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World File Search System统计学
Jerrin Philip，医学博士； Izza Shahid，MBBS；迈克尔·弗里德曼（Michael Friedman）医学博士； Anoop Titus MD； Harun Kundi MD MSC； Kobina Hagan，MBBS，MPH；瑞安·张（Ryan Chang），学士学位； Eleonora Avena 结果 WFH生活指南模型 vididencel，一种白血病衍生的树突状细胞疫苗，作用... 613。急性淋巴细胞白血病 Gelofusine作为洗涤的dextran40的替代品... CD371靶向的汽车T细胞分泌白介素18 ... 801。基因疗法 通过... 生成多模式纵向合成数据 623。地幔细胞，卵泡，waldenstrom和其他惰性B细胞淋巴瘤：临床和流行病学：海报II 旨在自体干细胞的患者结局 为工程巨噬细胞开发一个发现平台 Mengxin Yu，Zhuoran Yang，江派粉丝 定量MRCP将恶性与良性区分开来... 极端之间：多余的Vera案例报告自身免疫性贫血贫血作者：Asmaa Mohsen 1 Sophia l Ling 1，Bishma Jayahthilaka2,3，... 在原发性胆管炎患者中受到... 的影响 GAAD和ASAP评分的比较性能预测 正在进行的国际阶段I/II ... 的临时安全结果 患者的人口统计学，病毒学和临床特征 AAV8基因治疗线粒体神经胃肠道... 702。CAR-T细胞疗法 侵略性B细胞淋巴瘤
1。休斯顿卫理公会学术研究所，美国德克萨斯州休斯顿2。休斯顿卫理公会Debakey心脏和血管中心，美国德克萨斯州休斯顿3.心血管计算健康与精密医学中心，休斯敦卫理公会医院，德克萨斯州休斯顿，美国4。心血管预防和保健部，休斯顿卫理公会Debakey心脏和血管中心，美国德克萨斯州休斯敦
空间——葛兰素史克生物统计学继续探索新领域
摘要 2020 年初，葛兰素史克公司开始实施一个面向未来的现代化统计计算和数据科学平台，即 SPACE。自那时起，我们已多次迭代核心产品（包括新的 SCE），旨在通过改变我们分析数据和共享结果的方式来加速药物和疫苗的开发。除了实施开创性的解决方案外，SPACE 团队还成为在具有根深蒂固的流程的规避风险环境中采用敏捷框架的先驱。随着我们继续构建平台、支持用户采用、增强解决方案和应对变更管理挑战，我们正在以惊人的速度取得进展，重点是将大量研究从传统研究快速迁移到 SPACE。为了取得成功，我们还需要坚持不懈地运用所学知识不断改进。我们正在走向新的更伟大的事情，我将分享我们故事的这些新篇章。
信息工程、计算机科学和统计学学院 ERASMUS+ 学习流动计划 2024/2025 学年选拔公告
艺术。 1 — 目的 3 艺术。 2 — 流动类型和持续时间 3 艺术。 3 – 目的地 4 艺术。 3.1 - 走向公民联盟大学的流动性 4 艺术。 3.2 - 可用位置和座位 4 艺术。 4 - 贡献和经济激励6 艺术。 4.1 - ERASMUS + 每月捐款 6 艺术。 4.2 - SAPIENZA/MUR 6 补充月度捐款艺术。 4.3 为残疾学生和/或有特殊需要的学生提供融合服务 8 艺术。 5 - 参与要求 8 艺术。 5.1 一般要求 8 艺术。 5.2 - 学术要求 9 艺术。 5.3- 语言要求 9 艺术。 5.3.1 - 免除语言测试 10 艺术。 5.3.2 - 针对残疾考生和 DSA 11 ART 的语言测试。 5.4 – 其他要求 11 艺术。 6 — 应用 13 艺术。 6.1 - 截止日期和提交方式 13 艺术。 6.2 – 编写应用程序 – 长期移动 13 艺术。 6.3 - 博士生“短期流动”申请 14 艺术。 7 – 排名 14 艺术。 7.1 排名的制定 14 艺术。 7.2 - 接受流动性 15 艺术。 7.3 – 最终的移动性分配 16 艺术。 8 – 学习协议 16 艺术。 9 - 有用信息 17 艺术。 10 控制 17 艺术。 11 个人数据处理 17 艺术。 12 负责程序 18 艺术。 13 程序结束 18 有用的参考链接： 19 附件 1：CLA 的语言测试组织 20
