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辉瑞治疗后出现局灶节段性肾小球硬化症...
2019 冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗表现出了出色的安全性。最常见的短期副作用是注射部位反应、发烧、疲劳和头痛，而严重不良反应的报道很少 [1]。然而，自大规模接种疫苗以来，已报告了几种免疫介导反应（包括心肌炎和新发或复发性肾小球肾炎 [GN]）[1]。据报道，COVID-19 疫苗还可诱导 T 细胞活化 [2]。在这方面，接种 COVID-19 疫苗后发生肾脏疾病可能与其对病毒信使 RNA (mRNA) 产生的 T 细胞介导的免疫反应有关，而这种免疫反应可引发足细胞损伤 [2]。在此，我们报告了一例局灶性节段性肾小球硬化 (FSGS) 病例，该病例在接种第一剂辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗后出现节段性小叶塌陷和足细胞增生，模仿 FSGS 的细胞病变。
如何从惯性测量数据的行为模式的监督机器学习中处理混合行为段
摘要，监督机器学习方法从生物学家的惯性测量中识别行为模式已成为行为生态学的标准工具。几种设计选择可以影响识别行为模式的准确性。这样的选择是包含或排除在机器学习模型培训数据中包含不仅是单个行为（混合段）组成的细分。目前，常见的实践是在模型培训期间忽略此类段。在本文中，我们检验了以下假设：在模型训练中包括混合段将提高准确性，因为该模型在测试数据中识别它们的表现更好。我们使用在四个加速度计数据数据集上进行了一系列数据模拟，并从四个研究物种（Damaraland mole鼠，Meerkats，Meerkats，Olive Baboons，Polar Bears）获得了一系列数据模拟。结果表明，当大量测试数据是混合行为段（高于10％）时，包括机器学习模型培训中的混合段可提高分类的准确性。这些结果在四个研究物种中是一致的，并且在混合段内的片段长度，样本量和混合物程度的变化稳健。但是，与未经混合段的训练的模型相比，在某些情况下（尤其是在狒狒中）模型（尤其是在狒狒）模型中显示出仅包含单个行为（纯）段的测试数据的准确性降低。在这种情况下，应避免将混合段过量包含在培训数据中。基于这些结果，我们建议当预期分类模型处理大量混合行为细分（> 10％）时，将它们包括在模型培训中是有益的，否则，这是不必要的，但也不有害。当时有一个基础假设培训数据包含的混合段率要比要分类的实际（未观察到的）数据更高 - 可能发生这种情况，尤其是在收集训练数据的情况下，并用于将数据分类并从野外分类。关键字身体加速器，生物遗传，机器学习，动物行为
腹侧换段区域的GABA能神经元表示和调节力量
图1。奖励喷口位置的变化引起的力量在不同方向上施加了力量，而不会改变奖励预测。（a）。连续测量在头部固定装置中受约束的小鼠中向后和向后的劳累的连续测量。（B-C）带有不同喷口位置的Pavlovian调节任务设计。（D-E）双向力的劳累取决于相同会话内的吐口位置。小鼠表现出与喷口位置对齐的方向（n = 12）的力量。（f）小鼠在不同方向上施加力作为条件和无条件的响应（左：CR，配对t检验，t = 9.473，p <0.0001；右：ur rign：ur，ur，成对t检验，t = 9.556，p <0.0001）。（G-H）在喷口位置变化时一致的舔行为。（i）左，与条件响应相同的舔率（配对t检验，t = 1.758，p = 0.107）。右，与无条件响应的舔速度相同（配对t检验，t = 0.0624，p = 0.951）。
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不分页数据存储区： 0x5c ~ 0x7f ( 当 DPAGE=0 或 1 时 ) 分页 0 数据存储区： 0x80 ~ 0xff ( 当 DPAGE=0 时 ) 分页 1 数据存储区： 0x80 ~ 0xdb ( 当 DPAGE=1 时 ) 分页的选择由特殊功能寄存器 STATUS 的 DPAGE 位来指定。 DPAGE 为 0 时，选择的是分页 0 数据存储区。 DPAGE 为 1 时，选择的是分页 1 数据存储区。分页 1 数据存储区的寻址范围是 0x80 ~ 0xdb ， 一共只有 92 个 byte ，超出此范围为无效的地址。不分页数据存储区的访问不受 DPAGE 的限制，不管 DPAGE 为 0 或者 1 ，对不分页数据的地址段 0x5c~ 0x7f 的访问都是有效的，对应物理存储的同一段 存储空间。
哈德逊河上游蓄水段渔业管理计划，2024 年 7 月
