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在联邦能源监管委员会之前的美利坚合众国）区域间转移能力）案卷号AD25-4-000研究：Streng
恭敬地提交，作者： / s / s /安德鲁·乌尔默·罗杰·E·科兰顿总法律顾问安东尼·伊万科维奇副法律顾问安德鲁·乌尔默（Andrew Ulmer）安德鲁·乌尔默（Andrew Ulmer）助理助理律师莎拉·科萨尔（Sarah E.
- 葡萄糖共转移蛋白-2抑制剂稳定急性冠状动脉综合征的冠状动脉斑块，糖尿病
混音，或在不记入原始作者的情况下为任何目的调整此材料。公共领域的预印本（未通过同行评审认证）。它不再受版权限制。任何人都可以合法地共享，重复使用，版权所有者将此版本放置在2023年8月5日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.07.31.23293462 doi：medrxiv preprint
COVID-19 新的血液生物标志物可以预测认知健康的老年人是否会发展阿尔茨海默氏病 研究强调了孕妇鸟类流感疫苗的关键需求 可含胶囊可以将药物直接泵入胃肠道的壁 分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤 使用计算机和AI使医学工作更聪明 乌干达看到埃博拉疫苗试验的“最快推出”：WHO 研究人员确定了未来心力衰竭疗法的潜在药物目标 使用Elon Musk的大脑芯片是什么感觉？它如何工作？ 转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 - 改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望 疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明 受脑启发的神经网络揭示了对关系学习的生物学基础的见解 全球研究将数百万糖尿病和心脏病病例与含糖饮料联系起来 调查显示，许多美国人不知道怀孕患心脏病的长期风险 自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护 研究发现停止了儿童脑肿瘤，然后才形成 DNA甲基化介导了儿童逆境与抑郁症之间的联系，研究表明
从两年的Proseco研究中发现，这一发现很重要，因为血液癌患者损害了免疫系统，无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响，并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
实体瘤的瘦脑转移
建议引用推荐引用Wilcox，Jessica A； Chukwueke，Ugonma n; Ahn，myyng-ju; Aizer，Ayal A；贝尔（Tejus A）； Brandsma，Dieta； Brastianos，Priscilla K；张，苏珊；达拉斯，玛丽莎；福赛斯，彼得； Garzia，Livia；格兰兹，迈克尔；奥利瓦（Oliva），伊莎贝拉（Isabella）C glitza；普里亚（Kumthekar），普里亚（Priya）； Le Rhun，Emillie； Nagpal，Sema；奥布莱恩，芭芭拉；埃琳娜·彭斯太（Pentsova）； Lee，Eudocia Quontt；雷姆西克（Jan）；罗伯塔·鲁达（Rudà）； Smalley，Inna；泰勒，迈克尔·D；迈克尔·韦勒； Wefel，Jeffrey；杨，乔纳森·T；年轻，罗伯特·J；温，帕特里克y；和Boire，Adrienne A，“实体瘤的瘦脑元素：神经肿瘤学和美国临床肿瘤学协会的临床管理和未来董事共识回顾”（2024年）。教职员工出版物。2584。https://digitalcommons.library.tmc.edu/baylor_docs/2
免疫疗法前急性有氧运动和化学疗法输注对转移性非小细胞肺癌患者的影响：ERICA可行性试验方案
摘要 - 电动汽车被许多人视为未来的汽车，因为它们非常有效，没有产生当地污染，是沉默的，并且可用于电网操作员的电源调节。为了能够估计电动汽车的性能，拥有适当的模型非常重要。电动汽车模型非常复杂，因为它包含许多不同的组件。每个组件需要正确建模，以防止错误的结论。每个组件的设计或额定值是一个困难的任务，因为一个组件的参数影响了另一个组件的功率水平。因此，将一个组件评为不适当的风险，这可能会使车辆不必要的昂贵或不可能。在本文中，提出了电动汽车的新设计模型。此模型基于Modelica与ModelCenter的组合。Modelica已用于模拟和模拟电动汽车，并且使用ModelCenter用于优化设计变量。该模型确保完成了与驾驶距离和加速有关的要求。
