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World File Search System输入参数
替莫唑胺的化学放射疗法以及Nivolumab或安慰剂的III期试验，用于新诊断的胶质母细胞瘤，甲基化的MGMT启动子
摘要：在这项研究中，处理输入参数对糖棕榈纤维增强的三种材料厚度的KERF锥度角响应的影响研究被研究为磨料水夹和激光束束切割技术的输出参数。该研究的主要目的是获取数据，其中包括使用这两种非常规技术来切割复合材料的最佳输入参数，以避免使用传统的切割方法切割复合材料时出现的某些缺陷，然后进行比较，然后进行比较以确定哪种是关于KERF Taper角度响应的最合适的技术，该技术是所需的所缺乏的。选择了可变输入参数，以优化KERF锥度角度。虽然水压，穿越速度和隔离距离是水夹切割过程的输入变量参数，但在两种切割技术中，所有其他输入参数都固定。使用Taguchi的方法确定了提供KERF锥度最佳响应的输入参数的水平，并通过计算每个参数的信号to-noise比率（S/N）的最大值差异来确定输入参数的重要性。使用变异分析（ANOVA）确定了每个输入处理参数对KERF锥度角度影响的贡献。与先前研究中推断的结果相比，在KERF锥度角的响应方面，这两个过程均获得了可接受的结果，并指出从激光切割过程中产生的平均值远低于由于水夹切割过程而产生的，这给激光切割技术提供了优势。
使用人工神经网络预测公司破产。
本文提出了一个深度学习模型，挑战了公司破产这一金融领域的已知知识。具体来说，我们构建了一个用于预测公司破产的多层感知器 (MLP) 模型，并对其进行了分析，以直观地显示哪些输入参数对模型的准确性最重要。该模型使用大约 55,000 行数据、数据清理和超参数优化，在 120 个时期和 30 次试验后实现了 82.8% 的平均准确率和 0.0678% 的标准差，这是一个出色的结果。该模型优于两个进行比较的支持向量机 (SVM) 模型，并表现出良好的泛化能力。然而，非线性 SVM 模型产生了 20.48% 的假阳性，准确率为 71.96%，而 MLP 模型产生了 25.1% 的假阳性。因此，如果减少假阳性的数量更重要，那么尽管准确率较低，但 SVM 模型可能是更可取的。分析输入参数后发现，员工人数、离职组和股权比例是对破产预测影响最大的输入参数。由此得出结论，这些参数可能是分析一家公司是否会破产时最重要的因素。
ÜL-131 HPV DNA 和 LBC 检测板订购单 v01 (002)
妇科数据（输入参数）： 前次细胞学检查结果： 最后一次月经时间： 所用激素制剂： 宫内节育器类型： 妊娠持续时间（若存在）： 绝经开始时间：
飞机核电站撞击模拟方法 - Dynalook
LS-DYNA 包含 12 多种材料模型，可用于描述混凝土结构行为 [1]。本研究使用 *MAT_CSCM(_CONCRETE)/*(MAT_159) 混凝土模型 [2]–[4]。该模型基于三个不变屈服面，可以分别跟踪拉伸和压缩损伤，根据应变率效应调整混凝土强度和断裂能。由于“易输入”程序，所有输入参数均可按照 CEB-FIP 模型代码 [5] 重新生成。该程序提供基于用户输入参数的初始化例程，这些参数为正常混凝土强度 ∈ [20; 58] MPa，重点是中间范围 ∈ [28; 48] MPa[2]。单元素试验 对一个有限元的单轴无侧限拉伸和压缩的几项试验表明，声明的初始化程序给出的材料参数存在很大的不准确性。所得结果也得到了许多论文 [6]、[7] 的证实。因此，基于模型初始数据 [2] 和第三方研究 [6] 开发了新的外部初始化程序。该程序根据用户输入的抗压强度和骨料尺寸数据生成所有输入参数。单元素试验的结果如图所示。1 和 2。
建模提供了未来可能结果的图景
虽然这项新的建模功能仍处于早期阶段，但它可以让您探索不同输入参数和限制对后续结果的影响。它通过调整时间、人口、位置和与您的特定计划或挑战相关的其他因素等不同变量来展示结果的变化。查看不同预测的能力对于了解在不同情况下哪种行动或决策是最佳方案至关重要。
飞机核电站撞击模拟方法 - Dynalook
LS-DYNA 包含 12 多种材料模型，可用于描述混凝土结构行为 [1]。本研究使用 *MAT_CSCM(_CONCRETE)/*(MAT_159) 混凝土模型 [2]–[4]。该模型基于三个不变屈服面，可以分别跟踪拉伸和压缩损伤，根据应变率效应调整混凝土强度和断裂能。由于“易于输入”的程序，所有输入参数都可以按照 CEB-FIP 模型代码 [5] 重新生成。该程序根据用户输入的正常混凝土强度 𝑓𝑓 𝑐𝑐 ∈[20; 58] MPa 参数提供初始化例程，重点是中间范围 𝑓𝑓 𝑐𝑐 ∈ [28; 48] MPa[2]。单元素试验 对一个有限元的单轴无侧限拉伸和压缩的几项试验表明，声明的初始化程序给出的材料参数存在很大的不准确性。所得结果也得到了许多论文 [6]、[7] 的证实。因此，基于模型初始数据 [2] 和第三方研究 [6] 开发了新的外部初始化程序。该程序根据用户输入的抗压强度和骨料尺寸数据生成所有输入参数。单元素试验的结果如图所示。1 和 2。
216059Orig1s000 - accessdata.fda.gov
表 70：根据 CTCAE 毒性等级划分的血液学基线变化：中性粒细胞计数 ............................................................................................................................................. 168 表 71：根据 CTCAE 毒性等级划分的血液学基线变化：血小板计数 ............................................................................................................................. 169 表 72：按发生率递减顺序列出的选定异常血清化学实验室测试摘要 ............................................................................. 170 表 73：FDA MCL 安全人群中常见 (≥ 10%) TE 实验室异常 ............................................................................. 172 表 74：FDA 汇总安全人群中常见 (≥ 10%) TE 实验室异常 ............................................................................. 173 表 75：按年龄组划分的安全性摘要 ............................................................................................. 179 表 76：FDA 对重大标签变更的描述 ............................................................................................................. 189用于定量人血浆中吡托替尼的生物分析验证总结 ...................................................................................................................................................... 205 表 78：用于定量人血浆中吡托替尼的生物分析验证总结 ...................................................................................................................................... 206 表 79：方法修改和交叉验证结果总结 ...................................................................................................................... 211 表 80：研究 18001 中的群体药代动力学和暴露-反应分析的基线患者特征总结 ............................................................................................. 215 表 81：研究 18001 中的药代动力学收集时间表 ............................................................................................. 216 表 82：群体模型中的药代动力学和协变量参数 ............................................................................................. 217 表 83：来自疗效 Logistic 回归模型的参数估计值 ............................................................................................. 