上哈德逊河是一条大型淡水河流系统，构成哈德逊河北部 161 英里的河段。它流经纽约州北部的几个主要人口中心。上哈德逊河为其流域内的几个社区提供饮用水供应，并作为其他社区的废水排放地点。上哈德逊河沿岸的许多地方都可通过州和市政站点方便地进入公众，而上哈德逊河 37 英里的河段是纽约州运河公司 (NYSCC) 运营的尚普兰湖运河的主要航道。上哈德逊河上的 15 个水库中有许多水力发电设施，它们产生大量可再生水力发电能源，并为各种工业取水提供水源。
24032/10-T-0139 PSC 批准尚普兰哈德逊多段建设计划
地球周从 4 月 22 日开始持续到 4 月 26 日奥尔巴尼——为庆祝地球周，纽约州公共服务委员会（委员会）今天批准了尚普兰哈德逊电力快线 (CHPE) 输电线路的两个部分，这是一条由 Transmission Developers Inc. 开发的 339 英里长的输电线路，用于将可靠的清洁能源从加拿大直接输送到纽约市。此外，委员会还批准了对先前批准部分的修改以及对项目的环境兼容性和公共需求证书的修订。“尚普兰哈德逊项目巩固了我们能源系统的骨干，”委员会主席 Rory M. Christian 说。“除了帮助确保清洁能源的未来之外，这类项目还加强了输电系统的安全性和可靠性。尚普兰哈德逊将在我们的综合计划中发挥关键作用，该计划旨在实现本州输电系统的现代化，以便它为所有纽约人提供清洁能源，同时推进我们的气候目标并创造清洁能源就业机会。”这条至关重要的输电线路预计将为纽约人带来 35 亿美元的经济效益，同时在建设期间创造近 1,400 个维持家庭生计的工会工作岗位。该项目是根据纽约州清洁能源标准 Tier 4 而通过竞争选出的，被认为是一项关键项目，将有助于实现纽约州《气候领导和社区保护法》的目标，即到 2030 年全州 70% 的电力来自可再生能源，从而实现零排放电网。这个 1,250 兆瓦的项目预计将为 100 多万户家庭供电，并将在全州减少 3700 万公吨的碳排放，相当于每年减少 50 多万辆汽车上路。输电线路预计将于 2026 年春季全面投入运营。今年的地球周从 4 月 22 日持续到 4 月 26 日。Tier 4 计划是委员会清洁能源标准的一部分，旨在以经济有效和负责任的方式促进向纽约市输送大量可再生能源，纽约市是纽约州依赖老化的化石燃料发电的地区，主要位于服务不足的社区。这些社区遭受着最严重的空气质量问题和化石燃料排放对健康的影响，迫切需要提高电网的可靠性和弹性。
sos：带有对象priors的开放世界实例分割的段对象系统
摘要。我们为开放世界实例（OWIS）提出了一种方法，该任务旨在通过从训练过程中的一组有限的带注释的对象类中概括图像中的任意未知的观察。我们的细分对象系统（SOS）明确地解决了最先进系统的概括能力和低精度，这些系统通常会生成背景检测。为此，我们基于基础模型SAM [27]生成了高质量的伪注释。我们彻底研究了各种对象先验，以引起SAM的提示，并明确将基础模型集中在观察上。最强的物体先验是通过自我监督视觉变压器的自我发项图获得的，我们用来促使SAM。最后，SAM的后处理片段用作伪注释来训练标准实例分割系统。我们的方法在可可，LVI和ADE20K数据集上显示出强大的概括能力，并且与最先进的方法相比，精度提高了高达81.6％。源代码可用：https：//github.com/chwilms/sos
来自迭代自组装过程的非原生嵌段共聚物薄膜纳米结构
纳米结构嵌段共聚物薄膜是一种生成复杂周期性图案的精巧工具，其周期从几纳米到几百纳米不等。这种组织良好的纳米结构有望推动下一代纳米制造研究，在生物、光学或微电子功能材料的设计中具有潜在的应用价值。然而，考虑到热力学驱动力倾向于形成最小化嵌段间界面的结构，这一宝贵平台受到二嵌段共聚物架构所能获得的几何特征的限制。因此，丰富嵌段共聚物自组装过程所获得的结构多样性的策略正在获得发展动力，本进展报告通过考虑生成“非天然”形态的新兴策略，回顾了迭代 BCP 自组装所固有的机会。
预先直径道路隧道的预制混凝土段衬里 - 文献调查和合成
15。补充笔记封面照片：SR 99隧道，西雅图，华盛顿。照片：John Wisniewski。16。抽象增加的道路交通需求已导致全球大型直径井井有条的隧道隧道的显着增加。隧道钻孔机器的技术进步使它们成为在直径增加的城市环境中艰难条件下隧道的可行技术选择。这样的隧道利用预制混凝土分段衬里。自1970年代中期以来，在美国已广泛使用和设计预制的混凝土段，但直径需求的显着增加带来了设计和构建方面的新挑战。各种国际出版物和实践手册已经撰写了有关分段衬里设计的撰写。本文档是FHWA研究计划的第一阶段，重点是设计大直径预制混凝土分段衬里。本文档提供了文献调查的概述，并综合了实践的现状，并提高了潜在的知识差距以供未来的研究。17。关键词隧道，衬里，预制混凝土，节段衬里，纤维增强混凝土，文献，研究，知识差距，设计，代码，标准。