XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System队列
欧洲束缚观察队列研究方案
摘要引言改善了对糖尿病前主体的概况的了解及其发展2型糖尿病（T2DM）的风险将增强次要预防。主要目的是描述与在初级保健中诊断为糖尿病的受试者中与入射T2DM相关的因素。方法和分析该研究基于Reunion Island，这是一个法国海外地区，经历了T2DM的疾病负担特别高。这是一项在初级保健中进行的观察性的，非随机的前瞻性队列研究，在该研究中，私人全科医生（GP）研究人员招募了与糖尿病前期糖尿病的参与者，无论其最初的咨询动机如何。前糖尿病是由WHO标准（即1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖在1.40 g/L和1.40 g/L和1.99 g/l之间的摄入后2小时，禁食等离子体葡萄糖在1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖之间。该设计基于GP的年度随访（根据法国国家卫生当局的建议），收集了临床和实验室数据以及通过电话在三个时间点上回答的特定生活方式调查表：包含在内，以及2年和5年的随访访问。随访临床和实验室数据，并且在纳入后2年和5年将获得研究特定于研究的实验室收集（血清，DNA和尿液）。主要结果是过渡到T2DM。伦理和传播该协议已得到圣维蒂安研究伦理委员会的批准（CPP Saint Etienne参考编号：2019-03）。入学开始于2019年8月。至少在同行评审的医学期刊上发表的三篇论文，一份口头交流以及与当地人群和医疗保健政策制定者进行大规模沟通中将传播结果。试用注册号NCT04463160和ID-RCB 2018-A03106-49。
2024 - 2025（AB星期六队列）
•请记住，这些只是通用格式指南。并非每个课程都会精确地遵循此格式。请单独检查每门课程，因为3学分的课程可能是在其他3个学分课程的下午。此外，由于学校的需求，讲师和课堂容量津贴，可以在相反的时间举行5学分课程。•3学分课程 - 8半天•5学分课程 - 8半天 + 2整天•例外：
三个足月出生队列的儿童期认知结果......
摘要 目的 说明中介框架有助于整合三种生长模型的推论，从而全面了解特定发育窗口期的生长与儿童中期智商之间的关联。设计 我们使用对三个历史出生队列应用的三种生长模型（生命历程、条件变化和变化分数）的估计值，分析了五个早期年龄间隔内儿童中期智商与身长/身高增长之间的直接和间接关联，这五个年龄间隔以受孕、出生、婴儿早期、中期、晚期和儿童中期为界。参与者和环境 12 088 名足月出生儿童，他们来自美国的围产期协作项目 (CPP)（n=2170）、白俄罗斯的母乳喂养干预促进试验 (PROBIT)（n=8275）和菲律宾宿务纵向健康和营养调查 (CLHNS)（n=1643）。主要结果测量儿童中期智商。结果 我们的分析表明，胎儿和儿童早期身体生长对中期智商的直接和间接影响存在跨队列和跨间隔差异。例如，在 CPP 中，胎儿生长与智商之间存在直接关联，而在其他队列中则没有这种关联，而在 PROBIT 和 CLHNS 中，我们观察到胎儿和早期生长与智商之间的关联在后期通过体型介导。结论 生命历程、条件变化和变化分数增长模型在适当解释时会产生互补的推论。未来纵向研究早期生长与后期结果之间的关联将受益于采用因果中介框架来整合来自多个互补增长模型的推论。
队列行驶轨道测试与风洞数据的相关性
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
N-1-1试验和匹配的队列分析的整合
本文提出了一个方法论框架，用于在精确肿瘤学的背景下评估个性化的癌症治疗。框架将N-1-1试验与匹配的队列分析集成在一起。n-1-of-1试验根据个体患者特征优化药物选择和给药，而匹配的队列分析（使用倾向得分匹配）可以对个人和人群水平的治疗效果进行强有力的评估。这减少了选择偏见，并促进了治疗队列之间有意义的比较。这种综合策略桥梁桥梁个性化的护理和人口水平的证据，为推进个性化癌症疗法提供了可扩展的现实世界模型。虽然这种方法植根于西方医学研究方法，但它与“综合征分化和治疗”的传统中医（TCM）原理具有基本相似之处。这种一致性使其特别适合独立或组合评估西方和TCM方法。该框架允许将个性化方法整合到严格的研究方法中，从而将患者护理与人群级别的证据弥补（图1）。
新冠疫苗有效性队列研究......
