据：图5仅包含％值。必须给出一个参考能量以缩放MJ中值的％值：假设电池电动车辆的最终能量需求为0.7 mj/km（购买的电力！）。进一步假设，在所有情况下，推动车辆的有用能量都是相同的！可以为用汽油作为最终能量运行的内燃机构建第四个病例，其中1 MJ的汽油需要1.25 MJ的原油。