CAA风险(序数)Shade等。2024 -ROSMAP+NACC+ACT‡7,381 70.6%-0.81 [0.76,0.86] 8.00E -12 CAA风险(ordinal)Rosmap(重叠的Shade Shade et al.2024)847 46.5%50.1%0.67 [0.54,0.83] 2.57E-04 CAA风险(ORDINAL)NACC(重叠的Shade Shade Shade et al.2024)4,126 84.1%49.0%0.85 [0.78,0.92] 1.07E-04 CAA风险(ORDINAL)MCSA(独立于Shade等人2024)801 33.5%47.3%0.87 [0.73,1.05] 0.151
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WHO治疗指南建议在所有区域对由疟原虫疟原虫引起的血液阶段感染的41治疗中阿甘莫动蛋白 - 综合疗法(ACT)(氯喹42仅在维瓦克斯疟原虫仍然对氯喹敏感的地区推荐)。在恶性疟原虫中,在体内定义了43个对青蒿素衍生物的部分耐药性,是治疗后第44天检测到的寄生虫病,或者是寄生虫清除斜率≥5小时的半衰期。我们搜索了45 PubMed,以在1990年至2月47日在47 2025年之间发表的术语“ vivax”和“清除率”和(“ Artesunate”或46“ Dihydroartemisinin”或“ Artemisether”或“ Artemisinin”),没有语言限制。我们的搜索检索了102个研究,对标题和48个摘要进行了筛选,以识别21项用49个青蒿素衍生物报告的维瓦克斯治疗结果的研究。所有这些研究得出的结论是,青蒿素衍生物提供了50次快速的疟原虫寄生虫清除率,但两项研究报告了第3天的阳性频率很低,阳离子51阳性51次阳离子治疗(巴西为2.6%)或二脑蛋白酶素磷酸52(Indononesia的0.6%)。没有研究报告清除斜率半衰期≥5小时。53
结果:44项研究,包括1391名具有AN和1566个健康对照的人,包括在初级荟萃分析中。在整个研究中没有发现实质性的异质性。与各自的对照组相比,年轻的研究是由平均年龄小于18岁的研究定义的,与老年研究相比(-3.09,95%CI:-3.09,95%至-2.03至-2.03,p <0.05),具有更大的GM量损失(-5.39,95%CI:-7.76至-3.01,p <0.05)。元回归亚组结果表明,在受试者中年龄较大的与较差的GM还原相对控制有关。我们对区域通用汽车文献的回顾表明,比AN中的其他大脑区域更频繁地报道海马,杏仁核和内侧顶叶前的变化。在这些地区,我们还注意到,在研究中,年轻人的体积减少更加一致,而对年龄较大的研究则显示出更大的差异。
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中,摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱,而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长,但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功,都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股,截至 2024 年,增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价,因为股价表现不佳。'
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中,摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱,而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长,但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功,都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股,截至 2024 年,增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价,因为股价表现不佳。'