尽管与文献一致，但我们的研究结果可能容易产生偏差。接种疫苗后随访时间最长的医护人员是那些工作相关感染风险较高的人，例如重症监护室护士。因此，我们的研究可能低估了医护人员接种第二剂疫苗后 6 个月的平均 VE。此外，首次接种疫苗的医护人员在第一剂疫苗接种后 3-4 周接种第二剂，而较晚接种疫苗的医护人员在第一剂疫苗接种后 12 周接种第二剂。因此，这两组接种第二剂疫苗后的随访时间长短不同。研究表明，与标准间隔相比，延长给药间隔可诱导更大的抗体反应，并可能产生更大的 VE [18-20]，这可能导致进一步低估第二剂疫苗接种后 6 个月的平均 VE。
科学硕士学位距离学习队列计划
ES 510战略项目管理。一个项目是一次性或不经常发生的操作，其目标有限，寿命有限和资源有限。本课程将从决策角度专注于项目管理，以及如何使用项目来实施组织战略。课程遵循项目生命周期模型，从项目启动到实施再到终止。涵盖的主题包括项目范围开发，项目选择，组织战略，领导力，团队建设，计划，冲突解决，预算，资源分配，信息管理，控制，审计和终止程序。计算机应用程序，例如MS项目，案例研究，项目模拟和学生项目团队将是该课程不可或缺的一部分。本课程满足项目管理学院（PMI）认证项目管理（CAPM）和项目管理专业人员（PMP）认证的教育先决条件。
电网队列地图显示路易斯安那州的清洁......
路易斯安那州州长最近成立了一个气候倡议工作组，目标是到 2050 年将该州的温室气体排放量削减至净零 ，MISO 队列中活跃的可再生能源项目大有希望。然而，许多项目被撤回，因为 MISO 区域电网大部分区域缺乏电网容量，这会导致向 MISO 队列提交项目的廉价可再生电力开发商（如路易斯安那州的太阳能发电场）的互连成本非常高 2 。 • 在过去四年中，总共有 31 个计划在路易斯安那州实施的太阳能、风能、电池储能和混合太阳能储能项目从 MISO 队列中撤回。 • 如果这些撤回的项目得到开发，将提供近 3,440 兆瓦的清洁能源，足以为超过 615,000 户家庭供电。 3 • 它们将在路易斯安那州创造约 10,400 个就业岗位。 4 清洁能源领域工作的平均工资约为每小时 24.50 美元。 • 在接入 MISO 电网的所有 15 个州中，路易斯安那州的清洁能源项目撤回数量排名第四，仅次于密歇根州、明尼苏达州和阿肯色州。 • 路易斯安那州仍有 49 个可再生能源项目在 MISO 队列中活跃，如果建成，将提供 6,714 兆瓦的清洁能源。
抑制剂的发病率是以前未选择的队列...
因素B（SHB）中因子IX（固定）抑制剂的发生率尚未很好地定义。已报告了3-5％的频率，但迄今为止的大多数研究都很少，包括严重程度不同的患者，并且没有预期的抑制剂发病率。研究目标是研究SHB随访患者的抑制剂发病率达到500天（ED），过敏反应的频率以及与基因型的关系。连续未经治疗的患者（PUP），其中包括进入PEDNET队列的SHB。的详细数据是为前50个ED收集的，随后是抑制剂状况和偏振剂的年度收集。抑制剂的存在由至少两个连续的阳性样品定义。此外，还收集了有关固定基因突变的数据。包括一百五十四只带有SHB的小狗；随访了75％直到75 ED，为43％，直到500 ED。抑制剂在14例患者（七个高点）中发展。 抑制剂表现时的ED中位数为11（四分位间范围[IQR]：6.5-36.5）。 在75 ED时累积抑制剂的发病率为9.3％（95％置信区间[CI]：4.4-14.1），在500 ED时为10.2％（95％CI：5.1-15.3）。 过敏性反应发生在四名（28.6％）抑制剂患者中。 错义突变最常见（46.8％），但与抑制剂无关。 无意义的突变和缺失，结构性变化很大，抑制剂患者的所有突变都构成了所有突变，并且分别与抑制剂风险分别为26.9％和33.3％。抑制剂在14例患者（七个高点）中发展。抑制剂表现时的ED中位数为11（四分位间范围[IQR]：6.5-36.5）。在75 ED时累积抑制剂的发病率为9.3％（95％置信区间[CI]：4.4-14.1），在500 ED时为10.2％（95％CI：5.1-15.3）。过敏性反应发生在四名（28.6％）抑制剂患者中。错义突变最常见（46.8％），但与抑制剂无关。无意义的突变和缺失，结构性变化很大，抑制剂患者的所有突变都构成了所有突变，并且分别与抑制剂风险分别为26.9％和33.3％。在未选择的，定义明确的幼崽与SHB的队列中，累积抑制剂的发病率为10.2％。无意义的突变和巨大的缺失与抑制剂发展的风险密切相关。“ PEDNET注册表”在ClinicalTrials.gov上注册；标识符：NCT02979119。
游戏行为 AI 的架构：行为多队列
Maria Cutumisu、Duane Szafron 加拿大艾伯塔大学计算机科学系 埃德蒙顿 {meric, duane}@cs.ualberta.ca 摘要 我们描述了一种 AI 行为架构，该架构使用行为队列支持响应式协作可中断和可恢复行为。该架构将行为集包装到角色中，提供了一种简单有效的机制，可将行为封装到可根据环境标准动态更改的组件中。为了说明该架构在商业环境中的可行性，我们在 BioWare Corp. 的 Neverwinter Nights 游戏中实现了该架构。为了向游戏设计师展示该架构的可用性，我们在 ScriptEase 中实现了一个简单的界面，以便无需任何编码技能即可使用该架构。