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随机环境中预测模拟的解决方法
a 美国克利夫兰州立大学机械工程系 b 瑞士洛桑联邦理工学院生物工程研究所生物机器人实验室 c 德国埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学工程学院机器学习和数据分析实验室
锂离子电池等效电路模型的影响参数依赖性和体系结构对现实生活驱动周期中预测的热产生的影响
摘要：本研究研究了使用Bernardi方程来研究所考虑的电力等效电路模型（ECM）参数依赖性和架构对预测的热产生速率的影响。为此，从细胞表征测试到细胞参数识别和最终验证研究的整个工作流程，都在用镍锰钴化学的圆柱形5 AH LG217000 lg217000 lg217000 lg217000锂离子杆（LIB）上检查。此外，将不同的测试程序在其结果质量方面进行比较。对于参数识别，开发了一个MATLAB工具，使用户能够在一次运行中生成所有必要的ECMS。通过比较不同电荷状态（SOCS）和环境温度的高度动态世界的轻型车辆测试周期（WLTC）的实验结果和模拟结果的电压预测来评估开发的ECM的准确性。结果表明，如果仅比较电压结果，则可以忽略滞后和电流等参数依赖性。考虑到热量产生预测，疏忽可能导致高达9％（电流）或22％（滞后）的错误预测，因此不应忽略。结论电压和热量产生结果，本研究建议使用双极化（DP）或Thevenin ECM考虑所有参数依赖性，除了充电/放电电流依赖性液体的热模型。
从高密度大脑节奏中预测鼓节拍
夹带是一个系统与另一系统的相匹配的现象。人类神经活动已显示出与外听性刺激产生共鸣。当我们欣赏音乐时，带有听觉信号的大脑反应引起了共鸣。音乐认知的症结是基于具有内在神经频率的音乐频率的共鸣。也已经证明，在听音乐的同时，神经活动在跨参与者之间进行了同步，这是由高主体间相关性显示的。在这项工作中，我们使用这一事实来预测参与者对脑电图对drumbeat的反应的听力。我们还测试了是否可以在较小的数据集上训练并使用数据集的其余部分进行测试。我们将频率 *通道图构成，并将其馈送到CNN模型中，以预测60-20-20（火车-DEV检验）数据拆分协议的分类精度为97％的Drumbeat，而20-20-60数据拆分的精度为94％。我们还获得了100％的分类精度，用于预测两个数据拆分协议的参与者。
多基因风险评分在家族病例中预测乳腺癌风险的临床适用性
抽象背景常见的低风险变体目前不用于指导家族性乳腺癌（BC）的临床管理。我们探讨了相对于非BRCA1/2荷兰BC家族中标准基因测试的313个基因多基因风险评分（PRS 313）的添加作用。方法，我们包括3492个荷兰非BRCA1/2 BC家族和3474荷兰人口控制的3918例案件。使用逻辑回归模型估算了标准化PRS 313与BC的关联，该模型已针对基于血统的家族史进行了调整。对控件的家族史进行了此分析。ses以说明个人的相关性。使用boadicea（疾病发生率和载体估计算法的乳房和卵巢分析）v.5模型，以有或没有单个PRS 313的方式回顾了终生风险。对于2586例病例和2584个对照，已知atm，CHEK2和PALB2中致病变异的载体状态（PVS）。结果由家族史调整后的PRS 313与BC显着相关（每SD或= 1.97，95％CI 1.84至2.11）。根据美国，英国和荷兰的BC筛查指南（国家综合癌症网络，美国国家健康和护理卓越研究所以及荷兰综合癌症组织），包括BOADICEA家庭风险预测中的PRS 313将改变筛查建议的最高27％，36％和34％的案件。对于人口控制，没有有关家族史的信息，分别高达39％，44％和58％。在已知中等BC易感基因的PV载体中，PRS 313对CHEK2和ATM的影响最大。结论我们的结果支持PRS 313在风险预测中应用于中等BC风险基因的遗传性无信息的BC家族和PV家族。
