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World File Search System优于
高风险KMT2A重新培养白血病的双特异性CAR-INKT细胞免疫疗法以NKG2D依赖性的方式优于CAR-T，并消除了瘦脑疾病
托马斯·米尔恩4，阿纳迪塔·罗伊2,4,5，阿纳斯塔西奥斯卡拉迪米特里斯1,11 1 1,11 1血液学中心，免疫学和炎症系，伦敦帝国学院，伦敦，英国伦敦帝国学院，牛津大学牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国3号，牛肉科，莫克斯特大学，莫克斯福德大学，莫克斯特尔，莫克斯特尔，MORC MORC MORC MREC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MRC MR MRC MRC MRC MRC MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC MRM MRC英国牛津大学医学，牛津大学医学院5血液学系，大奥蒙德街医院，英国伦敦大奥蒙德街医院6三一学院，都柏林大学，都柏林大学，都柏林，爱尔兰7系统生物学爱尔兰，爱尔兰大学学院8个儿童健康爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，爱尔兰，都柏林。 Glasgow, Glasgow, UK 10 Cancer Research UK Oxford Centre, University of Oxford, Oxford, UK 11 Department of Haematology, Imperial College Health NHS Trust, Hammersmith Hospital, London, UK *equal contribution Correspondence Anastasios Karadimitris: a.karadimitris@imperial.ac.uk Anindita Roy: anindita.roy@paediatrics.ox.ac.uk
纳米技术在航空航天中的应用讲座
• 兴奋：单一 CNT 材料的性能在强度上优于钢，在电导率上优于铜，在热导率上优于金刚石 • 现实：CNT 组件的性能会降低 • 布线的挑战在于提高 CNT 组件的性能——电线、纱线
机器学习优于回归分析，以预测下赛季的美国职业棒球大联盟球员受伤：从性能和伤害趋势趋势的流行病学和13,982球员的验证，2000-2017
数据库回答复杂问题。ml是人工智能的一个子集，它使用了从经验中学习和改进的计算算法。4,11以其最简单的形式，这涉及使用一组现实世界数据来预测或估计结果。2,4,11这些数据集代表了机器然后能够使用模式认可来从或“学习”来研究和从“学习”中进行推论，以自己做出决定。4这样的结论与实际结果的测试集进行了比较，以量化算法的准确性。随着训练集中的数据的增长，测试重复的数量增加，类似于“体验式学习”，机器的算法变得更加准确和预测性。逻辑回归（LR）代表ML的最原始形式，并且经常在文献中应用。6,7但是，回归分析是静态的，不是预先的，这意味着它不会自动调节以从复杂的数据关系中“学习”，尤其是在添加更多数据输入时。这项研究代表了我们所知的第一次尝试在运动医学文献中应用复杂的ML算法，其中LR与不同的ML算法进行了比较。在这项研究中，从2000年到2017年的玩家志术，伤害和性能指标是最初的训练集，从这些训练集中，机器可以从该训练中学到的关系，以预测带有测试套件的类似概况的未来玩家的最可能结果。此外，可以正确预测损伤的解剖位置可以预防目标。我们假设，尽管有复杂的情况 - iOS会导致DL受伤和放置，但在历史损伤数据中接受培训的ML模型可能能够评估有效性高的MLB参与者的未来伤害风险。我们认为，在所有临床情况下，现代ML算法将比原始LR分析更具有代表性的模型。For the purpose of leveraging available analytics to permit data- driven injury prevention strategies and informed decisions, the objective of this study of MLB players was to (1) char- acterize the epidemiology of injury trends on the DL from 2000 to 2017, (2) determine the validity of an ML model in predicting the injury risk for the subsequent year and ana- tomic injury location, and (3) compare the performance of modern ML算法与LR分析。
