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World File Search System模型拟合
末端舒张和终端施加压力的物理模型 -
左心室刚度和收缩力，其特征是末期压力 - 卷卷关系（EDPVR）和末端的2骨压力 - 卷量关系（ESPVR），是人心脏表现的两个重要指标。尽管已经对EDPVR和ESPVR进行了大量研究，但是没有介绍具有结合两种关系的物理解释参数的模型，从而损害了对心脏生理和病理学的理解。在这里，我们提出了一个模型，该模型在统一框架中对参数进行物理解释评估EDPVR和ESPVR。我们的基于物理的模型拟合了可用的实验数据，并且在计算机结果中非常符合现有模型的表现。带有规定的参数，新模型用于预测左心室的压力量关系。我们的模型对心脏力学有了更深入的了解，因此将在心脏研究和临床医学中应用。
数字PCR - Qiacuity One 5plex
保险公司必须准确衡量风险才能设定保费，银行必须了解其在金融市场中发生冲击的风险，并且公共当局在确定规划法规时必须估算洪水和其他灾难的可能规模。准确的风险估计涉及从观察到的事件向未来发生的事件推断，并使用统计模型拟合适合适合罕见事件的随机模型。这样的模型涉及泊松点过程，常规变化，一般空间和随机集的随机过程，其估计需要现代统计数据中的高级思想。最近的应用包括估计未来热浪或冷扣的大小和程度，极端降雨和降雪的时空建模，河流网络点的关节洪水的概率，风暴和闪电袭击的电站风险以及财务应用。
微生物接种剂和有机肥料的联合应用改善了不利的土壤条件下的植物生长结合了上的1/F斜率和脑模拟
图1 AD和E/I不平衡预测的光谱属性的变化来自经常性网络模型。（a）网络模型的概述，其中包括两种类型种群之间的复发连接：兴奋性细胞（E）和抑制细胞（i）。（b）来自模型模拟的1/F斜率是突触电导（G e g i）与多项式回归模型拟合之间比率的函数。（c）HC2，HC3和AD组的所有个体以及所有电极位置的所有个体的归一化功率谱。仪表板线对应于光谱拟合，包括上的和周期性成分。（d）G e g i的平均差异的地形表示。（e）对电极特定子集的G e g i变化的预测（P和D分别表示双面t检验和Cohen效应大小的P值）。
塔纳米沙漠大兔耳袋狸 (Macrotis lagotis) 的栖息地适宜性及其与火灾的关系
第七章 兔耳袋狸的分布和火灾：对塔纳米沙漠栖息地适宜性替代模型的测试 介绍 引入的食草动物/基质模型 引入的捕食者模型 改变的火灾制度模型 气候/植被梯度模型 方法 研究区域、气候和植被 动物识别和监测技术 解释变量 变量选择和模型拟合 模型评估 结果 兔耳袋狸流行的空间和时间趋势 兔耳袋狸-环境关系 模型排名、预测和评估.. 讨论。 发生范围.... 占用区域 栖息地适宜性和避难所特征 全球模型的预测性能和局限性.... 对干旱澳大利亚概念模型的影响.... 管理和现状评估的影响.... 附录 7.1...... 附录 7.2....
