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环磷酰胺与利妥昔单抗，用于根除获得性血友病A的抑制剂：108例患者的随机试验
normandie大学，Unirouen，U 1096，Chu Rouen，内科部，F-76000 ROUEN，法国bourance b，内部Edcine和传染病服务，Haut-L´Ev eeke e ev eque，Chu Bordeaux，Chu Bordeaux，5 Avenue de Magellan，3366604 pessac，336604 PESSAC，FRIANS，FIRASIC，FIRICS，FIRICS。鲁恩（Rouen），法国d内部教育与临床免疫学服务，杜迪顿 - 布尔戈涅（Chu Dijon-Bourgogne），第琼大学（University of Dijon），F-21079 Dijon，法国e e内科，Chu Toulouse，F-31059 Toulouse。法国F诺曼底大学，Unirouen，H´Ematologie Biologique，F-76031 Rouen，法国G d´内部Edicine and Clinical Immunology的eargement，Chru Tours，University of Tours，University of Tours，F-37044 Tours，法国，法国。h chu lille，d´ef´ef´ef´ef´ef´emale系统中心和法国北部和西北部的Ef ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ef´ eforgement（cerinero），欧洲雷伦（Cerinero）稀有的北部和西北部，稀有结缔组织网络上的罕见结缔组织和Musculoskeletskepore疾病医学（Remennect），F-59000 Lille，F-59000 Lille，F-59000 Lille，F-59000 Lille，F-59000 Lille DUPUYTREN Hospital, F-87000 LIMOGES, France J Service of Internal Edicine, H ˆ OPITAL SAINT-LOUIS, APHP, 75010 PARIS & INSERM UMR-S 976, HUMAN IMMUNOLOGY, Pathophysiology, Immunotherapy, Saint-Louis Research Institute, F-75000 University, APHP, Department of Edicine Internteen-DMU i3, H ˆ Opital圣坦，巴黎F-75000，法国。l Univ Rennes，Chu Rennes，Inserm，EHESP，IRSET（SANT，环境与工作研究所）-UMR-S 1085，F-35000 Rennes，法国M内科，Amiens University Hospital，F-80000 AMIENS，法国Amiens，法国Amiens，法国北法国医学院NOINDAL MIDANIDE，POITIERS HOSTICY，POITIERS HOSTICY，F-86000。o服务de m´内部edecins，h the舵，Chu Marseille，Aix-Marseille Universit'E，F-13000 Marseille，法国。p服务d'H´H´生物血液学，CRC-MHC，Chu de Nantes，Nantes Cedex 1，法国。服务de m´内部免疫学临床临床H ncy Saint-Andr´e，Chu Bordeaux，1 Rue Jean Burguet，33075 Bordeaux，法国Rostatistics B Bordeaux，Chu Rouen和Cesp Umr 1018南特，法国南特的内部伊芬服务。服务de m´内部免疫学临床临床H ncy Saint-Andr´e，Chu Bordeaux，1 Rue Jean Burguet，33075 Bordeaux，法国Rostatistics B Bordeaux，Chu Rouen和Cesp Umr 1018南特，法国南特的内部伊芬服务。
RSero：一个用户友好的 R 包，用于根据血清流行率研究重建病原体传播历史
1 传染病数学建模部，巴黎城市大学巴斯德研究所，U1332 INSERM，UMR2000 CNRS，法国巴黎，2 巴黎城市大学，INSERM，IAME，F-75018，法国巴黎，3 巴斯德研究所，抗菌药物逃避流行病学和建模研究部，法国巴黎，4 巴黎萨克雷大学，UVSQ，INSERM，CESP，抗感染逃避和药物流行病学研究小组，法国蒙蒂尼勒布勒托讷，5 MRC 全球传染病分析中心，伦敦帝国理工学院公共卫生学院，英国伦敦，6 普林斯顿大学生态与进化生物学系，美国新泽西州普林斯顿，7 全球卫生系，传染病流行病学和分析 G5 部门，法国巴黎西岱大学巴斯德研究所，8 英国剑桥大学遗传学系
