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World File Search System先验
策略编号：AHS - M2032 - 全基因组和整个外显子组测序先验的策略名称和编号，如适用：
AR Androgen receptor ASD Autism spectrum disorder ATN1 Atrophin 1 ATP7B ATPase copper transporting beta ATXN1 Ataxin 1 ATXN10 Ataxin 10 ATXN2 Ataxin 2 ATXN3 Ataxin 3 ATXN7 Ataxin 7 ATXN8OS Ataxin 8 opposite strand lncRNA AXL AXL receptor tyrosine kinase BMPR1A Bone morphogenetic protein receptor type 1A BRCA1 BRCA1 DNA repair associated BRCA2 BRCA2 DNA repair associated BTD Biotinidase C9orf72 C9orf72-SMCR8 complex subunit CA Congenital anomalies CACNA1A Calcium voltage-gated channel subunit alpha1 A CACNA1S Calcium voltage-gated channel subunit alpha1 S CCDC141 Coiled-coil domain containing 141 CCDC88C围绕包含88C CDON细胞粘附的盘绕螺旋域；致癌基因调节的CES临床外显子组测序CFES临床聚焦的外显子组测序CGC ABGC董事会认证的遗传顾问CHD7 CHD7染色体蛋白酶DNA结合蛋白7 CLIA '88 CLIA '88临床实验室改善改善1988年CMA染色体染色体的临床实验室改进预定量 binding protein COL3A1 Collagen type III alpha 1 chain CSTB Cystatin B DCAF17 DDB1 and CUL4 associated factor 17 DCC DCC netrin 1 receptor DD Developmental delay DIP2B Disco interacting protein 2 homolog B DMPK DM1 protein kinase DMXL2 Dmx like 2 DNA Deoxyribonucleic acid DSC2 Desmocollin 2 DSG2 Desmoglein 2
患者的抗精神病药物先验授权表18 ...
处方者专业：精神科医生和其他具有心理药理学专业知识的提供者。基线以及随后的评估和监视将完成（例如CMP/CBC，代谢监测的基线评估 - 高血糖/糖尿病，血脂异常，体重和/或CYP450药物相互作用）。抗精神病药物治疗对该患者的好处大于风险，并验证此表格上提供的信息是否正确而准确。如果请求是对Lybalvi®：BMI≥18的请求，并且患者的过去或目前使用奥氮平。
具有隐式先验的生成贝叶斯建模
•选择要生成的数据集•从先前的𝑝（𝜃 𝜃）中•从可能性𝑝（𝑦𝑦（𝑗）中示例̃𝑦（𝜃𝑗）•示例•示例𝑆draws traks traks（𝜃，𝑠，𝑠，𝑠，𝑠） 𝕀[𝑓（𝜃（𝑗，𝑠））<𝑓（𝜃（𝑗））]•如果一切都正确，则等级的分布将均匀分布
通过无监督学习以最少的先验知识识别量子相变
在本研究中，我们提出了一种新方法，使用自动编码器 (AE)（一种无监督机器学习技术）在极少先验知识的情况下识别一维量子多体系统中的量子相变。AE 的训练是使用通过精确对角化 (ED) 在整个驱动参数范围内获得的约化密度矩阵 (RDM) 数据进行的，因此不需要相图的先验知识。使用此方法，我们通过跟踪 AE 重构损失的变化，成功地检测到了具有多种不同类型相变的广泛模型中的相变，包括拓扑和 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless 相变。学习到的 AE 表示用于表征不同量子相背后的物理现象。我们的方法展示了一种研究量子相变的新方法，只需极少的知识和少量所需数据，并生成量子态的压缩表示。
be-clme+项目：促销na onal蓝色经济先验...
