XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System复发率
复发或难治性HER2
•新颖的抗HER2导向ADC o新与新兴的HER2导向ADC o新颖组合•新型MBC O酪氨酸激酶抑制剂的新型靶向疗法O新颖的抗HER2抗HER2单克隆抗体•案例讨论•讨论：对新的HER2治疗后的医疗服务的医疗需求：最终预期和分歧•/dif•/dive•/dif>
pembrolizumab针对复发或难治的患者...
结果患者的中位年龄为60岁（范围22至87岁），而76.3％的患者患有Ann Abor阶段疾病。pembrolizumab分别为第二，第三或更高线化疗的患者分别为35.6％，40.7％和23.7％。总体响应率为40.7％，28.8％的响应完全响应。所有患者的估计2年无进展生存期（PFS）和总生存率分别为21.5％和28.7％。对于响应者，利率分别为53.0％和60.7％。尽管没有统计学意义，但东部合作肿瘤学组绩效状态≥2（危险比[HR]，1.91； 95％置信区间[95％CI]，0.93至3.94； P = 0.078）和III或IV期疾病（HR，2.59; 95％CI，0.96至6.96至6.96; p = 0.06;多元分析。3级或4级不良事件（AE）在12例患者中（20.3％）；中性粒细胞减少症（10.2％），疲劳（6.8％）和肺炎（5.1％）是最常见的AE。
项目工资率
___________________________________________________________________________________________________行政命令14026 | | 1月30日或之后，|通常适用于| | 2022，或合同是|合同。| |更新或扩展（例如，|。承包商必须付款| |选项）在或|所有覆盖工人| | 2022年1月30日之后：| least $17.75 per hour (or | | | the applicable wage rate | | | listed on this wage | | | determination, if it is | | | higher) for all hours | | |花在| | | 2025年合同。| | ___________________________________________________________________________ |如果合同是在|。行政命令13658 | |或2015年1月1日之间通常适用于| | 2022年1月29日和|合同。| |未续签合同或|。承包商必须支付全部| |一月或之后延长|至少有覆盖工人| | 30，2022：|每小时$ 13.30（或| | | | | |在此工资确定上列出的| | | | | | | | | | | | | | | |花了几个小时在| | |该合同在2025年。| | ___________________________________________________________________________
项目工资率
___________________________________________________________________________________________________行政命令14026 | | 1月30日或之后，|通常适用于| | 2022，或合同是|合同。| |更新或扩展（例如，|。承包商必须付款| |选项）在或|所有覆盖工人| | 2022年1月30日之后：| least $17.75 per hour (or | | | the applicable wage rate | | | listed on this wage | | | determination, if it is | | | higher) for all hours | | |花在| | | 2025年合同。| | ___________________________________________________________________________ |如果合同是在|。行政命令13658 | |或2015年1月1日之间通常适用于| | 2022年1月29日和|合同。| |未续签合同或|。承包商必须支付全部| |一月或之后延长|至少有覆盖工人| | 30，2022：|每小时$ 13.30（或| | | | | |在此工资确定上列出的| | | | | | | | | | | | | | | |花了几个小时在| | |该合同在2025年。| | ___________________________________________________________________________
使用复发神经网络（RNN）
在本文中，我们使用复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）结合了多个门控复发单元（GRUS），长期短期记忆（LSTM）和Adam Optimizer来开发用于心脏病预测的新的混合学习模型。该提出的模型的出色精度为98.6876％。该提出的模型是GRU和RNNS模型的混合体。该模型是在Python 3.7中开发的，通过整合与Keras和Tensorflow一起工作的多个GRU和RNN作为深度学习过程的后端，并得到各种Python库的支持。使用RNN的最新模型可实现98.23％的精度，而深神经网络（DNN）的精度达到了98.5％。由于神经网络的复杂设计，在神经网络模型中具有冗余性的大量神经元以及克利夫兰不平衡的数据集，现有模型的常见缺点是准确性较差。实验，结果表明，使用RNN的拟议模型和几个具有合成少数族裔过采样技术（SMOTE）的GRU达到了最高水平的性能。完成了。这是他使用Cleveland数据集的RNN最准确的结果，并且显示出对患者心脏病的早期预测的希望。
周期性复发概率的界限
周期驱动系统在科学和技术中无处不在。在量子动力学中，即使是少量的周期驱动自旋也会导致复杂的动力学。因此，了解此类动力学必须满足哪些约束是很有意义的。我们为每个周期数推导出一组约束。对于纯初始状态，受约束的可观测量是重复概率。我们使用约束来检测与未考虑的环境的不良耦合以及驱动参数的漂移。为了说明这些结果与现代量子系统的相关性，我们在捕获离子量子计算机和各种 IBM 量子计算机上通过实验展示了我们的发现。具体来说，我们提供了两个实验示例，其中这些约束超出了与已知单周期约束相关的基本界限。该方案可能用于检测无法通过经典方式模拟的量子电路中的环境影响。最后，我们表明，在实践中，测试 n 循环约束仅需执行 O(√n) 个循环，这使得评估与数百个循环相关的约束变得现实。