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World File Search System泊松
基于分数的生成模型用于PET图像重建
基于得分的生成模型已证明了磁共振成像或计算机断层扫描中的医疗图像重建任务的高度有希望的结果。然而，它们与正电子发射断层扫描（PET）的外观仍然没有探索。PET图像重新冲突涉及各种挑战，包括具有较高差异和广泛动态范围的泊松噪声。为了应对这些挑战，我们提出了基于评分的生成模型的几种特定于PET的适应。为2D和3D PET开发了所提出的框架。此外，我们还使用磁共振图像为指导重建提供了扩展。我们通过广泛的2D和3D内部实验来验证该方法，该实验的模型在没有病变的情况下对患者现实数据进行培训，并评估没有病变的数据以及带有病变的分布数据。这证明了拟议方法的鲁棒性和改善PET重建的重要潜力。
行为流行病学：评估的经济模型......
6 我们考虑到了医院以及食品和天然气供应链等基本服务的必要性，¯ 𝜆 代表该阈值。7 这三个参数（𝑐，𝜙 +，𝜙 −）背后的想法是，在一个层面上，我们希望将不参加社交活动的机会成本与实际感染的成本区分开来，在另一个层面上，我们希望将被感染的一次性成本分解为感染他人的个人成本和利他主义关切。8 另一个主要候选者是泊松或几何到达，它是平稳的，因此可以确保疫苗在大流行开始两个月后到达的可能性与在 12 个月时 14 个月内开发出来的可能性相同。该分布是负二项式的极限情况，其中均值和方差重合。例如，Alvarez 等人 [2021] 和 Farboodi 等人 [20] 就使用过这种方法。 [ 2021 ]。
第14个POMS -HK国际会议-HKUST
摘要：可以通过派遣通过应用程序提醒的社区急救人员（志愿者）来提高传统救护车的反应来改善院外心脏骤停（OHCA）的患者生存。需要多少志愿者，应该从哪里招募志愿者，应如何派遣？我们使用泊松点过程建模和凸优化的组合来解决前两个问题。从一个地区招募的志愿者可能会在一个城市的各个地区度过时光。为了回答第三个问题，我们使用了动态编程和决策树的组合，平衡了对当前患者的快速反应的目标，并需要避免在多个志愿者做出反应时脱离志愿者的脱离。新西兰奥克兰的案例研究表明了这些想法。这是与Pieter Van Den Berg，OcéaneFourmentraux，Caroline Jagtenberg和Hemeng（Maggie）Li
检测并绘制松属植物中槲寄生发生率的图表...
槲寄生在法国赤松林中发生率的上升是阿尔卑斯山赤松林保护和可持续性面临的主要问题之一。与天然林相比，人工林更容易受到生物入侵。研究区域覆盖着针叶林（低海拔地区主要是法国赤松），法国西南部阿尔卑斯山的一部分黑森林受到半寄生虫槲寄生的严重影响。由于槲寄生的发生，研究区域的法国赤松树枝肿胀、树体弯曲；树木死亡率惊人。为了管理和尽量减少生物入侵，检测和绘图在森林保护中起着关键作用。通过遥感技术检测和绘制生物入侵地图是研究人员要克服的挑战。高分辨率 (VHR) 卫星图像和航空图像的进步以及遥感和 GIS 技术的应用，已在森林健康状况的检测、绘图和监测方面显示出良好的效果。在本研究中，数字航空正射影像（分辨率 15 厘米）和 VHR 卫星图像 WorldView-2（全色 0.5m 和多光谱 2m）用于通过基于像素的最大似然分类器检测和绘制欧洲松林中槲寄生的存在。在 WorldView-2 光学影像上，成功绘制了欧洲松林的分布，精度较高（96%），kappa 系数为 0.84。存在槲寄生的欧洲赤松在所有波段的光谱反射率都较低，但 WorldView-2 的 NIR1、NIR2 和红边对槲寄生的区分能力更强。