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伯纳德·奥莫洛
33. Orero, L.、Omondi, EO、Omolo, BO (2024)。用于预测肯尼亚每月火灾频率的贝叶斯模型。PloS One，19 (1)，e0291800。[PMID: 38271480]。32. Kigo, SN、Omondi, EO、Omolo, BO (2023)。评估监督机器学习算法对钻石定价模型的预测性能。Sci Rep.，13 (1)：17315。[PMID: 37828360]。31. Lipesa, BA、Okango, E.、Omolo, BO、Omondi, EO (2023)。监督机器学习模型在预测预期寿命中的应用。SN Appl. Sci. , 5 : 189。https://doi.org/10.1007/s42452-023-05404-w。30. Akoth, M.、Odhiambo, J.、Omolo, B. (2023)。在存在过度显性的情况下，在疟疾研究中进行全基因组关联检测。疟疾杂志，22 (1): 119。[PMID: 37038187]。29. Elbashir, MK、Mohammed, M.、Mwambi, H.、Omolo, B. (2023)。使用整合基因表达数据和蛋白质-蛋白质相互作用网络鉴定与乳腺癌相关的中心基因。应用科学，13 (4): 2403。https://doi.org/10.3390/app13042403。 28. Omolo, BO 和 Manda, SO (2022)。社论：生物统计学和流行病学方法在撒哈拉以南非洲癌症研究中的应用。公共卫生前沿，10：1069098。[PMID：36457323]。27. Mohammed, M.、Mwambi, H.、Mboya, IB、Elbashir, MK、Omolo, B. (2021)。预测因子
kras g12c 抑制剂 - 礼来肿瘤学管道数据库
关键纳入标准 • 按照《实体肿瘤疗效评价标准》1.1 版 (RECIST v1.1) 定义的可测量疾病 • 肿瘤组织或循环肿瘤 DNA 中存在 KRAS G12C 突变的证据 • 组织学或细胞学证实的局部晚期、不可切除和/或转移性癌症诊断并符合队列特定标准 • 东部肿瘤协作组 (ECOG) 体能状态为 0 或 1 • 器官功能充足 • 停止所有之前的癌症治疗并解决任何重大持续不良事件 (AE)，除某些情况外 • 能够吞咽胶囊/药片 • 同意并坚持使用避孕药（如适用） • 对于研究的某些部分（例如，两个组别中的一组采用奥洛莫拉西布加帕博利珠单抗，以及一组采用奥洛莫拉西布加帕博利珠单抗、培美曲塞和铂类疗法），组织学或细胞学证实的分期IIIB-IIIC 或 IV 期 NSCLC，在晚期/转移性情况下未接受过治疗，不适合进行根治性手术或放射治疗。接受过辅助和新辅助治疗的未接受过治疗的患者，如果在入组前至少 6 个月完成了最后一剂全身治疗，则符合条件。对于上述奥莫拉西布加帕博利珠单抗组中未接受过治疗的患者，可在入组前 21 天内开始单周期帕博利珠单抗治疗。对于奥莫拉西布加帕博利珠单抗、培美曲塞和铂类治疗组中未接受过治疗的患者，可在入组前 21 天内开始单周期除奥莫拉西布以外的任何或所有药物治疗。可能会延迟开始研究治疗，以留出足够的时间从治疗相关毒性中恢复 • 对于研究的一部分，参与者必须已经接受过至少一种先前的含奥沙利铂或伊立替康的治疗晚期或转移性结直肠癌 (CRC) 的方案
基于增材制造的新型制造
1）Wohlers, T.：Wohlers Report 2005, p.157, Wohlers Associate Inc., CO, USA（2005 年） 2）https://www.aligntech.com/solutions（访问日期 2020/02/24） 3）Imagawa, Edagawa 等：Phys. Rev. B, 82（11），115116（2010 年） 4）Niino, Hamajima 等：Biofab, 3（3），034104（2011 年）
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研究报告：利用声波照射和无人机激励进行浅层地下调查...
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IEEE BIBM 2024 论文列表
安德烈亚斯·迈尔、艾丽莎·阿纳斯塔西、奥尔加·佐洛塔列娃、詹姆斯·斯克尔顿、玛丽亚·埃尔克贾尔、安娜·卡萨斯、克里斯安·诺加莱斯、哈拉尔德·施密特、蒂姆·卡普罗夫斯基、大卫·布卢门撒尔、阿尼尔·维帕特、塞皮德·萨德和扬·鲍姆巴赫
安德烈·阿加齐
2024 深度学习理论（比萨大学数学系博士课程）、数理统计（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2023 概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2022 随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、概率论与统计学（比萨大学数学系）、统计学 I（比萨大学工程系）、2021 概率 (MATH 230)（杜克大学数学系）、统计学习理论 (STA 303)（昆山杜克大学数学系）、随机过程 (STA 210)（昆山杜克大学数学系）、2020 概率 (MATH 230)（数学系，杜克大学），随机微积分（MATH 545）（杜克大学数学系），毕业设计指导（杜克大学数学系），2019随机微积分（杜克大学数学系），
