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RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
讲座10：对称密钥加密和生成随机数
小型网络确实存在基于KDC的session-key生成方法的替代方法。替代方案包括在网络的每个节点上存储“主”键与网络中其他n个节点进行私人通信所需的“主”键。因此，每个节点将存储n -1此类键。如果网络中来回穿梭的消息短，则可以直接使用这些键进行加密。但是，当消息是任意长度时，网络中的节点a可以使用另一个节点b的主键来设置会话密钥，然后随后使用会话键来实际加密消息。
alpha活性神经调节由基于单个α的神经反馈学习在生态环境中诱导的：一项双盲随机研究
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
优化的多通道与常规TDC的功效用于重大抑郁症治疗：一项随机对照试验
nitsche 1,8，90 1心理学和神经科学系，莱布尼斯莱布尼兹工作环境和人为因素研究中心，德国多特蒙德2学院2认知科学学院，基础科学研究所（IPM），伊朗伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗科学系3号，医学院，伊朗科学院校，医学院4.大脑，认知和行为，拉德布德大学，荷兰Nijmegen 5信息技术和电气工程系，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士6号，瑞士6生物医学工程系，电气工程学院，K。N.伯特利基金会的医院精神病学和心理治疗诊所9德国心理健康中心，德国Bochum。 *相应的作者
d2 维重尾随机环境中的非定向聚合物
d P ( S ) := 1 ZN,ce − c |RN |。该模型已得到充分研究（从开创性的工作 [ 21 ] 开始），现在已得到充分理解：在高 PN,c 概率下，RN 接近于具有明确半径 ρ d,c N 1 / ( d +2) 的无洞 ad 维球（参见 [ 11 , 4 , 20 ]）。当 ω 非平凡时，模型 ( 1.1 ) 描述了自吸引（若 h > 0 ）或自排斥（若 h < 0 ）聚合物与随机环境相互作用。在每个位点，聚合物链与无序状态相互作用恰好一次，这可能模拟一种屏蔽相互作用，即一个单体在特定位点“吸收”所有相互作用。我们选择坚持这种设置，以便继续 [ 5 , 25 ] 中发起的研究，该研究将该模型视为受其范围惩罚的随机游走的无序版本。
为社会政策设计和提供随机试验
但是，这场具有成本效益的医疗保健的革命仅是由于医学的革命，从第二次世界大战之后开始，这使得使用随机对照试验的使用成为主流，然后在生产药物中必不可少。在过去的十年半中，在工作网络中启动了尼斯的继任者，跨越许多政策领域的启动，并且大大认识到他们的情况不如尼斯面临的情况，而且在他们感兴趣的领域中几乎没有高质量的随机试验。这些中心中的许多中心都大量投资于调试或进行随机对照试验，有助于弥合差距。与此同时，政府本身已经变得更加参与不断的影响评估，这在很大程度上要归功于建立内阁办公室和财政部之间的评估工作队。
胰高血糖素样肽-1受体激活和心理健康：一种药物目标孟德尔随机研究
。cc-by-nc 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）的预印版本的版权所有者，该版本持有人于2025年2月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.12.12.25322150 doi：medrxiv Preprint
DOMENICA：针对 MMR 缺陷子宫内膜癌患者的随机 III 期试验，比较一线晚期/转移性情况下单独化疗与 dostarlimab 的疗效