摘要背景:最近,计算机断层扫描 (CT) 制造商已经开发出基于深度学习的重建算法来弥补迭代重建 (IR) 算法的局限性,例如图像平滑和空间分辨率对对比度和剂量水平的依赖性。目的:评估人工智能深度学习重建 (AI-DLR) 算法与混合 IR 算法对胸部 CT 图像质量和剂量减少的影响,对比不同临床适应症。方法:在用于胸部 CT 条件的五个剂量水平 (CTDI vol: 9.5/7.5/6/2.5/0.4 mGy) 下对 CT 美国放射学会 (ACR) 464 和 CT Torso CTU-41 体模进行采集。使用滤波反投影、两级 IR(iDose 4 级别 4 (i4) 和 7 (i7))和五级 AI-DLR(精确图像;更平滑、平滑、标准、清晰、更清晰)重建原始数据。计算了噪声功率谱 (NPS)、基于任务的传递函数和可检测性指数 (d ′):d ′ 模型检测软组织纵隔结节(纵隔内的低对比度软组织胸部结节 [LCN])、毛玻璃影 (GGO) 或高对比度肺 (HCP) 病变。两名放射科医生独立评估胸部拟人幻影图像的主观图像质量。他们使用常用的四或五分量表评估了纵隔图像的图像噪声、图像平滑度、纵隔血管与脂肪之间的对比度、实质图像的支气管与肺实质之间的视觉边界检测以及整体图像质量。结果:从标准到平滑水平,平均而言,噪声幅度降低(所有剂量水平:纵隔图像为 - 66.3% ± 0.5%,实质图像为 - 63.1% ± 0.1%),平均 NPS 空间频率降低(所有剂量水平:纵隔图像为 - 35.3% ± 2.2%,实质图像为 - 13.3% ± 2.2%),三种病变的可检测性 (d′) 增加。从标准到清晰水平则发现了相反的模式。从平滑到清晰水平,
• 2008 年《气候变化法案》规定了英国的碳减排承诺。该法案制定了具有法律约束力的碳预算,以减少温室气体排放,并使英国走上了到 2050 年实现净零排放的道路。
众所周知,氮是水产养殖中的主要污染物,对鱼类可能有毒性作用。当吸收有毒浓度时,氮可以进入鱼类的血液,影响血液参数,免疫反应并引起氧化损伤和神经毒性。最近,进行了一项研究,以研究氨,肝,生长,组织损伤和免疫指数在甲醛甲醛(FBS)存在下的毒性作用。该研究涉及360 C. rubrofuscus,它们在24个水族箱中随机分布,FBS与将氨的比例与31mg/l:1mg/l。实验是在6种治疗中用15条鱼进行的,并进行了4次重复,直到观察到50%死亡率。研究了鱼类的生长,组织学,血液学,免疫力,肝酶和生化特征,并使用单向方差分析(单向ANOVA)和Duncan的测试对结果进行了分析。研究发现,在FBS存在的情况下,锦鲤鱼的血液,免疫和肝脏指标发生了变化。此外,将FBS添加到水族馆水中减少了鱼储罐中的氮化合物,从而进一步降低了鱼类水族箱中的氮化合物。
这些是补充说明,在其中我通过还原提供了一些安全证明的例子。他们应该(希望)有助于向您展示如何进行作业以及填写我没有时间涵盖讲座的一些细节。通过还原证明的基本思想是表明,如果我们可以有效地解决计算问题,那么我们可以有效地解决计算问题B。我们通过展示如何有效地解决问题B的算法来证明这一点,前提是它可以访问解决问题a的子例程。这种算法称为从B到A的减少。作为密码学家,我们通常将其抬起头并采用对立。特别是,如果我们从B到A减少了,并且我们认为B很难(即无法有效地解决B),那么我们还必须相信A很难。(请注意,在这里对方向感到困惑很容易。即,当您打算显示从B到A的减少时,很容易意外显示从A到B的减少。逐渐退步并询问您要证明什么是很好的。例如,如果您要证明A很难,那么您想证明A的有效算法会暗示荒谬的东西:例如,B。)这样的证明是密码学的面包和黄油,我们经常使用它们。降低密码学也往往很微妙,原因有很多。例如,考虑单向函数的示例。也就是说,pr x〜 {0,1} n [x'←a(1 n,g(x)):g(x)= g(x'')]≥ε(n),(1)也许最重要的是,在密码学中,我们研究的问题(a和b)几乎总是平均案例问题,我们通常对是否存在具有不可忽略的概率的A和B的有效算法感兴趣,还是具有不可忽视的优势。假设我们对单向函数g进行了一些构造,并且我们想证明它在某些其他单向函数F是安全的假设下是安全的(即难以倒置)。为此,我们首先采取逆向性:我们表明,如果G是不安全的,那么F一定是不安全的。这样做,我们想显示从破坏F的问题到打破G的问题的减少。换句话说,我们假设我们可以访问PPT对手A,该对手A将G反转的概率不可忽略。