1.4渔业捕捞燃料的主要燃料来源是化石燃料，导致全球温室气体/CO 2排放。因此，该行业在从收获到消费的海鲜价值链上产生碳足迹。该分析将确定与设备使用相关的碳排放区域，例如船只，车辆，制冷和组织，以及忽视的效率低下的领域，从而实现了更可持续的实践以减少排放。此分析的好处是在价值链中引入气候行动计划，提高竞争力，遵守气候标准和政策，以及创新有助于海洋资源的长期可持续性，同时减少捕鱼活动的环境影响。
数据科学中的生成先验：从低级别到分散模型
V5H9AP5H+HZPRME4KCFF0KZ8WKCNYHAQ9YGMWLFUAYU6V4HHICMSVZRVFYI1F/II6JWAVSNO3J3V mtdlhbvwci5ahvjghdtblwibnsdgcbyan/cupwuv2Of2Of2OF20SQZA/cntk9fujwgbg = y = a（x）
使用深层生成先验
摘要 - 同时进行多层（SMS）成像是加速磁共振成像（MRI）采集的强大技术。但是，由于激发切片之间和内部的复杂信号相互作用，SMS重建仍然具有挑战性。这项研究提出了使用深处先验的强大的SMS MRI重建方法。从高斯噪声开始，我们利用扩散概率模型（DDPM）的脱糖性，通过反向扩散迭代逐步恢复单个切片，同时从读取串联框架下的MEA k-Space施加数据一致性。设计后采样过程使DDPM训练可以在单板图像上执行，而无需对SMS任务进行特殊调整。此外，我们的方法集成了低频增强（LFE）模块，以解决一个实用问题，即SMS加速快速自旋Echo（FSE）和回声平面成像（EPI）semitions无法轻易嵌入自动启动信号。的实验实验表明，我们的方法一致地超过了现有方法，并且可以很好地概括到看不见的数据集。该代码可从https：//github.com/solor-pikachu/roger获得评论Pro-Cess之后。
与扩散先验的统一视觉感知的桥接生成和判别模型
扩散模型的出色实力促使其努力将其应用范围扩展到生成任务之外。然而，缺乏统一的AP批准来将扩散模型应用于具有不同语义颗粒性的视觉对任务的持续挑战。我们的目的是建立一个统一的视觉感知框架，利用生成模型和歧视模型之间的实质协同作用。在本文中，我们提出了一个简单而有效的框架，该框架构成了预先训练的稳定扩散（SD）模型，其中包含丰富的生成性先验，一个能够整合层次代表的头部（U-Head），并且能够整合层次代表，并提供了一个适应性的外观，并提供了不良的犯罪性犯罪性。全面研究揭示了苦艾酒的潜在特征，例如在不同的时间步骤和各种U-NET阶段隐藏在潜在变量中的感知的不同粒度。我们强调，将重量级或活体积的解码器纳入将扩散模型转换为较大的表示学习者没有任何信息。针对定制判别模型的广泛比较评估展示了我们方法对基于零的素描基于素描的图像检索（ZS-SBIR），少数射击分类和开放式播放量和开放式摄影（OV）SETANICE分割任务的效率。有希望的结果证明了扩散模型作为强大的学习者的潜力，并在提供信息丰富且健壮的视觉代码方面确立了重要的能力。
肿瘤学 - TRUQAP先验授权策略
可以使用授权的供应商指南来支持医疗必要性和其他覆盖范围确定。c Indion formulary c超老化：o Verview Truqap是一种激酶抑制剂，与Fulvestrant结合使用，用于治疗激素受体（HR）阳性，人类表皮生长因子受体2（HER2）局部先进的，局部先进的乳腺癌或多余的磷酸盐或多磷酸磷酸盐，丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶1（AKT1）/磷酸酶和Tensin同源物（PTEN） - 通过FDA-批准的测试检测到在成人完成辅助治疗的12个月内至少一种基于内分泌方案的FDA-批准测试。1指南国家综合癌症网络（NCCN）乳腺癌指南（版本4.2024 - 2024年7月3日）指出，对于患有PIK3CA或AKT1激活突变或PTEN变化的HR +/HER2阴性肿瘤的患者，TRUQAP + FULVESTRANT是“首选治疗方案”是“首选治疗方案”。2这将包括具有PIK3CA/AKT1激活突变的成年人，或在一种或多个先前的内分泌治疗线后疾病进展或复发后的PTEN改变，包括一条含有细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）4/6抑制剂的线。在这种情况下，对于PIK3CA突变肿瘤的患者，Piqray®（Alpelisib片剂） + Fulvestrant建议使用（类别1）。在一线设置中
仔细观察gan先验：利用中级特征来增强模型反转攻击
摘要。模型反转（MI）攻击旨在通过利用输出信息来重建来自发布模型的隐私敏感培训数据，从而引起了人们对深神经网络（DNNS）安全性的广泛关注。最新的生成对抗网络（GAN）的进步已大大贡献了MI攻击的性能，因为它们具有具有高忠诚度和适当语义的逼真的图像的强大能力。但是，以前的MI攻击仅在Gan Pri-Ors的潜在空间中披露了私人信息，从而限制了它们在多个目标模型和数据集中的语义提取和可传递性。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的方法，可以增强饮食，增强了g势元（IF-GMI），该方法分解了GAN结构并利用了中间块之间的特征。这使我们可以将优化空间从潜在代码扩展到具有增强表达能力的中间功能。为了防止gan先验产生不切实际的图像，我们将L 1球约束应用于优化过程。对多个基准测试的实验表明，我们的方法在各种设置下，尤其是在分布外（OOD）方案下显着执行先前的方法并实现最新结果。我们的代码可用：https：//github.com/final-solution/if-gmi