本研究由美国国土安全部 (DHS) 通过南加州大学 (USC) 的国家恐怖主义风险与经济分析中心 (CREATE) 资助,资助编号为 2010-ST-061-RE0001。但是,本文中的任何观点、发现、结论或建议均为作者的观点,并不一定反映美国国土安全部、南加州大学或 CREATE 的观点。
理解复原力 复原力可以用多种方式定义和处理。就国家复原力指南 (NRG) 而言,复原力是指为威胁和危害做好准备、适应不断变化的条件以及抵御不利条件和破坏并从中快速恢复的能力。由于人、地点和系统相互关联且不断发展,增强复原力需要采取集体方法——包括所有部门和学科、各级政府、私营和非营利部门、学术界、社区、家庭和个人,并考虑复原力的所有方面,例如气候、生态系统、文化、社会、经济、基础设施和灾害复原力及其相互依存关系。增强复原力还要求我们积极改进系统以造福和保护社区,创建全面应对冲击和压力的综合、多目标解决方案,并确保人、地点和系统能够适应和发展,以支持当代和后代的复原力。
尽管过去十年肿瘤反应和患者生存率取得了显著进展,但肺癌全身免疫疗法仅对约一半接受治疗的患者产生客观反应。基于这一局限性,人们正在研究联合策略以提高反应率。冷冻消融已被提议作为一种诱导免疫原性细胞死亡并与全身免疫疗法(包括免疫检查点抑制剂)产生协同作用的技术。冷冻消融传统上是在影像引导下经皮进行的,尽管最近的技术进步允许通过支气管镜进行。本文,我们回顾了冷冻消融在非小细胞肺癌中的应用以及可能诱导抗肿瘤免疫的临床前和临床证据。我们重点介绍了涉及这种方法的正在进行的研究,并提出了未来的研究领域。
一些指标,例如生产率的提高会导致其他指标的下降,即结构复杂化、成本增加、可靠性降低等等[1-7]。随着处理整数数据的科学技术问题的不断复杂化,CSC 的发展趋势是提高整数算术运算的速度(生产率)和可靠性[3, 7-9]。近年来,信息技术领域的不同科学家和工程师团体在提高计算机系统计算的生产率、可靠性、生存力和可靠性方面取得的成果表明,在位置数系统 (PNS) 的限制内实现这些目标几乎是不可能的[9-13]。这是因为现代 CSC 在 PNS 中运行的主要缺点是:处理的数字之间存在位间关系。这些关系对CSC的架构和实现算术运算的方法产生负面影响,使设备复杂化,限制了执行算术运算的速度和可靠性。在这方面,在PNS中,通过增加时钟频率,使用并行数据处理的方法和工具以及使用不同类型的预留来提高CSC的性能[14-18]。基于计算并行化、利用可解任务和算法的一些属性来提高CSC生产率的基本方法并不能在每种情况下都提高CSC的生产率。它们的应用范围仅限于一类需要解决的任务。此外,人为分解算法本身、确定和分配独立计算分支及相关操作的过程需要大量的劳动力成本,而且一般来说,并行化任意算法并不总是可行的。应该指出的是,所有现有的提高 PNS 生产力的方法都有一个共同的缺点:无法解析在基本运算级别解决的最大算法。然而,这种方法并不总能解决 PNS 中执行算术运算的速度和可靠性的根本性提高问题。迄今为止,一方面对提高实时计算机系统性能的要求越来越高,另一方面无法通过使用现有的 PNS 来满足这些要求,这两者之间存在差距。这一事实导致需要找到提高生产力的方法,例如,基于在创建 CSC 时使用新的结构解决方案。近年来进行了科学研究,确定了提高计算机系统性能的有希望的方法,基于模数系统(MNS)[7-11]的使用,现有的研究较少关注MNS中位置运算的实现问题[13-15],本文将重点解决这一问题。
从历史上看,将患者分类为发展产后贫血的“低风险”的标准过于严格,并消除了大多数患者的考虑[9]。dar等。(199x)进行了一项回顾性队列研究,发现所有接受输血的患者均具有可识别的产后出血的危险因素,记录在产后出血,或者在分娩后有症状[10]。当阴道递送中PPH所接受的阈值为500毫升时,进行了这项研究,尽管当前的ACOG指南已重新定义了阴道和剖宫产的PPH,而流血损失大于1000ml [11]。我们的研究旨在根据当前的指南准确识别产后贫血风险较低的患者,并防止对该患者人群进行不必要的筛查。
新兴市场股票多客户池将投资于捕捉新兴经济体和股票市场增长的投资策略的组合。游泳池将通过投资理念和过程寻求多样化(即基本与定量,自下而上与自上而下),投资范围和样式(价值,增长,质量)。池分为以下策略:核心基本,核心定量,高信念和智能RI指数策略。池试图通过组合内部和外部管理的策略来优于基准。对于大多数风险因素而言,池目标是Beta和样式中性;主要风险贡献应来自国家,股票和部门定位。池是针对整体复合基准进行了积极管理的,其中15%是ISTOXX APG新兴市场负责的低碳SDI指数,该指数排除了排除列表中的所有组成部分,并包括被归类为ESG领导者或ESG平均表演者的公司。基于良好的治理实践(GGP)测试,该金融产品中的投资公司(预)在与声音管理结构,员工关系,税收合规性和员工报酬有关的争议中进行了筛查。
摘要 — 功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种常用的测量神经激活的技术。它在识别帕金森病、阿尔茨海默病和自闭症等潜在的神经退行性疾病方面尤为重要。最近对 fMRI 数据的分析将大脑建模为图形,并通过图神经网络 (GNN) 提取特征。然而,fMRI 数据的独特特性需要对 GNN 进行特殊的设计。定制 GNN 以生成有效且可领域解释的特征仍然具有挑战性。在本文中,我们提出了一种对比双注意块和一种可微分图池化方法(称为 ContrastPool),以更好地利用 GNN 进行大脑网络,满足 fMRI 特定的要求。我们将我们的方法应用于 3 种疾病的 5 个静息状态 fMRI 脑网络数据集,并证明了它优于最先进的基线。我们的案例研究证实,我们的方法提取的模式与神经科学文献中的领域知识相匹配,并揭示了直接而有趣的见解。我们的贡献凸显了 ContrastPool 在促进对大脑网络和神经退行性疾病的理解方面的潜力。源代码可在 https://github.com/AngusMonroe/ContrastPool 上找到。
Fohrafellner,J.,Keiblinger,K.,Zechmeister-Boltenstern,S.,Murugan,R.,Spiegel,H。&Valkama,E.2024。覆盖作物影响池特异性土壤有机碳 - 一项荟萃分析。欧洲土壤科学杂志,75。
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