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有丝分裂计数能否改善黑色素瘤患者的个性化预后？
许多研究表明，有丝分裂率可能是黑色素瘤患者预后不良的预测因素。这项研究的目的是研究有丝分裂率是否与其他预后临床和解剖学特征有关。调整了其他解剖学特征后，我们验证了有丝分裂数量的预后价值，确定该变量在哪种人群亚组中可能对3年死亡率具有更大的预后意义。Veneto癌症注册中心（Registro tumori del Veneto-RTV），这是一个基于人口的高分辨率数据集，涵盖了约490万居民的区域人口，作为该分析的临床数据源。纳入标准包括2015年RTV记录的所有入侵性皮肤恶性黑色素瘤的事件（1,050例）和2017年（1,205例）（1,205例）。有丝分裂类别由Kaplan - Meier曲线表示，用于短期整体生存。COX回归计算了多变量模型中的危险比，以评估不同有丝分裂速率截止的独立预后作用。The results indicate that the mitotic rate is associated with other survival prognostic factors: the variables comprising the TNM stage (e.g., tumor thickness, ulceration, lymph node sta- tus and presence of metastasis) and the characteristics that are not included in the TNM stage (e.g., age, site of tumor, type of morphology, growth pattern and TIL).此外，这项研究表明，即使对这些预后因素进行了调整，也会每mm 2
通过计数米草图检测微构造攻击
摘要 - 对性能的持续追求推动了专业人员，以结合多个内核，缓存，加速单元或投机执行，使系统变得非常复杂。另一方面，这些功能通常会暴露出构成新挑战的意外漏洞。为了进行检查，可以利用缓存或投机执行引入的定时差异以泄漏信息或检测活动模式。保护嵌入式系统免受现有攻击是极具挑战性的，而且由于新的微体系攻击的持续崛起（例如，幽灵和编排攻击），这使它变得更加困难。在本文中，我们提出了一种新方法，该方法基于计数示意图，用于检测嵌入式系统介绍的微处理器中的微体系攻击。这个想法是将安全检查模块添加到系统中（无需修改保护器，而不是在保护下），负责观察被提取的说明，并识别和发出信号可能的可疑活动，而无需干扰系统的标称活动。可以在设计时（在部署后重新编程）对所提出的方法进行编程，以便始终更新Checker能够识别的攻击列表。我们将所提出的方法集成到了大型RISC-V核心中，我们证明了它在检测几种版本的幽灵，编排，Rowhammer和Flush+重新加载攻击方面的有效性。在最佳配置中，提出的方法能够检测到100％的攻击，没有错误的警报，并引入了大约10％的面积开销，大约增加了4％的功率，并且没有降低工作频率。
计数奖励自动机：通过奖励功能结构的开发
我们提出计数奖励自动机 - 一个有限的状态机变体，能够建模任何奖励函数可作为正式语言表达的奖励函数。与以前的方法不同，该方法仅限于任务作为普通语言，我们的框架允许由不受限制的革命范围描述的任务。我们证明，配备了这样的抽象机器的代理能够解决一组更大的任务集，而不是使用当前方法。我们表明，增强功率的增加并不是以增加自动机复杂性的成本。提出了一系列学习算法，以利用自动机结构来提高样品效率。我们表明，可以使用大语言模型从自然语言任务描述我们的锻炼中所需的状态机器。经验结果表明，我们的方法在样本效率，自动机复杂性和任务完成方面优于竞争方法。
Maruha Nichiro 推出具有 AI 跟踪功能的鱼类计数系统 — 用于水产养殖的自动活鱼计数流程 —
Maruha Nichiro 推出具有 AI 跟踪功能的鱼类计数系统 — 用于水产养殖的自动活鱼计数流程 —
平板计数琼脂（标准方法琼脂）bis预期用途
平板计数琼脂（标准方法琼脂）二型用途板计数琼脂（标准方法琼脂）用于从牛奶和乳制品，食品，水和其他卫生材料中获取微生物板计数，该材料符合BIS规格LS 5402：2012：2012。如Buchbinder等人所述，摘要板数琼脂是配制的，相当于牛奶和其他乳制品中微生物的板计数APHA推荐的培养基，也可以用于确定食品，水和其他材料的卫生质量，适用于获得纯平室的细菌计数。 它包含在食品和化妆品测试的细菌分析手册中。 原理胰酮提供氮气和其他氨基酸。 酵母提取物提供B复杂的维生素，而葡萄糖是能源。 配方 *成分G/L酪蛋白5.0酵母提取物的酶促摘要2.5葡萄糖，无水1.0琼脂15.0最终pH（在25°C下）7.0±0.2 *调整为适合性能参数。 储存和稳定存储在紧密闭合的容器和2°C-8°C下制备的培养基中脱水的培养基脱水。 避免冷冻和过热。 在标签上到期日之前使用。 打开后，保持粉末状培养基闭合以避免补水。 样品，牛奶和乳制品样品的类型；根据已建立的指南，水样品收集和处理临床样品的处理遵循适当的处理标本的技术。 对于食物和乳制品样本，根据已建立的指南遵循适当的处理标本的技术。 指示摘要板数琼脂是配制的，相当于牛奶和其他乳制品中微生物的板计数APHA推荐的培养基，也可以用于确定食品，水和其他材料的卫生质量，适用于获得纯平室的细菌计数。它包含在食品和化妆品测试的细菌分析手册中。原理胰酮提供氮气和其他氨基酸。酵母提取物提供B复杂的维生素，而葡萄糖是能源。配方 *成分G/L酪蛋白5.0酵母提取物的酶促摘要2.5葡萄糖，无水1.0琼脂15.0最终pH（在25°C下）7.0±0.2 *调整为适合性能参数。储存和稳定存储在紧密闭合的容器和2°C-8°C下制备的培养基中脱水的培养基脱水。避免冷冻和过热。在标签上到期日之前使用。打开后，保持粉末状培养基闭合以避免补水。样品，牛奶和乳制品样品的类型；根据已建立的指南，水样品收集和处理临床样品的处理遵循适当的处理标本的技术。对于食物和乳制品样本，根据已建立的指南遵循适当的处理标本的技术。指示对于水样品，按照既定准则和当地标准遵循适当的技术来处理标本。应在给药之前获得标本。使用后，必须在丢弃前高压灭菌对受污染的材料进行消毒。
编辑：序列的差分分析读取计数数据...
