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分任契约担 当官陆上自 卫队九州补 给调达合 计部长之印
6天前 — 部品番号または 规格.使用器材名.仕様书番号.CA.5.00.一寸.搬入场所.纳 期.检查.包装.九州补给.4SNP1AW0705.0001.ステンレス用溶接棒.1.AVV" TSS308-205、 ...
通过共形预测在度量空间中的个性化插补：通过连续葡萄糖监测预测糖尿病发育的应用
处理丢失数据的挑战在现代数据分析中很普遍，尤其是在预处理阶段和各种推论建模任务中。尽管存在许多算法来推出丢失的数据，但对患者级别的归纳质量的评估通常缺乏个性化的统计方法。此外，基于度量空间的统计对象存在稀缺的插补方法。本文的目的是引入一个新颖的两步框架，其中包括：（i）用于在指标空间中取值的统计对象的插补方法，以及（ii）使用保形推理技术个性化插补的标准。这项工作是出于需要在一项关于糖尿病的纵向研究的背景下，需要将连续葡萄糖监测（CGM）数据的分布功能表示形式进行，在这种情况下，很大一部分患者没有可用的CGM特征。通过评估CGM数据作为新的数字生物标志物的有效性来预测健康人群中糖尿病发作的时间来说明这些方法的重要性。为了应对这些科学挑战，我们提出：（i）一种新的回归算法，用于缺失响应； （ii）针对公制空间量身定制的新型保形预测算法，重点是2-wasserstein几何形状内的密度响应； （iii）一种广泛适用的个性化插补方法标准，旨在增强上述两种策略，但在任何统计模型和数据结构中都有效。我们的发现表明，将CGM数据纳入糖尿病时间分析中，并通过新颖的插补个性化阶段增强，与传统的糖尿病时间预测模型相比，预测准确性显着提高了10％以上。
一种基于应用于EHR数据集的临床条件生成对抗网络的新型缺失数据插补方法
-467 Microalbuminuria mg/l -347 Glicosuria G/l -317 Fasting glycaemia mg/dl -312 Gamma-glutamyl transferase UI/l -300 Alkaline phosphatase UI/l -294 Fibrinogen (serum) mg/dl -233 Hemoglobin g/dl -231 Glycated hemoglobin % -204 Creatinine mg/dl -202 Creatine phosphokinase (serum) UI/l -185 LDL cholesterol mg/dl -184 HDL cholesterol mg/dl -183 Cholesterol (total) mg/dl -173 Weist cm -118 Serum glutamic-oxaloacetic transaminase UI/l -61淀粉酶UI/L -45白蛋白排泄速率mcg/min -43丙氨酸氨基转移酶测试UI/L -21尿酸mg/dl -3性别无-2性别无-2年龄-1糖尿病年-1糖尿病持续时间
采用多层高阻尼碳纤维增强塑料贴片实现主动式小型 SAR S-STEP 卫星的轻量化设计
摘要：在发射环境中，卫星承受着严重的动态载荷。发射环境中的这些动态载荷可能导致有效载荷故障或任务失败。为了提高卫星的结构稳定性并使太空任务可靠地执行，必须有一个减少结构振动的加固结构。然而，对于有源小型SAR卫星，质量要求非常严格，这使得很难应用额外的结构来减振。因此，我们开发了一种碳纤维增强塑料（CFRP）基层压补片，以获得具有轻量化设计的减振结构，以提高S-STEP卫星的结构稳定性。为了验证基于CFRP的补片的减振性能，在试件级别进行了正弦和随机振动试验。最后，通过正弦和随机振动试验对带有所提出的基于CFRP的层压补片的S-STEP卫星的结构稳定性进行了实验验证。验证结果表明，基于CFRP的层压补片是一种有效的解决方案，可以有效降低振动响应，而无需对卫星结构设计进行重大更改。本研究开发的轻量化减振机制是保护振动敏感部件的最佳解决方案之一。
Wake Forest造成的再生医学研究所概述，研究，哲学和基础设施