研究论文 识别葡萄膜黑色素瘤中预后的脂肪酸代谢 lncRNA 和潜在的分子靶向药物
背景 .本研究旨在通过整合生物信息学分析，寻找预测葡萄膜黑色素瘤预后的脂肪酸代谢lncRNA及潜在的分子靶向药物。方法 .本研究获取了309个FAM-mRNA的表达矩阵，通过共表达网络分析，鉴定出225个FAM-lncRNA，并进行单变量Cox分析、LASSO回归分析和交叉验证，最终得到由4个PFAM-lncRNA（AC104129.1、SOS1-IT1、IDI2-AS1、DLGAP1-AS2）组成的优化UVM预后预测模型。结果 .生存曲线显示，在预后预测模型中，训练队列、测试队列及所有患者中高危组UVM患者的生存时间均显著低于低危组（P<0:05）。进一步进行风险预后评估，结果显示，在训练队列、测试队列及所有患者中高危组的风险评分均显著高于低危组（P<0:05），随着风险评分的增加，患者生存率降低、死亡人数增加；AC104129.1、SOS1-IT1、DLGAP1-AS2为高危PFAM-lncRNA，IDI2-AS1为低危PFAM-lncRNA。随后，我们通过PCA分析和ROC曲线进一步验证了模型预测预后的准确性和预后价值。结论。我们鉴定出24种潜在的分子靶向药物，这些药物在高危和低危UVM患者之间具有显著的敏感性差异，其中13种可能是高危患者的潜在靶向药物。我们的研究结果对高危UVM患者的早期预测和早期临床干预具有重要意义。
俄罗斯反卫星试验中预测和观察到的航天器遭遇情况的比较
本文对 2021 年 11 月 15 日进行的俄罗斯反卫星 (ASAT) 拦截试验进行了后续分析，该试验发射了一套 ASAT 武器系统来拦截和摧毁在轨的 COMOS 1408，这是一颗已报废的苏联电子情报 (ELINT) 卫星，于 1982 年发射。最初的分析估计了碎片事件产生的碎片将如何对航天器操作员、他们的 SSA 知识、他们检测和缓解高碰撞威胁事件的能力以及他们在大型星座框架内使用机动燃料产生不利影响。本文将这些最初的相遇率预测、对低地球轨道 (LEO) 航天器（尤其是太阳同步轨道上的航天器）的碰撞风险以及轨道寿命估计与运行飞行安全系统和服务检测到的实际会合和轨道寿命进行了比较。对连续模型和离散破碎模型中实际碎片碎片跟踪与碎片体积演变进行了比较。将我们最初的预测与实际情况进行比较，可以发现，最初的 ASAT 碎片轨道寿命预测与迄今为止在轨观测到的寿命非常接近，预测寿命比迄今为止观测到的寿命长约 25%。飞行安全和所需避让机动预测也得到了观测到的结合趋势的验证，俄罗斯 ASAT 试验在某些高度导致飞行安全性和可持续性降低多达 20%，在某些轨道条件下碰撞风险增加一倍。
关于人机协作中预测集的效用
对人机团队的研究通常为专家提供单一标签，这忽略了模型推荐中的不确定性。共形预测 (CP) 是一个成熟的研究方向，专注于构建一个理论上有依据的、经过校准的预测集，该预测集可能包含多个标签。我们探索此类预测集如何影响人机团队中的专家决策。我们对人类受试者的评估发现，集值预测对专家有积极影响。然而，我们注意到 CP 提供的预测集可能非常大，这导致 AI 助手无用。为了缓解这种情况，我们引入了 D-CP，一种对某些示例执行 CP 并听从专家的方法。我们证明 D-CP 可以减少非延迟示例的预测集大小。我们展示了 D-CP 在定量和人类受试者实验 (n=120) 中的表现。我们的结果表明，CP 预测集比单独显示 top-1 预测更能提高人类-AI 团队的表现，并且专家发现 D-CP 预测集比 CP 预测集更有用。