同样，植被指数 NDVI 85（红光和 NIR2 的波段组合）也有区分槲寄生的潜力。此外，结果表明，槲寄生与海拔呈负相关和显著相关（r=-0.5135；p<0.01），而与欧洲赤松的 DBH 呈显著正相关（r=0.52；p<0.01）。通过使用海拔和 DBH 建立了弱但统计显著的多元回归和逻辑回归，以模拟欧洲赤松树中槲寄生的发生率。通过应用基于像素的最大似然算法对松林中的槲寄生进行检测，在 WorldView-2 图像中实现了总体分类准确率 (86%) 和 kappa 系数 (0.52)。2m 分辨率 WV-2 与 0.15cm 分辨率正射影像分类输出的比较表明，空间分辨率较低但光谱分辨率较高的 WV-2 影像的分类精度较高（86%）。这项研究揭示了高分辨率光学影像在检测和绘制树木侵染地图方面具有巨大潜力。检测和绘制此类生物入侵地图可为更好地管理森林提供有用信息。关键词：检测和绘图、欧洲赤松、槲寄生、光学影像、生物入侵
普瑞巴林中毒性表皮坏死松解症
中毒性表皮坏死松解症 (TEN) 和 Stevens-Johnson 综合征 (SJS) 具有共同的生物学机制，可以看作是一个连续体，其中 TEN 处于严重性和致死性的极端位置。普瑞巴林是一种 γ-氨基丁酸 (GABA) 类似物，可与中枢神经系统中的辅助电压依赖性钙通道亚基结合。它于 2004 年首次在欧盟获得批准，目前以大量商标名称上市。普瑞巴林适用于治疗成人患者的中枢和周围神经性疼痛、癫痫（作为伴有或不伴有继发性全身性发作的部分危机的辅助治疗）以及广泛性焦虑症。SJS 于 2007 年被列入含有普瑞巴林的原始药品的 SmPC 中。从那时起，已经报告了严重皮肤不良反应 (SCAR) 病例，例如 TEN，包括危及生命和致命的情况。 TEN 是一种真正的医疗紧急情况；因此，应立即停用疑似药物并开始治疗。早期诊断对于预后至关重要。在 2022 年 1 月完成的欧洲范围的安全信号评估中，审查了临床前和临床研究、文献和欧洲药物不良反应数据库 EudraVigilance 的所有可用数据。此外，还对上市后的 TEN、SJS/TEN 和类似反应病例进行了累积分析。鉴于 TEN 的病理生理机制和临床特征，TEN 是一种比之前列出的 SJS 更严重的 SCAR，因此得出结论，需要更新含普瑞巴林药品的信息。欧洲药品管理局已决定修改 SmPC 文本以包括以下内容：
农产品可追溯性
摘要：食品贸易全球化需要强大的可追溯性系统来确保消费者安全、质量和可持续产品。通过促进农业实践的透明度和鼓励负责任的资源使用，可追溯性在保护环境和支持可持续发展方面发挥着关键作用。本研究考察了与可追溯性相关的非关税措施 (NTM) 对国际贸易的贸易影响，重点关注农业部门的投入和加工可追溯性，并对肉类、水果和渔业部门进行了具体分析。利用结构重力模型和具有高维固定效应的泊松拟最大似然估计，我们分析了 2012 年至 2021 年 53 个出口国和 56 个进口国的贸易流量，涵盖了 2,081 种农产品。研究结果表明，投入可追溯性措施通常会增加贸易，而加工可追溯性往往会造成贸易壁垒。从贸易成本框架来看，我们认为这可能与投入要求的合规成本低于加工可追溯性有关。加工可追溯性更为复杂，涉及供应链中多个代理的合作。由于技术和资金限制，发展中国家面临的障碍尤其严重。投入和加工可追溯性措施之间的相互作用在肉类行业产生了积极影响，这可能是由于可追溯性实践更加统一。这些结果强调了可追溯性措施的微妙作用，强调需要制定考虑到不同行业和国家独特特征的量身定制的政策方法。该研究通过提供全面的投入和加工可追溯性非关税措施部门分析，利用由贸发会议贸易要求文件构建的复杂数据库，增强了文献。