高密度透明石墨烯阵列用于根据表面电位记录预测深度细胞钙活性
光学透明神经微电极有助于同时从大脑表面进行电生理记录以及神经活动的光学成像和刺激。剩下的挑战是将电极尺寸缩小到单细胞大小并增加密度，以高空间分辨率记录大面积的神经活动，从而捕捉非线性神经动力学。在这里，我们开发了透明石墨烯微电极，它具有超小开口和大而透明的记录区域，视野中没有任何金延伸，高密度微电极阵列高达 256 个通道。我们使用铂纳米粒子来克服石墨烯的量子电容极限，并将微电极直径缩小到 20 μm。引入了层间掺杂的双层石墨烯以防止开路故障。我们进行了多模态实验，将微电极阵列的皮质电位记录与小鼠视觉皮层的双光子钙成像相结合。我们的结果表明，视觉诱发反应在空间上是局部的，适用于高
亲爱的同事 关于根据《残疾人教育法》为残疾儿童提供辅助技术设备和服务的信 (PDF)
教育技术办公室和特殊教育项目办公室很高兴分享随附的指南，以支持需要辅助技术 (AT) 设备和服务才能有意义地接受和参与教育的残疾儿童。本指南旨在提高对《残疾人教育法》 (IDEA) 关于 AT 设备和服务的要求的理解，并消除有关 AT 的常见误解，同时还提供残疾儿童使用 AT 设备和服务的示例。该文件适用于广泛的个人，包括父母、1 早期干预服务提供者、特殊教育工作者、普通教育工作者、相关服务人员、学校和学区管理员、技术专家和主管以及州领导机构和教育机构的员工。AT 设备和服务可以帮助改善儿童的结果，培养重要的技能和能力，并为他们做好高中毕业后就业和生活的准备。通过为残疾儿童提供成功所需的工具，我们可以帮助打破障碍，为所有人创造一个更具包容性和公平性的教育体系。
在此请求，鉴于根据选择推荐的国际非专有姓名的程序的第3条
人口：主要人口是青春期前和青春期的女孩（9-14岁），但男孩和老年人也包括在内。干预：单剂量疫苗接种；二价（Cervarix和Cecolin），四价（Gardasil）和非差疫苗（Gardasil 9）。比较：2剂HPV疫苗接种结果：临床结果：包括但不限于侵入性宫颈，阴道，外阴，肛门，阴茎或头颈癌；宫颈上皮内肿瘤（CIN）3级; CIN2+;组织学和细胞学异常；肛门疣；高风险HPV感染（基因型特异性患病率，发病率和/或持久性）免疫结果；血清转化或血清阳性； HPV抗体背景的几何平均滴度（GMT）：截至2022年3月，117个国家 /地区在其国家免疫计划中引入了HPV疫苗，但这些国家仅占全球女孩人口的三分之一，占全球宫颈癌负担的40％。2019年10月，Sage审查了单剂量HPV疫苗的证据，以保护9-14岁的主要目标人群免受宫颈癌的影响。sage得出结论，这项政策决定不足以证明和数量的证据，并且需要有目的设计的单剂量随机对照试验（RCT）的证据来告知政策决策。旨在评估单剂量时间表的一些RCT和有效性研究已开始在2021年产生临时结果。
用于根据癫痫发作症状可视化致痫区概率图的软件工具
约三分之一的癫痫对药物有抵抗力。对于这些患者，可以通过手术切除致痫区 (EZ)（大脑中引起癫痫发作的部分）来减少或治愈癫痫发作。如果非侵入性数据不足以确定侧向或定位，则可能需要通过精确植入颅内脑电图 (iEEG) 电极来定位致痫区。iEEG 目标的选择受到临床医生的经验和对文献的个人了解的影响，这导致不同癫痫中心的植入策略存在很大差异。基于文献中报告的回顾性临床病例的结果，客观工具可以建议致痫区的位置，从而支持和标准化手术计划的临床诊断途径。我们提出了一个开源软件工具，为临床医生提供直观的数据驱动可视化，以推断可能与致痫区重叠的致病区的位置。可能的 EZ 表示为覆盖在患者图像上的概率图，给出在该特定患者中观察到的癫痫症状列表。我们展示了一个案例研究，该研究基于我们单位接受治疗的一名患者的回顾性数据，该患者接受了切除性癫痫手术，并在术后 1 年内没有癫痫发作。被识别为 EZ 位置的切除脑结构与我们工具突出显示的区域重叠，证明了其潜在效用。
用于细胞和基因治疗产品 在此请求，鉴于根据选择推荐的国际非专有姓名的程序的第3条
概述了一些基本原则，这些原则对于为不同类型的细胞和基因治疗产品提供足够的监管监督至关重要，在这种情况下应进行审查。将来，谁将提供更全面的概述和
CDBG-DR 公共行动计划 HUD 审查清单，用于根据公法 117-43 拨款
注意：HUD 将种族和族裔集中的贫困地区 (R/ECAP) 定义为人口普查区，其中：(1) 非白人人口占总人口的 50% 或更多，并且 (2) 生活在家庭收入低于贫困率的个人百分比为 (a) 40% 或以上或 (b) 大都市区平均贫困率的三倍，以较低者为准。这些地区既有高度集中的种族/族裔少数群体，又有极端贫困的程度，可以用作“标准”。此外，对于此要求，评估可以定义为系统地收集、审查和使用数据，以确定受助人计划使用的资金是否会对上述地区产生不合理的歧视性影响。受助人应证明他们收集了数据、审查了数据并使用了这些结果来完成评估。