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测试低成本生态计数数据的人口趋势变化
a Department of Biology, Universit´e de Fribourg, Chemin du Mus´ee 10, CH-1700 Fribourg, Switzerland b Department of Mathematics, Universit´e de Fribourg, Chemin du Mus´ee 23, CH-1700 Fribourg, Switzerland c Swiss Institute of Bioinformatics, 1700 Fribourg, Switzerland d Aire de Conservation de Chinko, African Parks RCA，Bangui，中非共和国E工程与管理学院VAUD，HES-SO，应用科学与艺术大学西方瑞士
•进行传入材料的物理计数，以确保准确性和完整性。
简介职位职位：材料控制器业务线：基于资产的非钻探部门：运营要求资格：材料处理，库存管理或供应链角色的经验。英语知识：是劳动关系：永久合同年经验：至少5年IT技能：Excel，Word，Outlook，对常见MS软件的熟悉。熟悉和练习在PC上操作。软技能：解决问题，团队合作，灵活性，具有交流性良好：ERP系统“企业资源计划系统”（例如SAP，Oracle）和仓库管理软件。位置：Georgetown/ VREED - EN -HOP div>
量子近似计数，具有非适应性的Grover迭代
引理10的算法完全按照定义4和事实5中所述的构建；有一个初始的非适应性量子零件，上面有固定的格罗弗时间表（我们稍后将定义），最后一个经典的后处理步骤，该步骤使用量子部分的结果来估计θ∗。在说出算法的量子部分中的关键思想之前，我们提到了Aaronson和Rall的“旋转引理” [1，LEM。2]。可以大致说明该引理的主要思想如下：鉴于θ∗在某个范围内[θmin，θmin + ∆θ]，我们可以选择r = o（1 /（θ·∆θ））的奇数整数值，这样rθmin就接近2πk和r（θmin +2π / + 2θ）2×2×2× + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆。如果θ接近θmin，则p（r）将接近0（如果接近θmin + ∆θ，则将接近1）。Aaronson和Rall使用此引理来不断收缩θ∗可能在每次迭代处由几何因素所处的可能范围，直到范围为1±ϵ。我们将采用类似的想法来找到一个有效的Grover计划，该计划可以以很高的概率区分任何两个候选角度；我们通过放松一个角度的状况接近2πk，而另一个角度在距离π/ 2处，我们做到这一点。相反，我们在Grover计划中选择了序列R，以便对于任何一对值θ1和θ2，有一些r∈R使得rθ1和rθ2差异大约π/ 8，并且也是“相同的象限”（含义相同的间隔[0，π div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div>> div>> div> div>
TreePólya拆分分布用于多元计数数据
在本文中，我们开发了一个新的多元分布，该分布适用于计数数据，称为树p´olya拆分。该类是由沿固定分区树的单变量分布和单数多变量分布的组合而产生的。已知的分布，包括Dirichlet-Multinomial，广义的Dirichlet-Multinomial和Dirichlet-Tree多项式，是此类中的特殊情况。正如我们将要证明的那样，这些分布是灵活的，可以在观测水平上建模复杂的依赖性结构（正，负或空）。具体来说，我们通过主要关注边缘分布，段落矩和依赖性结构（协方差和相关性）来介绍树p´olya分裂分布的理论特性。A dataset of abundance of Trichoptera is used, on one hand, as a benchmark to illustrate the theoretical properties developed in this article, and on the other hand, to demonstrate the interest of these types of models, notably by comparing them to other approaches for fitting multivariate data, such as the Poisson-lognormal model in ecology or singular multivariate distributions used in microbiome.