Áine Byrne 标题：消除与缓解：控制 COVID-19 的最佳策略是什么？摘要：我们制定了一个最佳控制方案
Áine Byrne 标题：消除与缓解：控制 COVID-19 的最佳策略是什么？ 摘要：我们制定了一个控制爱尔兰 COVID-19 疫情的最佳控制问题。使用标准的多室 SEIR 模型，我们将该模型拟合到爱尔兰疫情的第一波（2020 年 3 月至 5 月）。然后，我们调查反事实情景，目的是找到控制疫情的最佳策略。我们专注于与减少社交接触相对应的非药物控制。我们还施加了国家限制，以确保 ICU 容量不超过上限。控制措施需要经济成本，我们力求在满足国家限制的同时尽量降低这一成本。我们的结果主张消除而不是缓解，即严格的封锁以根除病毒比减少病毒传播的长期限制更具成本效益。
一种微调模型诱导稳定固定点的方法
理想化的化学植物的第一原理模型可能不准确。一个替代的天然是将机器学习（ML）模型直接适合工厂传感器数据。我们使用一种结构化方法：工厂内的每个单元都由一个ML模型表示。将模型拟合到数据后，将模型连接到类似流面的有向图中。我们发现，对于较小的植物，这种方法效果很好，但是对于较大的植物，流程表中大型和嵌套的循环产生的复杂动力学导致模型初始化期间求解器的不稳定性。我们表明，单单元模型的高精度还不够：梯度可以指向意外的方向，从而防止求解器收敛到正确的固定状态。为了解决这个问题，我们提出了一种微调ML模型的方法，即即使使用非常简单的求解器也变得强大。
原始文章开发和验证技术使用基本心理需求量表
摘要：这项工作的目的是开发有效可靠的规模，以衡量技术使用的基本心理需求满意度（BPN-TU）。根据自决理论，对自治，能力和相关性的基本心理需求（BPN）的满意度对于幸福感和自主动机至关重要。研究BPN满意度在技术使用中的作用很少，部分原因是缺乏适当的测量工具。为了开发原始的BPN-TU量表项目，我们进行了10次访谈。基于这些项目，我们通过四个独立样本（总n = 821）进行了四项验证研究，收集了对不同技术的用户响应：数字语音助手，外骨骼，聊天机器人和社交机器人。良好的模型拟合得到了十二个项目量表的验证性因素分析的支持，其中包含三个项目，以满足用户的自主权，能力，与他人的相关性以及与技术的相关性。量表以英语和德语进行了验证。
对2型糖尿病的进展建模具有潜在的肥胖症
环境诱导或表观遗传相关的β细胞功能障碍和胰岛素抵抗在糖尿病的发展中起关键作用。我们开发了一个数学建模框架，能够研究融合了各种糖尿病因素的糖尿病的进展。考虑到肥胖引起的β细胞缺陷的风险增加，我们专注于肥胖糖尿病模型，以进一步研究肥胖对β细胞功能和葡萄糖调节的影响。该模型表征了一生中个性化的葡萄糖和胰岛素动力学。然后，我们将模型拟合到PIMA印度人口的纵向数据，该数据既捕获了葡萄糖水平的波动和长期趋势。如预期的，控制或根除肥胖相关因素可以减轻，推迟甚至反向糖尿病。此外，我们的结果表明，β细胞功能的异常异常和个体之间胰岛素抵抗水平有助于糖尿病的不同风险。这项研究可能会鼓励精确的干预措施预防糖尿病并促进个性化患者治疗。
致心律失常性右心室心肌病的右心劳损：对心血管结果的影响
使用 TomTec ImageArena 分析了 70 名患者的右心尖聚焦视图中的 RVGLS 和 RAGLS，并确定了与综合终点（持续性室性心律失常和心血管死亡）的关联。在 4.9 年的中位随访期内，26 名 (37%) 患者达到了终点。事件组的 RVGLS 显著受损（-11.5 [-13.3 至 -10.2] %），而无事件组（-15.8 [-17.1 至 -14.5] %，P < 0.001），RAGLS 也是如此（分别为 22.8 [21.4–27.4] % 和 31.5 [25.1–39.6] %，P < 0.001）。在 Cox 回归中，RVGLS（HR 1.36，P < 0.001）和 RAGLS（HR 0.92，P = 0.002）与不良事件风险较高相关。在多变量 Cox 回归模型中，RVGLS 和 RAGLS 与年龄、性别和常规 RV 参数无关，且随其递增，当 RVGLS 和 RAGLS 同时应用而非单独应用时，模型拟合度会得到改善。
大型多元空间数据的协方差近似...
本文研究了多个气候模型误差之间的互相关。我们构建了一个贝叶斯分层模型，该模型解释了各个模型的空间依赖性以及跨不同气候模型的跨构成。我们的方法允许具有不可分割的和非稳定的交叉协方差结构。我们还提出了一种协方差近似方法，以促进非常大的多元空间数据集建模和分析中的计算。协方差近似组成的两个部分：一个减少的秩部分以捕获大规模的空间依赖性，以及稀疏的协方差矩阵，以纠正由降低级别近似所引起的小规模依赖误差。我们特别注意近似值的第二部分具有块对基结构。模型拟合和预测的仿真结果表明，在预测过程近似和独立块分析中，提出的近似值的取代。然后，我们将综合方法应用于多个气候模型错误的联合统计建模。