缺少数据是许多数据集中的常见发生，并且在使用EMR数据或调查数据时可能会遇到的问题。随着分析方法的发展，更明显的是，简单的均值和模式插补可能不适用于我们使用的复杂数据集，因为它们可以引入偏差或不符合我们的预测模型对数据进行制作所需的假设。我经常使用的两种方法是PPCA（概率PCA），用于无监督分析，而随机森林插补是一种监督方法。ppca最适合您正在使用包含数千个功能和少数样本的数据的高维数据（浮标出现了）。在传统的预测分析案例中，随机森林归纳将更合适，因为它使用结果数据来帮助插补模型。
2023-24 年过渡报告
大多数指标的底层数据要么直接进入综合指数，要么使用有意义的相关指标进行缩放。许多指标本身可能是综合指数（例如，欧洲复兴开发银行中小企业指数或欧洲复兴开发银行知识经济指数），它们以指数形式进入 ATQ 综合指数。在标准化之前，不对底层指标进行进一步的转换。对于某些指标，当年没有数据，因此使用简单的插补方法。2 一种插补方法是使用过去几年的最新可用观测值，因此假设与最新可用观测值相比没有变化。当某个指标没有过去或现在的观测值时，根据欧洲复兴开发银行专家的判断，使用区域平均值（使用欧洲复兴开发银行对其投资所在经济体的区域分类）或观察到的区域最小值来插补缺失的观测值。
短暂的沟通：使用繁殖和多种繁殖参考人群
基因型插补是遗传学领域中使用的标准方法。它可用于填充缺失的基因型或增加基因型密度。下游分析需要精确的估算基因型。在这项研究中，使用两种不同的参考面板，一个内部的参考人群和多种繁殖参考人群来检查全基因组序列插定的精确性。通过将介质密度（50K）基因型归纳为高密度，然后归因于整个基因组序列（WGS）来进行逐步插补。参考人群由1000个公牛基因组项目的WGS信息组成。繁殖参考面板包含396个Angus牛，而多品种参考方案的参考人群则将另外2 380个牛磺酸牛添加到参考人群中。插补精度是从10倍交叉验证的变异平均精度，并表示为一致率（CR）和Pearson的相关性（PR）。这两个插补场景实现了CR的中度至高插补精度，CR为0.896至0.966，而PR的准确精度为0.779至0.834。来自两个不同场景的准确性相似，除了WGS归因的PR，在该场景中，繁殖场景的表现优于多种品种方案。结果表明，包括参考面板中其他品种的大量动物以纯化的安格斯没有提高准确性，并可能对结果产生负面影响。2024作者。由Elsevier B.V.代表动物财团出版。总而言之，可以使用繁殖参考面板以很高的精度获得Angus牛中的WGS。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
基于机器学习的生物油产量的预测生物质的生物量的产量：插补算法的比较研究和模型基准测试
摘要非可再生化石燃料的精疲力尽提高了人们对环境问题的认识。因此，生物质能量已成为一种有希望的可再生替代方案，尤其是在通过废物生物量的热解生产生物油的背景下。不幸的是，物理学模型在建模生物油生产时会遇到困难，促使研究人员倾向于以数据为中心的方法。为了应对这个问题，本文展示了近千的综合数据集，这些数据集来自先前有关生物油生产的文献。除了收集，清洁和组织收集的数据外，我们还使用了机器学习技术来评估所得数据集，最有希望的结果产生的平均绝对误差为2.6，并且调整后的R平方在预测生物油收益率方面为0.9。据我们所知，本文提供了介绍该域中有史以来最全面的数据集。这样的详尽数据集的组装对于可持续过程工程来说至关重要，因为它可以促进精确的建模，从而更好地固定在此过程中固有的不确定性。
lacolite Z，由Eskag Pharma Pvt制造。印度加尔各答有限公司：益生菌和锌的下一代口服补液溶液
I.引入人类生理学，保持电解质平衡对于一系列关键功能，包括神经信号传导，肌肉收缩和流体平衡至关重要。1个电解质，例如钠，钾，钙，镁和氯化物在维持这些生理过程中起着不可或缺的作用。1然而，感染，胃肠道疾病和脱水等因素会破坏电解质水平，从而导致潜在的严重健康后果，例如心律不齐，肌肉无力，神经系统症状，甚至危及生命的并发症。2口服补液溶液（ORS）通常建议快速补充流体和通过腹泻等条件损失的基本矿物质，这仍然是全球发病率和死亡率的重要原因，尤其是在发展中国家。2
