XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System先验
漫射光学断层扫描空间先验用于人类视觉皮层中的脑电图源定位
脑电图 (EEG) 和弥散光学断层扫描 (DOT) 是广泛用于神经成像的成像方法。虽然 EEG 的时间分辨率很高，但空间分辨率通常有限。另一方面，DOT 具有高空间分辨率，但时间分辨率本质上受到其测量的缓慢血液动力学的限制。在我们之前的工作中，我们使用计算机模拟表明，当使用 DOT 重建的结果作为 EEG 源重建的空间先验时，可以实现高时空分辨率。在这项工作中，我们通过以比 DOT 时间分辨率更快的速度交替闪烁两个视觉刺激来实验验证该算法。我们表明，使用 EEG 和 DOT 的联合重建可以清楚地在时间上解析这两个刺激，并且与单独使用 EEG 的重建相比，空间限制得到了显着改善。
superior Healthplan先验授权列表
药物使用障碍门诊神经心理/心理测试经颅磁刺激（TMS）和电吸收治疗（ECT）强化门诊计划（IOP）服务（心理健康/药物使用障碍）部分住院计划（PHP）服务（心理健康/药物使用障碍）（INCERTION NESTION CENTRAIT（INDICAL SAMENTIAL CARTION）（INCERTION SERTION）（INCERTION SERVITAD）（INCERTION SERTANITAR）（RTC）替代（RTC）替代（RTC）替代（RTC） TO：生物学和某些生物仿制药化学疗法和支持护理药物基因治疗具有杂项计费代码的可注射药物治疗药物静脉免疫球蛋白可注射的可注射药物用于眼科治疗的可注射药物使用委托书：某些提供者的培训剂是先前的授权。有关特定要求和/或排除条件，请参考在线电子PA工具。
GSC先验授权-PCSK9抑制剂和siRNA代理（2023-01）en
覆盖范围的决定是什么？（附上收到的成果信）☐☐☐批准的拒绝第1C条 - 同意我在此授权任何许可的医师/牙医，医生，医院，患者援助计划，诊所或医疗相关的设施，以向绿盾与加拿大有关我的健康提供有关此要求的信息。i特区授权加拿大绿色盾牌根据需要与其他各方获取和交流个人信息，包括任何医疗保健提供者，患者援助计划和/或首选药房网络（PPN）供应商与加拿大Green Shield的供应商，目的是为了管理此福利。我承认，需要我的个人信息来评估该药物的资格，管理团体福利计划，并在适用的情况下，以我代表我管理药房优先提供者网络和患者支持计划。我承认，我的个人信息可能会出于这些目的而在这些各方之间交换和转移，并且可能包括有关我的药物索赔，诊断，医疗状况，治疗和其他与健康相关的信息的信息。我承认，提供我的同意将有助于加拿大绿色盾牌评估我的主张，并且拒绝同意可能会导致延迟或拒绝我的索赔。我可以随时通过下面指定的地址将书面说明发送给该效果，从而随时撤销此同意。我了解，只有在需要管理此福利的信息和/或确认此信息的准确性时，个人信息可能会向加拿大境内授权法律授权的人披露。我证明给出的信息是真实的，正确且完整的。
先验知识对学习的影响是否存在与年龄相关的差异？从内存一致性效果中获得的见解
使用T1D启动OmniPod仪表板系统。数据库中的信息要么直接从患者的病历中获取，要么是自我报告的，如果病历不可用。主要结果是胶质血红蛋白（HBA1C）从基线（启动之前）变为启动后3个月。次要结果是每日胰岛素总剂量（TDD）和降血糖事件的自我报告的频率（\ 70 mg/dl）的变化。结果分开。结果：HBA1C的基线变化为-0.9±1.6％（-10±18 mmol/mol; p \ 0.0001），成人为-0.9±2.0％（-10±22 mmol/mol; p \ 0.0001）。对于先前使用多次注射的人，成人中的HBA1C降低了-1.0±1.7％（-1.0±19 mmol/mol），儿科同胞中的-1.0±2.1％（-1.0±2.1％（-11±23 mmol/mol）（均为P \ 0.0001）。低血糖事件的成年人在每周的2.9次发作（-1.6±3.2事件/周； p \ 0.0001），小儿队列中的散难血事件从每周的2.8次发作（-1.3±2.7事件/周； p \ 0.0001）。在成年人中，TDD降低了19.9％（p \ 0.0001），并且在小儿队列中保持稳定（p [0.05）。结论：这一大量人群开始使用Omnipod仪表板系统的现实结果表现出显着的
