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2023 年艾滋病毒治疗审计及实现联合国艾滋病规划署 95-95-95 目标的进展
• 估计 2022 年爱尔兰有 8,000 人（95% 置信区间 (CI)：6,800 至 9,000）感染艾滋病毒 • 爱尔兰已实现 90-99-99，但需要注意的是，由于使用的是“接受护理的人数”而不是“了解其状况的人数”，因此第一个“95”是低估，第二个“95”是高估。 • 2022 年爱尔兰 88%（95% CI：75% 至 >98%）的艾滋病毒感染者已达到病毒抑制。这超过了联合国艾滋病规划署设定的目标（86%），与 2018 年进行的上一次治疗审计（76%）相比显示出了显着的改善 • 建模中的不确定性挑战反映在估计值的宽置信区间内，重要的是要注意真实值位于置信区间内 • 尽管自 2018 年以来取得了进展，但仍有一些人不知道自己的艾滋病毒状况，有些人知道自己的状况但没有接受治疗，有些人接受治疗但尚未达到病毒抑制
基于Patch-Antenna的结构应变测量，使用应用于USRP
摘要 - 使用频谱传感和射频识别技术的新结构健康监测（SHM）计划提出了衡量结构性应变。与高端设备相比，涉及通用软件无线电外围设备（USRP）的拟议程序为这类测量方法提供了一种经济的替代方案，而该方法可以实现更灵活的数据处理。应变检测的整体系统由三个主要部分组成：1）斑块天线作为应变的传感器； 2）USRP作为测量工具； 3）用于数据处理的计算机。由于天线长度的变化，斑块天线可用于通过探视谐振频移来测量结构应变。在本文中，我们使用应用于USRP的优化能量检测算法来检测贴片天线的光谱，最终测量结果表明，斑块天线传感器具有应变敏感性1.7678 kHz/ µε，而测量值的误差和应力值之间的误差和2.4443的真实值是2.4443％的计算机。
TT120.pdf-SPIE
1.1 什么是自动目标识别（ATR）？ 1 1.1.1 买家和卖家 4 1.2 基本定义 4 1.3 检测标准 10 1.4 目标检测性能指标 13 1.4.1 真实值标准化指标 13 1.4.1.1 指定目标和混淆器（AFRL COMPASE 中心术语） 14 1.4.2 报告标准化指标 15 1.4.3 接收者操作特性曲线 15 1.4.4 P d 与 FAR 曲线 18 1.4.5 P d 与列表长度 18 1.4.6 可进入检测方程的其他因素 19 1.4.7 导弹术语 19 1.4.8 杂波水平 20 1.5 分类标准 20 1.5.1 物体分类法 21 1.5.2 混淆矩阵 25 1.5.2.1 复合混淆矩阵26 1.5.3 概率和统计学中的一些常用术语 26 1.6 实验设计 29 1.6.1 测试计划 31 1.6.2 ATR 和人体测试 32 1.7 ATR 硬件/软件的特性 33 参考文献 34
Pearson Edexcel A Level Biology Lab Book_answers
核心实用1 1独立：胰蛋白酶浓度。依赖性：吸光度单元中的反应速率S -1。2，因为反应很快，牛奶（底物）浓度迅速下降。速率随着基板的用光而变慢。比较只能在反应的开始时进行，其中控制变量（例如底物浓度）对于自变量的所有级别都是相同的。3系统错误，因为它会导致吸光度读数高于每个测量值的真实值。4 pH - 由于活性位点的形状变化，酶的反应速率随pH变化。酶在其最佳pH值下的反应速率最高。可以使用缓冲液将pH保持在适当的水平。温度 - 酶的反应速率随温度而变化。随着温度的升高，颗粒获得了更多的能量，并且在酶和底物颗粒之间发生了更多的碰撞。酶具有最佳温度，在该温度下，反应速率处于峰值。高于该温度，酶将开始变性，改变活性位点的形状并防止进一步催化。可以使用水浴和温度计来维持合适的温度。
Aorto-Arto-Acomophapeal括约肌及其在胃食管反流的发病机理中的作用：病例报告和分析
辐射分析。如先前的研究所示，在健康个体中，蠕动波克服了LE的高音调，尽管胃中的压力升高，但尽管胃中的压力升高，尽管胃中的压力升高，但仍将推注进入胃中。因此，不可能在健康人中看到合同的LES。GERD中的炎症过程削弱了蠕动波的力，导致LES收缩和钡被困在收缩的上和下食管括约肌之间。食管中钡和不包含对比剂的胃中的钡之间的距离等于LES的长度。成人LE的真实长度范围为3.2至4.2 cm（3.60±0.08 cm）。3然而，在X光片上，由于投影放大倍数，所有值都大于真实值。对于平均患者大小和标准射击条件，投影失真系数为0.72。如果在X光片上可见第一个腰椎，则可以准确计算投影失真系数。它等于L-1（成人2.2 cm）的真实高度与X光片的高度之比。相对于标准的最小极限的LES缩短表示GERD。3-5
通过浅神经网络级联的模拟RF电路尺寸
摘要 - 提出了用于模拟电路组件自动尺寸的深神经网络体系结构，重点是2至5 GHz区域的射频（RF）应用。它解决了通常少数网络培训示例的挑战和多种解决方案的存在，其中该型解决方案是集成电路实现的不切实际值。，由于一系列专用的浅神经网络（SNN），我们通过一次将学习限制到一个组件大小来解决这些问题，在该级联限制了下一个网络的预测。此外，SNN是通过遗传算法单独调整预测顺序和准确性的。在每个步骤中的解决方案空间的缩小允许使用小型训练集，以及SNNS处理组件相互依赖的限制。该方法在三种不同类型的RF微电路上成功验证：低噪声放大器（LNA），电压控制的振荡器（VCO）和混合器，使用180 nm和130 nm CMOS实现。所有预测均在成分和性能水平的真实值的5％之内，所有响应均在4至47分钟后在不到5 s的情况下获得。在常规PC站进行培训。获得的结果表明，所提出的方法快速且适用于任意模拟电路拓扑，而无需为每组新的所需电路性能重新训练开发的神经网络。
参考材料证书定量XRD粉碎...