227 表 84：MCL 的分析集........................................................................................................... 228 表 85：平均浓度-反应模型的参数估计值 ...................................................................................... 231 表 86：基于平均吡托替尼浓度，模型预测的每次剂量反应比例 ................................................................................................................ 231 表 87：谷浓度-反应模型的参数估计值 ............................................................................................. 233 表 88：基于谷浓度，模型预测的每次剂量反应比例 ............................................................................................. 233 表 89：安全性 Logistic 回归模型的参数估计值 ...................................................................................................... 237 表 90：任何等级的中性粒细胞、血小板和血红蛋白的暴露-安全性关系的线性回归结果 ................................................................................................................ 239 表 91：收缩压和舒张压的暴露-安全性关系的线性回归结果 ............................................................................................................................. 239 表 92：研究 18001 中按研究阶段和计划起始剂量纳入 PK 和暴露-反应分析的患者人数 ............................................................................................................. 241 表 93：每个吡托替尼剂量水平下收缩压和血小板计数相对于基线的平均预测变化 ............................................................................................................. 242 表 94：吡托替尼作为酶和转运蛋白介导途径的受害者或实施者的 DDI 潜力........................................................................................................................... 243 表 95：吡托替尼的 PBPK 输入参数 .............................................................................................. 245 表 96：健康受试者单次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ............................................................................................................................. 246 表 97：健康受试者多次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ............................................................................................................................. 246 表 98：伊曲康唑和羟基伊曲康唑的 PBPK 输入参数 ............................................................................................. 250........................................................... 243 表 95：吡托替尼的 PBPK 输入参数 .............................................................................. 245 表 96：健康受试者单次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ................................................................................................................................ 246 表 97：健康受试者多次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ................................................................................................................................ 246 表 98：伊曲康唑和羟基伊曲康唑的 PBPK 输入参数 ............................................................................................................. 250........................................................... 243 表 95：吡托替尼的 PBPK 输入参数 .............................................................................. 245 表 96：健康受试者单次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ................................................................................................................................ 246 表 97：健康受试者多次服用 200 mg 后吡托替尼的观察值和模拟值 Cmax 和 AUC ................................................................................................................................ 246 表 98：伊曲康唑和羟基伊曲康唑的 PBPK 输入参数 ............................................................................................................. 250
自动驾驶电动汽车锂离子电池动力学的概述：MATLAB模拟模型
本文提出了一种详细的仿真模型，该模型旨在使用锂离子电池提供动力的自动驾驶电动汽车（AEV）。它提供了对模型中使用的输入参数以及AEV中制动能量的恢复的见解。此外，该论文通过模拟标准驾驶周期（包括城市和公路驱动周期）的模拟，对锂离子电池的染色体特征进行了彻底的分析。这些结果有望促进AEV电池技术开发的进步，并促进创建更可持续和有效的自动驾驶Vehicles。
使用L 32（2 8）Taguchi Design
抽象材料参数变化是影响太阳能电池设备性能的主要贡献者之一，因此，使用Taguchi设计来优化材料参数以达到最大功率转换效率（PCE）。本文使用L 32（2 8）Taguchi设计讨论了使用氧化石墨烯（GO）孔传输层（HTL）的钙钛矿太阳能电池（PSC）的最佳建模。使用太阳能电池电容模拟器（SCAP）进行设备仿真，而L 32（2 8）Taguchi设计用于设备优化。最终结果表明，L 32（2 8）Taguchi设计已显着优化了设备参数，其中FTO厚度，FTO供体浓度，TIO 2厚度，TIO 2供体浓度，CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X厚度，CH 3 NH 3 NH 3 NH 3 PBI 3-X CL X供体浓度，厚度为1.厚度为1.厚度。 -3，0.03 µm，1 x 10 20 cm -3，0.9 µm，1 x 10 20 cm -3，0.03 µm和1 x 10 20 cm -3相应地。方差分析（ANOVA）表明CH 3 NH 3 PBI 3-X Cl X厚度是影响设备PCE的最主要输入参数。优化的输入参数产生的最大可达到的PCE为35.91％，信噪比（SNR）为31.11 dB。关键字：方差分析，氧化石墨烯，孔传输层，功率转换效率，信噪比