SWU：349压力管理工具II在线2024 SWU：349压力管理工具II在线 CSE310数据结构和算法教学大纲 FIS 338：《电影观众的未来指南》 CSE475：机器学习的基础 CSE 598：机器人学中的感知 EEE 515学期：2023年秋季标题：机器视觉和... FSE 100教学大纲 git 435/535网络管理和电子商务 CSE 539：应用密码学秋季2023（Internet -Hybrid 课程大纲的正念和弹性基础 课程教学大纲 - 春季B 2022 CSE 539应用... 机器/统计学习，STP 494/598 表达机器人 Ser 501高级数据结构和算法... 这是一个预览 - 大8月中旬 CSE 598（2022春季）：机器人学习的进步
亚利桑那州立大学通过寻求建立卓越，增强访问权限并对我们的社区，州，国家和世界产生影响，将自己定位为伟大的新大学之一。这样做需要我们的教职员工反映我们国家和世界的智力，种族和文化多样性，以便我们的学生从最广泛的角度学习，并以最大程度地了解我们通过学术活动来解决我们正在解决的问题的最具包容性的理解。我们认识到种族和性别历史上一直是高等教育机构多样性的标志。然而，在ASU，我们认为多样性包括社会经济背景，宗教，性取向，性别认同，年龄，残疾，退伍军人地位，国籍和知识观点等其他类别。
比利时Covid-19疫苗摄取的社会人口统计学和社会经济差异：一项全国性的记录联系研究 精确公共卫生的科学挑战 知道目标：一种包容性经济，可以应对我们时代的公共卫生挑战 精确公共卫生的科学挑战
摘要背景最近的研究确定了比利时人群中SARS-COV-2感染和相关COVID-19结果的重要社会不平等。我们研究的目的是研究与比利时的Covid-19疫苗摄取有关的社会人口统计学和社会经济特征。方法，我们对比利时的5 342 110成人（≥118岁）在2021年8月31日在5 342 110成人（≥18岁）中进行了横断面分析。我们整合了四个国家数据来源的数据：比利时疫苗登记册（疫苗接种状态），Covid-19 HealthData（实验室测试结果），Demobel（社会人口统计学/社会经济数据）和医疗参与者的共同基础登记册（被许可在比利时从事医疗职业的个人）。我们使用了多变量逻辑回归分析来识别与没有获得比利时及其三个区域（法兰德斯，布鲁塞尔和瓦洛尼亚）中的第一个Covid-19疫苗剂量相关的特征。在研究期间的结果，在我们的研究样本中包括的比利时成年人口中有10％（536 716/5 342 110）未接受首次Covid-19-19疫苗剂量接种疫苗。在年轻人，男人，移民，单身父母，单人家庭和处境不利的社会经济群体（收入和教育水平较低，失业）中发现了较低的Covid-19疫苗吸收。总体而言，所有地区的社会人口统计学和社会经济差异都是可比性的。结论COVID-19中的社会人口统计学和社会经济差异的鉴定对于制定保证比利时成年人人口更公平的疫苗接种范围的策略至关重要。
人工智能与统计学——探索潜力、陷阱和用途
Felice, Florian 等人。“统计增强学习：一种增强（任何）学习算法的特征工程框架。”arXiv 预印本 arXiv:2306.17006 (2023)。
社论：地理空间信息技术和空间统计学在卫生服务研究中的应用
将地理空间信息技术和空间统计方法融入卫生服务研究，是一种范式转变，不同于传统的非空间分析，后者历来忽视了地理学的关键规律 ( 1 )。在过去十年中，卫生经济学和公共卫生领域取得了显著进展，特别是在采用先进的地理空间技术和复杂的空间卫生统计技术 ( 2 ) 方面。本社论旨在强调并批判性地评价这些技术和方法的一些前沿应用，阐明它们在应对当代公共卫生挑战方面的重要性，特别是在卫生服务研究领域 ( 3 )。在卫生服务研究范围内，两个关键维度——空间公平和空间可达性——引起了广泛关注 ( 4 )。本研究主题包含四篇深入探讨这些维度的关键文章。在研究“衡量医疗设施和劳动力资源的不平等：中国的一项纵向研究”中，董等人。探讨医疗资源分布空间不均等的细微方面，既包括均等化倾向，也包括地理集聚趋势。借鉴他们的研究成果，我们主张将重点转向既精确又全面的细粒度、小区域分析，主张进行考虑驱动因素、时空动态和各种指标综合评估的多维评估（5、6）。关于空间医疗可达性问题，华等人在“防疫设施是否有效？城市应如何选择防疫设施：以武汉市为例”中以旅行时间为核心
UNSW数学和统计学课程...