简体英语摘要背景和研究目的 DOMENICA 研究旨在评估 dostarlimab 作为一种治疗晚期/转移性子宫内膜癌的新方法的有效性，可显著降低复发几率。Dostarlimab 是一种免疫疗法（不直接针对肿瘤，但会影响免疫系统，使其能够攻击和摧毁癌细胞）。当免疫系统检测到异物（病毒、细菌等）时，它会产生抗体，抗体是一种对抗感染的蛋白质。它们可以附着在您身体的其他分子或细胞上，通过帮助您的免疫系统对抗癌症发挥作用。目前这种癌症的标准治疗方法是单独化疗（紫杉醇和卡铂）。尽管接受了化疗，但一些患者的癌症仍会进展。
英国新生儿脑室内出血后的内镜冲洗：一项关于神经内镜冲洗疗效的全国随机对照试验
简体英语摘要背景和研究目标在英国，大约有十三个婴儿中就有一个是早产。尽管存活率取得了重大进展，但脑室内出血 (IVH) 仍然是早产最严重的并发症之一。脑室内出血 (IVH) 是指出血进入脑部液体空间，并伴有严重的脑室内出血 (IVH) 和出血后脑室扩张 (PHVD)，在早产儿中很常见。这会导致脑液积聚，从而增加脑压。脑出血会危及生命，也会导致视力、听觉、认知（理解）和运动功能（运动）问题。目前最好的治疗方法是在短时间内手术植入临时引流装置。有一种新疗法叫做神经内镜灌洗 (NEL)，即在插入临时引流管之前，将一个小型摄像机插入大脑的液体空间（脑室），以冲洗掉尽可能多的血液。这项研究将调查在插入临时脑脊液 (CSF) 引流装置的标准程序中添加 NEL 是否会改善 2 岁儿童的发育
在早期老年康复的情况下，使用基于技术的秋季预防计划具有视觉反馈：受控和非随机
背景：Otago计划（OP）是基于证据的，重点是预防老年人的秋季预防。在早期老年康复（EGR）中以OP原理为基础的短期数字计划的可行性和可用性尚不清楚。目的：本研究调查了EGR设置的其他基于技术的秋季预防计划（FPP）的可行性和可用性。方法：我们在EGR的环境中进行了可行性研究。在2024年3月至6月之间招募了30名患者的样本（至少由Walker迁移；微型精神状态测试评分> 17），并与回顾性队列进行了比较（n = 30，前EGR患者）。使用称为“ Pixformance”的基于技术的平台，干预组（IG）中的所有患者（IG）中的所有患者/周/周进行了20分钟的监督FPP。该设备是数字教练，可以实时更正。主要终点是可行性（当IG的80％在2周内参加6次培训时，给出了可行性）。次要结果是可用性（患者和促进者的观点；≥75％），跌倒风险（伯格平衡量表），流动性（定时和进行测试），功能独立性（功能独立性措施）和日常生活的活动（Barthel Intex）。分析了包括焦虑和抑郁症（四个项目患者健康问卷； PH-Q4）的几个进一步的探索性终点。在进入EGR时以及出院前2周后访问数据。用于分析验证前的结果，应用依赖的学生t检验和Wilcoxon检验。EGR的主要指示是中风（9/60，15％）。使用重复测量的混合方差分析用于时间，组和相互作用相关的变化的统计分析。结果：分析了60例患者的队列（平均80.2，SD 6.1 y； 58％女性，35/60）。将患者招募到前瞻性IG（n = 30）和回顾性对照组（n = 30）中。在前瞻性IG中的30名患者中，有11例（37％）在2周内完成了6次培训课程。参与者未完成6次培训课程的原因是诊断任命（33％），疼痛/不适（33％）或疲劳（17％）。EGR患者将FPP的可用性定为84％，促进因子为100％中的65％。 对标准评估的预测试分析显示，伯格平衡量表有显着的相互作用（<.01）。 在两组中，随着时间的推移和GO测试（<.01），Barthel索引（<.01）和功能独立性度量（<.01）都发现了显着改善。 同样，在IG中，pH-Q4分数（.02）得到了提高。EGR患者将FPP的可用性定为84％，促进因子为100％中的65％。对标准评估的预测试分析显示，伯格平衡量表有显着的相互作用（<.01）。在两组中，随着时间的推移和GO测试（<.01），Barthel索引（<.01）和功能独立性度量（<.01）都发现了显着改善。同样，在IG中，pH-Q4分数（.02）得到了提高。