MOF，含有电池的固态电解质 先验知识对学习的影响是否存在与年龄相关的差异？从内存一致性效果中获得的见解 改善了4738名儿童，青少年和患有1型糖尿病的成年人的血糖结果的改善，启动了无内管胰岛素管理系统 纳米IMPACT电化学检测单DNA折纸 通过宿主和微生物衍生的代谢物对上皮完整性和粘膜免疫的操纵 糖尿病患病率的社会经济不平等 一种通用SARS-COV DNA疫苗，高度交叉... 在Klimontovich的复杂（Dusty）等离子体的描述上 使用卷积神经网络的并行连接电池的内部短回路检测 材料科学中的数字转换 全细胞和细胞百日咳疫苗 癌症治疗的合成杀伤力的进步 人群药代动力学分析Tepotinib是一种口服MET激酶抑制剂，包括视力研究的数据 靶向胶质母细胞瘤：药物输送和新型治疗方法的进展 癌症进化：达尔文和超越 预期的认知建模：无监督的学习和飞行员心理表征的象征性建模 癌细胞国际 诱导基因表达
在固态电解质（SSE）中使用金属有机框架（MOF）一直是一个非常有吸引力的研究领域，在现代世界中引起了广泛关注。SSE可以分为不同的类型，其中一些可以与MOF结合使用，以通过利用高表面积和高孔隙率来改善电池的电化学性能。但是，它也面临许多严重的问题和挑战。在这篇综述中，分类的不同类型的SSE类型，并描述了添加MOF后这些电解质的变化。之后，引入了这些带有MOF的SSE，以用于不同类型的电池应用，并描述了这些SSE与MOF结合在细胞电化学性能上的影响。最后，提出了MOFS材料在电池应用中面临的一些挑战，然后给出了一些解决MOF的问题和开发期望的解决方案。
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
二甲双胍ER先验授权，具有数量限制
基于患者的已知临床特征和处方药的已知特征是无效的；或对患者遵守护理造成重大障碍；或使合并症恶化；或降低患者在日常活动中实现或保持合理功能能力的能力；或引起不良反应或造成身体或精神伤害或VII。至少一种非靶向的通用二甲双胍ER产品不在
快速全脑fMRI分析的空间3DMatérn先验
摘要。贝叶斯全脑功能磁共振成像（fMRI）分析具有三维空间平滑先验，已证明无需预先张开数据，就可以制定最先进的活动图。所提出的推理算法在计算上是要求的，并且所使用的空间序列具有多种吸引力的属性，例如不当和有限的空间范围。我们根据Mat'ern协方差函数类别提出了一个用于全脑功能磁共振成像分析的统计推理框架。框架工作使用了可能各向异性的空间垫子的高斯马尔可夫随机场（GMRF）表示，通过Lindgren等人的随机部分差异方程（SPDE）方法。（2011）。这允许更加灵活，可置换的空间先验，同时保持在高维全脑环境中快速推断所需的稀疏性。我们开发了一种加速的随机梯度下降（SGD）优化算法，用于空间超参数的经验贝叶斯（EB）推断。有条件地，在推断的超参数上，我们对大脑活动进行了完全贝叶斯的治疗。使用活动图，先前的模拟和交叉验证的比较，将Mat'Mater的先验应用于模拟和实验性任务-FMRI数据，并清楚地表明，它比先前使用的先验更合理的选择。
nerp：与先验...
图像重建是一个基于采样传感器测量的计算图像的反问题。稀疏采样的图像重建构成了由于测量有限而引起的挑战。在这项工作中，我们提出了一种隐含的神经表示学习方法，并具有先验嵌入（NERP），以从稀疏采样测量值中重建计算图像。该方法与以前的基于深度学习的图像重建方法从根本上有所不同，因为NERP利用了图像先验中的内部信息，以及稀疏采样测量的物理学来产生未知主题的表示。除了先前的图像和稀疏采样测量值外，训练NERP无需大规模数据。此外，我们证明了NERP是一种通用的方法，它概括为不同的成像方式，例如CT和MRI。我们还表明，NERP可以坚固地捕获评估肿瘤进展所需的微妙而显着的图像变化。
先验预测脑转移后局部失败...
这项研究研究了预处理定量MRI和临床特征以及机器学习技术的有效性，以预测用低算力立体定向放射治疗（SRT）治疗的脑转移患者的局部衰竭。使用来自100名患者（141个病变）的数据开发了预测模型，并在独立的测试集上进行了20例患者（30个病变）的数据进行评估。定量MRI放射素特征是从处理对比度增强的T1W和T2-Flair图像得出的。使用多相功能降低和选择程序来构建最佳定量MRI生物标志物来预测治疗结果。使用类似的程序评估了治疗结果预测中标准临床特征的性能。生存分析，以比较基于预处理预测确定的两个患者队列（局部对照/失败）的长期结局，以及SRT后的最后患者随访中的标准临床标准。开发的定量MRI生物标志物由四个特征组成，具有两个特征，量化了水肿区域的异质性，一个特征表征了肿瘤内异质性，以及描述肿瘤形态的一个特征。在独立的测试集上，具有放射线和临床特征集的预测模型分别为0.87和0.62。将放射线特征纳入临床预测模型中，将模型的AUC提高了16％。使用基于放射线学的预测模型和使用RANO-BM标准在治疗前确定的两个患者队列的存活中观察到了统计学上的显着差异。这项研究的结果表明，在预测相对较大的脑转移中，在接受SRT的相对较大的脑转移中进行定量MRI放射素特征具有良好的潜力，并且是朝着脑转移的精确肿瘤学范式迈出的一步。