SARS-COV-2框架转移RNA元素的结构改变突变
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年3月8日。 https://doi.org/10.1101/2023.03.07.531591 doi：Biorxiv Preprint
单独或在转移性或晚期肾细胞癌治疗中的PD-1/PD-L1抑制剂的功效和安全性：网络荟萃分析
Results: Based on eleven studies, the effectiveness of the experimental group was found to be signi fi cantly better than the control in terms of overall survival (OS) [R=0.74, 95%CI: 0.69~0.80, P <0.00001], progression-free survival (PFS) [HR=0.68, 95%CI: 0.57~0.81, P <0.0001], objective response rate （ORR）[RR = 1.71，95％CI：1.39〜2.12，p <0.00001]，完全响应率（CR）[RR = 2.99 95％CI：2.34〜3.83，p <0.0001]，部分响应率（PR）[RR = 1.56，95％CI：1.20 〜2.011，PRR） [RR = 1.13，95％CI：1.06〜1.20，p <0.0001]。在整体不良反应（AES）[RR = 1.01，95％CI：0.98〜1.04，p = 0.598]中，实验组和对照组之间没有观察到未观察到的统计学意义。 [RR = 0.98，95％CI：0.81〜1.18，p = 0.817]。关于亚组分析，吞咽困难，皮疹，甲状腺功能减退症，亚腹和瘙痒的发生率显着高于对照组。与对照组相比，实验组的腹泻，恶心，消化不良和疲劳的发生率在统计学上没有显着。
将转移性脑癌重新思考为中枢神经系统疾病
作者呼吁研究重点的范式转移，敦促增加资金，生物标志物驱动的研究以及CNS特异性治疗策略的发展。通过将脑转移视为主要重点而不是次要问题，医学界可以推动对面临这种毁灭性疾病的患者的生存和生活质量的创新。
定量磁化转移MRI MRI由On-...
定量磁化转移（QMT）成像旨在定量评估运动限制的宏观分子和周围水质子之间发生的磁化交换过程。用于大脑成像，经典QMT方法使用了两池模型1-3，该模型应用于伪造的损坏的梯度重新授予的（SPGR）数据。4这种方法得出的最相关的定量参数是大分子质子馏分（MPF），它对脑组织的变化具有公平的敏感性。5,6在QMT框架中，需要对T 1放松的独立测量才能解散松弛和MT效应，并提供估计MPF的估计。变量翻转角（VFA）–SPGR和MT-SPGR数据通常合并，并且使用7-9个或共同使用10，以估计明显的自由池T 1和其他QMT参数。关节估计是有益的，因为它明确考虑了两池模型中大分子和自由池之间的磁化交换，以进行更准确的t 1和MPF估计。11
转移学习用于使用RNN-LSTM混合模型的汇款流入预测国内生产总值增长：冈比亚的案例研究
对经济的规模和表现的见解至关重要，而实际GDP的增长率经常用作经济健康的关键指标，强调了国内生产总值（GDP）的重要性。此外，近年来，汇款引起了全球的巨大兴趣，尤其是在冈比亚。这项研究介绍了创新模型，即复发性神经网络和长期记忆（RNN-LSTM）的混合体，以基于冈比亚的汇款流入来预测GDP的增长。该模型集成了来自世界银行发展指标和冈比亚中央银行（1966-2022）的数据。Pearson的相关性用于检测和选择与GDP和汇款最牢固的变量。此外，还采用了一种参数传输学习技术来提高模型的预测精度。通过随机搜索过程对模型的超参数进行了细调，并使用RMSE，MAE，MAPE和R 2度量来评估其有效性。研究结果首先表明，它具有良好的概括能力，并且在基于汇款流入的GDP增长方面具有稳定的适用性。第二，与独立模型相比，所建议的模型超过预测准确性的最高R 2分数为91.285％。第三，预测的结果进一步表明汇款与短期经济增长之间存在牢固和积极的关系。本文通过采用人工智能（AI）技术来解决基于汇款流入的GDP的关键研究差距。