ATSP-TDD 2022 年 4 月 5 日 单位调动官部署规划课程备忘录 8C-F17/553-F5 (MC) 主题：欢迎虚拟单位调动官部署规划课程学生的信 1. 谨代表运输学校助理指挥官 Timothy R. Zetterwall 上校和运输管理培训部 (TMTD) 负责人 Trenton Lykes 先生，欢迎并祝贺大家参加单位调动官部署规划课程 (UMODPC)。 2. 作为根据命令任命的单位调动官，您将担任指挥官的高级顾问，负责单位战略部署或通过地面方式的单位调动。本课程将为您提供单位部署所需的工作知识和单位调动官的职责。 3. 地点：这将是一门虚拟课程，将通过 Army 365 Microsoft Teams 进行。 Army Teams 365 是当前的虚拟训练平台，只能通过国防部信息网络 (NIPRNet) 或带有 CISCO AnyConnect 虚拟专用网络 (VPN) 的政府提供的设备 (GFE) 访问。参加此在线课程需要摄像头和麦克风。如果您在家上课，则必须拥有已建立的 IT 支持网络，以便在遇到 TEAMS 或计算机问题时联系。讲师不会排除 TEAMS 或软件故障。如果您在建立 TEAMS 帐户时遇到问题，请联系您的 G6 人员或陆军企业服务台 (AESD)，电话 1-866-335-2769。4. 时间：培训将在课程期间于美国东部时间 08:00 开始。5. 参加前：空中调动设备 (EPAM) 模块 1 和模块 2 是先决条件，必须在单位调动军官部署规划课程 (UMODPC) 开始日期之前完成。您必须在两门考试中取得 80% 或更高的分数，才能满足参加课程的首要要求。6. SAAR AMIS 表格 2875：学生还必须提交 AMIS 表格 2875 系统授权访问请求 (SAAR) 的副本，这是课程的补充。参加课程的学生必须将已填妥并签名的 AMIS 表格 2875 的副本交回给讲师。一旦学生注册了课程并在 ATRRS 中预留席位以参加 UMODPC 课程，他们将收到来自讲师的后续欢迎信。学生必须获得安全许可才能参加课程。
ATSP-TDD 2022 年 4 月 5 日 单位调动官部署规划课程备忘录 8C-F17/553-F5 (MC) 主题：欢迎虚拟单位调动官部署规划课程学生的信 1. 谨代表运输学校助理指挥官 Timothy R. Zetterwall 上校和运输管理培训部 (TMTD) 负责人 Trenton Lykes 先生，欢迎并祝贺大家参加单位调动官部署规划课程 (UMODPC)。 2. 作为根据命令任命的单位调动官，您将担任指挥官的高级顾问，负责单位战略部署或通过地面方式的单位调动。本课程将为您提供单位部署所需的工作知识和单位调动官的职责。 3. 地点：这将是一门虚拟课程，将通过 Army 365 Microsoft Teams 进行。 Army Teams 365 是当前的虚拟训练平台，只能通过国防部信息网络 (NIPRNet) 或带有 CISCO AnyConnect 虚拟专用网络 (VPN) 的政府提供的设备 (GFE) 访问。参加此在线课程需要摄像头和麦克风。如果您在家上课，则必须拥有已建立的 IT 支持网络，以便在遇到 TEAMS 或计算机问题时联系。讲师不会排除 TEAMS 或软件故障。如果您在建立 TEAMS 帐户时遇到问题，请联系您的 G6 人员或陆军企业服务台 (AESD)，电话 1-866-335-2769。4. 时间：培训将在课程期间于美国东部时间 08:00 开始。5. 参加前：空中调动设备 (EPAM) 模块 1 和模块 2 是先决条件，必须在单位调动军官部署规划课程 (UMODPC) 开始日期之前完成。您必须在两门考试中取得 80% 或更高的分数，才能满足参加课程的首要要求。6. SAAR AMIS 表格 2875：学生还必须提交 AMIS 表格 2875 系统授权访问请求 (SAAR) 的副本，这是课程的补充。参加课程的学生必须将已填妥并签名的 AMIS 表格 2875 的副本交回给讲师。一旦学生注册了课程并在 ATRRS 中预留席位以参加 UMODPC 课程，他们将收到来自讲师的后续欢迎信。学生必须获得安全许可才能参加课程。
