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自主四分值控制的历史和当前景观：早期研究人员指南
摘要：跨不同应用程序对自动脉动四极管飞行的需求不断增加，导致引入了新型控制策略，从而进行了一些比较分析和综合评论。但是，现有评论缺乏对发表论文的实验结果的比较分析，从而导致了冗长的态度。此外，具有比较研究的出版物通常通过选择次优方法或微调自己的方法来获得有利的位置来表明偏见的比较。本综述分析了领先出版物的实验结果，以确定四极管跟踪控制研究中的当前趋势和差距。此外，通过历史见解，数据驱动分析和基于绩效的研究的比较来完成的分析，通过客观地识别在跨DI-Verse应用程序中实现出色绩效和实际部署的领先控制器来区分自己。旨在帮助早期职业研究人员和学生获得全面的理解，该评论的最终目标是赋予他们为推进四摩托控制技术做出有意义的贡献。最后，本研究确定了结果表现的三个差距，阻碍了有效的比较和减速进度。目前，高级控制方法授权二次运行剂达到1厘米的显着飞行精度，并达到高达30 m/s的飞行速度。
基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
儿童神经系统肿瘤和横纹肌肉瘤中 ErbB 受体家族的综合分析
图 1 对所研究的七种肿瘤类型的 ErbB 家族成员基因扩增和蛋白质表达进行研究。（A）HER2 /CEP17 比率的分布。使用 DDISH 确定儿童肿瘤样本 (n = 297) 中的 HER2 扩增。如果 HER2 /CEP17 比率 ≥ 2，则 HER2 DDISH 状态定义为阳性。（B）H 分值分布，代表 EGFR、HER2、HER3 和 HER4 的表达。通过 IHC 确定 EGFR、HER2、HER3 和 HER4 的表达。七种肿瘤类型的表达均以 H 分值表示。CEP17，17 号染色体的着丝粒探针；DDISH，双半抗原原位杂交；DIPG，弥漫性内在性脑桥神经胶质瘤；EGFR，表皮生长因子受体；EP，室管膜瘤；HGG，高级别神经胶质瘤； H 评分、Hirsch 评分；HER、人类表皮生长因子；HER2、HER 受体 2；HER3、HER 受体 3；HER4、HER 受体 4；IHC、免疫组织化学；MB/PNET、髓母细胞瘤/原始神经外胚层肿瘤；NB、神经母细胞瘤；RLGA、复发性低级别星形细胞瘤；RMS、横纹肌肉瘤
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流行病学高级统计方法 mod spec 2024-25
模块代码 2412 模块名称 流行病学高级统计方法 模块组织者 Tim Clayton 和 Kate Walker 学院 流行病学与人口健康 FHEQ 级别 7 级 学分值 CATS：15 ECTS：7.5 HECoS 代码 101031：101335 授课期限 第 3 学期 授课方式 2024-25 年，此模块将通过面对面教学模式授课。如果本模块规范中注明了特定的教学方法（讲座、研讨会、讨论小组），则将通过面对面课程授课。授课将结合现场和互动活动（同步学习）以及录制或自主学习（异步学习）。学习模式 全日制 对于 LSHTM 研究生学位学生，此模块需要完全注册（全程参与） 学习语言 英语 先决条件 流行病学统计方法是此模块的先决条件，无论是面对面授课（2402）还是远程学习（EPM202）。 专业法定和监管机构认证
更新的数字经济估计 – 2021 年 6 月摘要
5 参见美国人口普查年度零售贸易调查和年度批发贸易调查。 6 假设电子商务销售的零售和批发贸易利润与实体店或店内零售相同。对于某些年份的某些门店类型，数据缺失，用“D”（保留估算值以避免披露个别公司的数据）或“S”（估算值不符合出版标准，因为抽样变异性高，或变异系数大于 30%）表示，原因是回应质量差（总量回应率低于 50%）或对估算质量存在其他担忧；数据包含在更高级别的总计中。但是，所有年份的电子商务年度总值都可以获得。在某些情况下，使用插值或缩放来估算部分值。当整个系列中没有可用数据或缺失值原因标记为“NA”（不可用）时，不会尝试估算门店类型的比率。
在早期人类胚胎发育期间细胞质弦的重要性
结果：检查了78例患者的208个胚胎的发育。81.2％的胚胎在胚泡阶段具有CS；常规IVF产生的胚胎中存在77％的Cs，而CS的86％存在于受囊肿内精子注射（ICSI）受精的胚胎中（P = 0.08）。有更多的CS+胚胎发展为较高质量的胚泡（52.1％对20.5％，p = 0.02）。在CS+组中（KID：6.1±2.1 vs. 4.7±2.07; IDA：8.0±1.9 vs. 6.8±2.3 vs. 6.8±2.3，p <0.01），在CS+组中，表征胚胎发展（KIDSCORE）和智能数据分析（IDASCORE）等表征的形态运动评分值较高。两组之间早期胚胎发育的动力学相似。但是，CS+胚胎较早地到达了胚泡阶段（TB：103.9 h vs. TB：107.6 H; P = 0.001）。
使用线性判别分析算法对心脏病进行分类
摘要。缺血性冠心病是全球死亡的第一大原因。发现这种疾病只能通过直接与心脏病专家进行咨询，这当然不小。因此，需要系统来检测精度但低成本的患者的心脏病。随着技术的发展，尤其是在人工智能领域，有机器学习技术可以增强自动检测能力。线性判别分析是预测尽早检测心脏病的机器学习方法之一。在这项研究中，实施线性判别分析算法以对心脏病进行分类。使用的数据集来自UCI机器学习存储库。这项研究进行了两种实验疾病，对心脏病进行了两种基于痛苦的心脏病分类，其他是将心脏病分类为5级阶段。结果证明，使用2类LDA的分类器的性能大于5类。LDA算法的性能在将心脏病与2个标签分类为靶标或输出s中。从这些结果中，精度值为0.82，召回值为0.81，F1得分值为0.81，精度为81.22％。