![b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数容量的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边的连接，这是第一个在\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）绑定在密集图高连续性方向上的时间上改进的算法。我们的结果取决于采样的简单组合以及稀疏性的稀疏性，这似乎是新的，并且可能导致有向图连接问题的进一步折衷。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们在\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中获得了一个（1 + \ xcf \ xb5）-AppRoximation，其中w是总顶点的重量（假设Integral vertex weivertex weivertex weivertex weivertex）;特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础，以获得全局顶点连接的类似界限。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连通性以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果补充了。 [23]和Forster等。 [6]对于顶点连接。](/simg/8/8e7675640f7d11b8c01f2da32483c44d53994a39.webp)
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b'We考虑了确定有向图中的根和全局边缘和顶点连接性（以及计算相应切割）的基本问题。对于具有小整数功能的根（以及全局）边缘连接，我们给出了一种新的随机蒙特卡洛算法，该算法在时间\ xcb \ x9c o n 2中运行。对于根边连接性，这是第一个在密度高图高连续性方向上绑定的\ xe2 \ x84 \ xa6（n 3）时间上改进的算法。我们的结果依赖于采样的简单组合以及显得新颖的稀疏性，并且可能导致有向图连接问题的进一步权衡。我们将边缘连接想法扩展到有向图中的根和全局顶点连接。我们获得了\ xcb \ x9c o（nw/\ xcf \ xb5）中的根顶点连接的（1 + \ xcf \ xb5） - approximation，其中w是w是总顶点的重量的时间（假设Integral verterx werges flovex wevertex weivers apteral vertex weivers witteral wittex weivers w we特别地，这会产生一个\ xcb \ x9c o n 2 /\ xcf \ xb5时间随机算法的未加权图。这转化为\ xcb \ x9c o（\ xce \ xbanw）时间精确算法，其中\ xce \ xba是根的连接。我们以此为基础为全局顶点连接获得类似的范围。我们的结果补充了由于Gabow的工作[8]的1991年边缘连接性工作以及Nanongkai等人的最新工作，因此在低连通性方面的这些问题的已知结果。[23]和Forster等。[6]用于顶点连接。
一种可解释的 AI 系统，用于根据 CT 扫描结果自动评估 COVID-19 并进行病变分类
由 SARS-CoV-2 病原体引起的 COVID-19 感染在世界范围内爆发了灾难性的大流行病，确诊病例数呈指数级增长，不幸的是，死亡人数也呈指数级增长。在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习范式的 AI 驱动流程，用于从 CT 扫描中自动检测 COVID-19 并对病变进行分类。我们首先提出了一个新的分割模块，旨在自动识别肺实质和肺叶。接下来，我们将这种分割网络与分类网络相结合，以识别 COVID-19 和对病变进行分类。我们将获得的分类结果与三位专家放射科医生在包含 162 次 CT 扫描的数据集上获得的结果进行了比较。结果显示，COVID-19 检测的敏感性为 90%，特异性为 93.5%，优于专家放射科医生的结果，平均病变分类准确率超过 84%。结果还表明，先前的肺和肺叶分割发挥了重要作用，使我们能够将性能提高 20 个百分点以上。此外，对训练后的 AI 模型的解释表明，支持 COVID-19 识别决策的最重要区域与与病毒临床相关的病变一致，即疯狂铺路、实变和毛玻璃。这意味着人工模型能够通过评估 CT 扫描中这些病变的存在来区分阳性患者和阴性患者（对照组和间质性肺炎患者的 COVID 检测结果均为阴性）。最后，AI 模型被集成到一个用户友好的 GUI 中，以支持放射科医生的 AI 可解释性，该 GUI 可在 http://perceivelab. com/covid-ai 上公开获取。整个人工智能系统是独一无二的，因为据我们所知，它是第一个公开的基于人工智能的软件，它试图向放射科医生解释人工智能方法使用了哪些信息