•经过认证的价值是通过实验室平均值的平均分析物的平均值来确定的，没有实验室结果的分析物或实验室中位数中位数的中位数的平均值。•标准偏差是分析物确定扩散的度量，包括实验室间偏见，方法不确定性和材料同质性不确定性。使用相同分析方法的确定的约95％预计将在认证值的两侧两侧之间。标准偏差是根据经过验证的实验室数据数据计算得出的，较少的实验室和个体确定。•在实验室标准偏差（S W）内是确定值在报告实验室中的平均分布，较少的实验室和个体确定。这是由参与实验室组的单个因素方差分析计算得出的•置信区间（CI）是对材料在95％置信区间中对材料中的真实（不可知）分析物浓度的估计。例如，可以解释95％CI，因为有0.95的概率是真实值在认证值±CI之间。间隔越窄，认证值越精确。95％CI不应用于确定质量控制门。•标准不确定性（U CRM）是表征，同质性和稳定性研究的差异之和。表征的不确定性来自
随机三维数值幻象，可以在乳腺癌的定量光声计算机中启用计算研究
光声计算机断层扫描（OAT），也称为光声计算的Tomography，是一种非侵入性成像方式，可积极用于临床乳房成像和其他生物医学应用。1 - 8燕麦的独特特征是能够基于与发色团浓度和组织内的发色团浓度和氧化状态相关的内源性光学对比度产生图像的能力，而无需电离辐射和空间分辨率丢失，通常与纯粹的光学技术相关的纯粹光学技术，例如纯粹的光学技术。1，9这允许进行组织代谢和血管生成的成像，这些代谢和血管生成已被鉴定为在肿瘤生长和进展中起关键作用。7，10因此，理想地将光声成像定位为在体内解决这两个标志。2 - 8，10因此，优化且经过验证的燕麦系统可以成为治疗乳腺癌的强大工具。通过评估肿瘤微举行密度和血液氧合，它可以使肿瘤侵袭性的初步评估以告知治疗计划和预后。它还可以随着时间的推移监测肿瘤对治疗的反应。然而，为了实现其全部诊断潜力，燕麦应具有提供有关光吸收系数真实值的定量信息的能力，该信息与分子浓度成正比。7、11、12
Wrap-forecasting-Global-Climate-drivers-gaussian-processes ...
机器学习（ML）方法已成为建模和预测复杂的高维时空数据集的重要工具，例如在环境和气候建模应用程序中发现的数据集。mL方法可以提供短期预测的快速，低成本替代方案，而不是昂贵的数值相似，同时通过能够坚固，动态地量化预测性不确定性，从而解决了数值建模的显着杰出限制。对高级气候变量的低成本和近乎遗传的预测在预警系统，象征和参数性小规模的本地相关模拟中具有明确的应用。本文通过将数据驱动的自动编码器与高斯工艺（GP）相结合以产生基于概率张量的回归模型，从而提出了一种多任务时空回归的新方法。提出了该方法，以同时预测全球尺度上的一步温度和压力。通过在学习的潜在空间中进行概率回归，可以将样品传播回原始特征空间，以大大降低的计算成本产生不确定性估计。复合GP-AutoEncoder模型能够同时预测全球温度和压力值，平均误差分别为3.82℃和638 HPA。此外，平均而言，真实值在所提出的后验分布范围内95.6％的时间说明该模型会产生良好的预测后验分布。
驾驶模拟器中的深度生理唤醒检测...
摘要 —驾驶是一项需要高度警觉的活动。注意力不足、感知不完善、信息处理不充分和唤醒程度不佳都是导致人类表现不佳的可能原因。了解这些原因并实施有效的补救措施对于提高交通安全和改善驾驶员健康至关重要。为此，我们使用深度学习算法在模拟环境中检测专业卡车司机的唤醒水平，即唤醒不足、正常和过度唤醒。通过腕戴设备收集 11 名参与者的生理信号。我们根据主观的嗜睡测量和压力刺激分数，提出了一种经济有效的唤醒真实值生成方案。在这个数据集上，我们评估了一系列深度神经网络模型，用于表示学习作为手工特征提取的替代方案。我们的结果表明，在原始生理信号（如心率、皮肤电导率和皮肤温度）上训练的 7 层卷积神经网络优于基线神经网络和去噪自动编码器模型，加权 F 值分别为 0.82 vs. 0.75，Kappa 分别为 0.64 vs. 0.53。提出的卷积模型不仅改善了整体结果，而且还提高了数据集中每个驾驶员的检测率，这是通过留一交叉验证确定的。索引术语 — 唤醒检测、深度学习