在2022年，该学校对其BE荣誉（材料科学与工程）计划进行了大量修订，以更新和续签结构和内容，并实施学校的战略性社会交通和基础设施，生物医学与健康，电子和电子通信，以及能源与环境。除去了现有的材料工程，陶瓷工程，物理冶金，工艺冶金和功能材料的学术流（在该计划的最后一次EA认证评估中质疑了对这些的需求），并由单一的，更大的学术材料工程来代替。对该计划的第1至3年级的核心课程的内容和安排进行了审查和修订，尤其是为了提高连贯性和测序，并解决任何重叠或缺陷。在BE计划的所有年份中，计算和数据处理方法已明确整合到选定的课程中。第4年，引入了新的独立材料选择和设计课程，并修订了专业选修课程的套件，以与4个社会主题保持一致
一个机器学习网络应用程序，可根据基本的无创健康检查，社会人口统计学特征和Dietar
背景：在过去的几十年中，糖尿病已成为全球严重的公共健康问题，尤其是在孟加拉国。人工智能的进步可以在预测血糖水平以改善健康管理的情况下获得。但是，使用来自孟加拉国等低收入和中等收入国家的数据来预测健康参数的机器学习（ML）技术的实际有效性非常低。具体来说，孟加拉国缺乏使用ML技术的研究，以基于基本的非侵入性临床测量以及饮食和社会人口统计学信息来预测血糖水平。目的：为了制定公共卫生计划和糖尿病的控制策略，本研究旨在开发一种个性化的ML模型，该模型可以预测孟加拉国城市公司工作者的血糖水平。方法：基于基本的无创健康检查测试结果，饮食信息和社会人口统计学特征，孟加拉国Grameen Bank Complex的271名员工，5种著名的ML模型，即线性回归，提高决策树回归，神经网络，神经网络，决策森林回归以及Bayesian Linearearecression，用于预测失血水平。在本研究中使用连续的血糖数据来训练该模型，然后使用训练有素的数据来预测新的血糖值。结果：增强决策树回归证明了所有评估模型的最大预测性能（均方根误差= 2.30）。这意味着，平均而言，我们的模型预测的血糖水平与实际的血糖水平偏离2.30 mg/dL左右。所研究人群的平均血糖值为128.02 mg/dl（SD 56.92），表明大多数样品的边界结果（正常值：140 mg/dl）。这表明个人应定期监测其血糖水平。结论：该支持ML的Web应用程序的血糖预测应用程序有助于个人自我监测其健康状况。该申请是在孟加拉国等低收入和中等收入国家的偏远地区的社区开发的。这些领域通常缺乏医疗机构，并且没有足够数量的合格医生和护士。基于Web的应用程序是社区可以采用的简单，实用且有效的解决方案。使用Web应用程序可以节省医疗费用，时间和健康管理费用的资金。创建的系统还有助于实现