MMWR，2 剂 BNT162b2（辉瑞 BioNTech）mRNA 疫苗在 5-11 岁儿童和 12-15 岁青少年中预防 SARS-CoV-2 感染的有效性 — PROTECT 队列，2021 年 7 月至 2022 年 2 月
CDC 免疫实践咨询委员会于 2021 年 5 月 12 日建议 12-15 岁人群（本报告中称为青少年）接种 BNT162b2（辉瑞-BioNTech）mRNA COVID-19 疫苗，并于 2021 年 11 月 2 日建议 5-11 岁儿童接种 BNT162b2（辉瑞-BioNTech）mRNA COVID-19 疫苗。需要这些年龄组关于疫苗有效性（VE）的真实世界数据，特别是因为当 B.1.1.529（Omicron）变体于 2021 年 12 月在美国流行时，对 VE 的早期调查显示，该疫苗对 12-15 岁青少年和成人*（的症状性感染保护率下降）(5)。 PROTECT† 前瞻性队列包括 1,364 名 5-15 岁儿童和青少年，在 2021 年 7 月 25 日至 2022 年 2 月 12 日期间，每周对他们进行 SARS-CoV-2 检测（无论有无症状），并检测是否患有 COVID-19 相关疾病。在未接种疫苗的参与者（即未接种过 COVID-19 疫苗剂量的人）中，经实验室确诊感染 SARS-CoV-2 的人中，感染 B.1.617.2（Delta）变体的人报告 COVID-19 症状的可能性（66%）高于感染 Omicron 的人（49%）。在完全接种疫苗的 5-11 岁儿童中，接种辉瑞-BioNTech 疫苗第 2 剂后 14-82 天（该年龄组中接种第 2 剂后最长间隔时间）对任何有症状和无症状 Omicron 感染的 VE 为 31%（95% CI = 9%–48%），已根据社会人口统计学特征、健康信息、社交接触频率、口罩使用情况、地点和当地病毒传播情况进行调整。在 12-15 岁的青少年中，接种第 2 剂后 14-149 天的调整后 VE 对有症状和无症状 Delta 感染为 87%（95% CI = 49%–97%），对 Omicron 感染为 59%（95% CI = 22%–79%）。完全
肠产毒性大肠杆菌的多表位融合抗原候选疫苗可在兔子模型中预防 B7A 菌株的定植
产肠毒素大肠杆菌 (ETEC) 菌株是导致儿童和旅行者腹泻的主要原因。由于决定其病理的毒素和粘附素的性质各异，开发针对这种异源菌群的有效疫苗已被证明非常困难。使用多表位融合抗原 (MEFA) 疫苗学平台开发了一种多价候选疫苗，并证明其可有效在小鼠和猪中引发广泛的保护性抗体反应。然而，在这些系统中并未测量到对小肠 ETEC 定植的直接保护。众所周知，ETEC 菌株的定植是疾病结果的决定性因素，并且依赖于粘附素。在这项研究中，我们开发了一种非手术兔定植模型来研究兔对 ETEC 定植的免疫保护。我们测试了基于 MEFA 的疫苗粘附素抗原与 dmLT 佐剂结合诱导广泛免疫反应和防止 ETEC 在兔小肠定植的能力。我们的结果表明，候选疫苗 MEFA 抗原在兔体内引发抗体，这些抗体与其结构中包含的七种粘附素发生反应，并可防止持续定植于幼兔体内的攻击菌株的定植。