研究结果强调了在贸易便利化与严格的安全、质量和可持续性标准之间取得平衡的迫切需要。关键词：可追溯性；非关税措施；国际贸易；食品安全；农产品。摘要：食品贸易全球化需要强大的安全体系来保证消费者的安全、产品质量和可持续性。促进农业实践的透明度和对重复使用的响应，是一个重要的环境保护和可持续发展的项目。旨在检查与国际贸易有关的医疗和农产品贸易效率，重点关注农业生产和加工过程，对肉类和水果进行专门分析佩斯卡多斯。利用泊松的伪极大值估计模型和泊松估计模型来固定高维，我们分析了 2012 年至 2021 年 53 个出口国和 56 个进口国之间的贸易流量，涵盖 2,081 种农产品。结果表明，投入可追溯性措施通常会增加贸易，而过程可追溯性往往会造成贸易壁垒。从业务成本角度来看，我们认为这可能与投入要求的合规成本低于流程可追溯性有关，因为流程可追溯性更为复杂，涉及供应链中多个参与者的合作。由于技术和资金的限制，这些障碍对于发展中国家来说尤其高。投入和过程可追溯性措施之间的相互作用对肉类行业产生了积极的影响，这可能是由于更加统一的可追溯性实践。这些结果凸显了
整合酶抑制剂、增强蛋白酶抑制剂和非核苷逆转录酶抑制剂在抗逆转录病毒治疗中的治疗结果
方法 研究设计为国际多队列合作。使用 Logistic 回归比较 2012 年 1 月 1 日后开始使用整合酶链转移抑制剂 (INSTI)、当代非核苷逆转录酶抑制剂 (NNRTI) 或加强蛋白酶抑制剂 (PI/b) 和两种核苷（酸）开始 ART 后 12 3 个月的病毒学和免疫学结果。综合治疗结果 (cTO) 将成功定义为 VL < 200 HIV-1 RNA 拷贝/mL，没有改变治疗方案，也没有艾滋病/死亡事件。免疫学成功定义为 CD4 计数 > 750 细胞/ l L 或增加 33%，而基线 CD4 计数为 ≥ 500 细胞/ l L。泊松回归比较了临床失败（开始 ART 后 ≥ 14 天的艾滋病/死亡）。确定了每个终点的 ART 类别与年龄、CD4 计数和 VL 之间的相互作用。
数据621：高级统计建模
主题包括：健康研究方法，使用模型诊断和模型选择的多个线性回归审查，建模二进制结果：逻辑回归和ROC分析。通过泊松回归和负二项式回归来计算数据和速率，发病率，速率比和建模。在非独立/聚类数据设置中建模：GEE，混合效应模型。在线性模型设置（分类，平滑花键等）中捕获和建模非线性关系。时间序列分析和趋势分析，季节性和异常检测的相关算法。学习资源/所需阅读您将在本课程中使用R Studio。请参阅R Studio（https://rstudio.com/products/rstudio/）的下载说明。选择带有开源许可证的R Studio Desktop选项（页面上的第一列选项）。本身不需要教科书。读取和教科书是建议的，除非在讲座中或具体说明。推荐资源：
（信息技术）
数学逻辑：命题逻辑；一阶逻辑：概率：条件概率；卑鄙，中位数，模式和标准偏差；随机变量；分布；制服，正常，指数，泊松，二项式。集合理论与代数：集合，关系，功能，群体，部分订单，晶格，布尔代数。组合学：排列，组合，计数，求和，生成功能，复发关系，渐近学。图理论：连通性，跨越树，切割的顶点和边缘，覆盖，匹配，独立集，着色，平面性，同构。线性代数：矩阵的代数，决定因素，线性方程系统，本特征值和本本矢量。数值方法：线性方程系统的LU分解，通过secant，bisection和Newton-Raphson方法的非线性代数方程的数值解；梯形和辛普森规则的数值集成。微积分：极限，连续性和不同性，平均值定理，积分的定理，确定和不当积分的评估，部分衍生物，总导数，Maxima＆Minima。