自动协方差模式分析的表现优于在变体进行性上核麻痹中的18F-荧光脱氧葡萄糖 - 点发射断层扫描（FDG -PET）的视觉阅读
1 1诊断和介入放射学和核医学系，汉堡 - 埃芬多夫，汉堡，德国汉堡2神经退行性疾病中心（DZNE）慕尼黑，德国慕尼黑7慕尼黑系统神经病学集群（Synergy），慕尼黑，德国慕尼黑8号8号神经病学系，汉堡大学医学中心，汉堡，汉堡，德国9号，汉堡，9月9日，德国核医学，奥格斯堡，穆尼尔，穆尼奇，穆尼奇，穆尼奇，穆尼，穆尼，德国汉诺威汉诺威医学院的诊断和介入神经放射学，12号医学和辐射保护保护，大学医院，奥格斯堡大学，德国奥格斯堡，奥格斯堡，德国奥格斯堡13 13莱比锡神经病学系，莱比锡，莱比锡，德国莱比锡，德国14号神经病学系，奥格斯堡，神经病学系。德国慕尼黑16美国纽约州曼海斯特医学研究机构Manhasset，美国17核医学系，莱比锡大学医院，莱比锡，德国1诊断和介入放射学和核医学系，汉堡 - 埃芬多夫，汉堡，德国汉堡2神经退行性疾病中心（DZNE）慕尼黑，德国慕尼黑7慕尼黑系统神经病学集群（Synergy），慕尼黑，德国慕尼黑8号8号神经病学系，汉堡大学医学中心，汉堡，汉堡，德国9号，汉堡，9月9日，德国核医学，奥格斯堡，穆尼尔，穆尼奇，穆尼奇，穆尼奇，穆尼，穆尼，德国汉诺威汉诺威医学院的诊断和介入神经放射学，12号医学和辐射保护保护，大学医院，奥格斯堡大学，德国奥格斯堡，奥格斯堡，德国奥格斯堡13 13莱比锡神经病学系，莱比锡，莱比锡，德国莱比锡，德国14号神经病学系，奥格斯堡，神经病学系。德国慕尼黑16美国纽约州曼海斯特医学研究机构Manhasset，美国17核医学系，莱比锡大学医院，莱比锡，德国
择期神经外科全静脉输注 (TIVA) 期间靶控输注是否优于手动控制输注？单中心试点研究结果
研究过程 在手术室中，在麻醉诱导之前，将套管针（Vasofix Safety，B. Braun，德国梅尔松根）插入手背静脉。开始心电图监测，测量血压、经皮动脉血红蛋白饱和度、二氧化碳图和 BIS。进行预氧合，然后使用 MCI 或 TCI 方法诱导全静脉麻醉 (TIVA)。使用 Perfusor Space 输注泵（B. Braun，德国梅尔松根）输注瑞芬太尼（Ultiva，Aspen Pharma，南非乌姆兰加）和丙泊酚（Propofol 1% MCT/LCT，Fresenius，德国巴特洪堡）。 P-TCI 组首先输入患者的人口统计学数据（身高、性别、体重和年龄），并设定效应点初始靶浓度：Schnider 模型中丙泊酚为 4 µg/mL，Minto 模型中瑞芬太尼为 4 ng/mL。P-MCI 组首先以 1.5 mg/kg IBW 剂量推注丙泊酚，以 0.5 μg/kg IBW 剂量推注瑞芬太尼，持续 1 分钟。
![arXiv:2109.09626v2 [nucl-th] 2022 年 1 月 7 日](/simg/9\9763e7fa3f09f04fa4e03df438a4702a5bdb212c.webp)
考虑功能性磁共振成像中的时间变异性可以提高智力预测能力
注：报告结果包括五次交叉验证的平均值和括号中的标准差。对五次交叉验证的评估指标进行配对双样本 t 检验，显著性水平为 0.05，多重检验采用 Bonferroni 校正。粗体数字：结果明显优于其他两个模型。* 标记数字：结果明显优于仅使用静态 FC 的 KRR 模型。
佛罗里达州的经济韧性
2022 年 5 月 24 日简要摘要本备忘录研究了 2012 年至 2021 年佛罗里达州的经济增长与美国经济的增长相比。总体而言，佛罗里达州的国内生产总值 (GDP) 增长优于美国。佛罗里达州的金融、保险和房地产行业表现优于美国经济，并且未受到大流行期间出现的负面经济力量的影响。所有行业在 COVID-19 大流行期间，佛罗里达州的经济表现优于其他州。不同的州实施了不同的大流行应对方案，从而产生了不同的经济后果。佛罗里达州成功的关键是州领导层拒绝实施全州封锁。州领导层让市场自行消化大流行，这取得了成功，可以从图 1 中看到，该图描绘了所有行业总计。
CB-LM：中央银行的语言模型
我们引入了中央银行语言模型 (CB-LM)——一种基于央行演讲、政策文件和研究论文的综合语料库进行训练的专用编码器语言模型。我们表明，CB-LM 在预测央行习语中的掩蔽词方面优于其基础模型。一些 CB-LM 不仅优于其基础模型，而且在根据联邦公开市场委员会 (FOMC) 声明对货币政策立场进行分类方面也超越了最先进的生成式大型语言模型 (LLM)。在更复杂的场景中，需要对与美国货币政策相关的大量新闻进行情绪分类，我们发现最大的 LLM 优于领域自适应的仅编码器模型。然而，部署如此大型的 LLM 对央行在保密性、透明度、可复制性和成本效益方面提出了巨大挑战。
