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tivozanib在经过大量预处理的晚期透明细胞肾细胞癌
摘要背景：基于Tivo-3试验，Tivozanib已被批准为晚期肾细胞癌的第三线或后来的疗法，该试验是在免疫检查点疗法（ICT），Cabozantinib和Lenvatinib/everolimus/Everolimus之前进行的，该试验是在当前的顺序治疗paradigm中纳入了Advanced Cliel Cell Rcc（CCRCCC）。方法：我们对6/2021-7/2023中的MD Anderson癌症中心治疗的晚期CCRCC患者进行了回顾性研究。一名盲放射科医生评估了RECIST V1.1的肿瘤反应。我们评估了总体反应率（ORR），临床益处率（CBR）[所有获得放射学反应或稳定疾病（SD）（SD）的患者的百分比≥6个月]，无进展生存率（PFS），整体存活率（OS）和安全性。结果：在30名分析患者中，23％的性能状态≥2； 47％的人患有国际转移性RCC数据库财团（IMDC）贫困疾病。先前疗法的中位数为4（范围1-8）。所有患者均接受过先前的ICT，87％的Cabozantinib和60％Lenva tinib±Everolimus。在26名可评估患者中，有2名患者已确认部分反应（ORR 7.7％）； 5例患者的SD≥6个月（CBR 23.3％）。中位PFS为3.8个月（范围0.7-13.9）；中位OS为14.1个月（范围0.3-28.5）。15例患者（50％）患有≥1例与治疗相关的不良事件（TRAE）。有6级≥3级TRAES [高血压，充血性心力衰竭（3），粘膜炎和GI每锻（5级）]。traes与先前发表的报告一致。结论：在经过大量预处理的患者中，Tivozanib在接受ICT，Cabozantinib和Lenvatinib±依依他的少数患者中产生了适度的临床益处。关键词：肾细胞癌； tivozanib;酪氨酸激酶抑制剂； VEGF封锁；测序。
帕斯科市年度预处理报告——2023 年
帕斯科市拥有并运营两座污水处理设施。市政污水处理厂 (WWTP) 是一座 III 级设施 (WAC 173-230-140；污水处理厂分类)，在过去 60 年中分阶段建成。经过处理后，根据许可证号 WA-004496-2 下的 NPDES 要求，该工厂的污水将排放到哥伦比亚河麦克纳里大坝的回水中。市政污水处理厂接受和处理来自商业和住宅来源的生活污水，目前接受来自市政府批准为重要工业用户的一个主要工业来源 (Easterday Farms) 的污水。在 2022 日历年，市政府完成了将 Grimmway Farms 的污水输送到工艺水再利用设施 (PWRF) 所需的基础设施。
MagMAX 无细胞 DNA 分离试剂盒的预处理和提取工作流程
仅供研究使用。不可用于诊断程序。© 2022 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。除非另有说明，所有商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。Streck 是 Streck Laboratories Inc. 的商标。COL117647 0322
图像预处理策略，用于改善Aruco标记检测水下
摘要 - 在水下计算机视觉中，由于浊度和可变照明条件等环境因素，提高了Aruco标志物的特征提出了重大挑战。本研究探讨了旨在改善非杂种环境中Aruco标记检测性能的图像预处理策略。研究了三种不同的预处理方法：对自适应直方图均衡的增强，一种基于频率域的方法，重点是局部和全局处理，以及一种针对照明校正，降低降低，对比度增强和颜色调整的自动预处理技术。实验验证是为了使用实际水下图像评估这些策略的有效性。这项研究阐明了针对水下Aruco标记检测应用量身定制的有效预处理技术，为开发强大的水下计算机视觉系统提供了见解。索引术语 - 进行处理，视觉，Aruco，水下，ROV
从数据集、预处理、特征和融合方法回顾多模态情绪识别
情感计算是现代人机交互（HCI）中最重要的研究领域之一。情感计算的目标是研究和开发能够识别、解释、处理和模拟人类情感的理论、方法和系统。情感识别作为情感计算的一个分支，旨在启发机器/计算机自动分析人类情感，已受到各领域研究人员的广泛关注。人类通常通过整合感知到的面部表情、语音语调、言语内容、行为或生理特征信息来观察和理解一个人的情绪状态。为了模仿人类的情感观察方式，研究人员一直致力于通过融合两种或多种模态信息来构建多模态情感识别模型。本文从多模态数据集、数据预处理、单模态特征提取和多模态信息融合方法的角度，对近几十年来多模态情感识别进行了全面的回顾。此外，还指出并讨论了该主题面临的挑战和未来的研究方向。本评论的主要目的是总结最近出现的大量关于多模态情绪识别的研究，并为相关领域的研究人员提供潜在指导，以了解多模态情绪识别的流程和主流方法。
使用非线性特征和预处理技术对EEG信号进行分类
摘要：在本文中，我们研究了非线性预处理技术对脑电图（EEG）信号分类的影响。这些方法用于分类从癫痫发作活性和脑肿瘤类别中捕获的EEG信号。对于第一类，使用椭圆机过滤器进行预处理，以及统计特征，例如香农熵，平均值，标准偏差，偏度和带功率。k-nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM）用于分类。对于脑肿瘤EEG信号，经验模式分解被用作预处理技术，以及用于分类正常和异常脑电图信号的标准统计特征。对于癫痫信号，我们已经达到了三级分类的平均准确性，而对于脑肿瘤信号，我们的平均准确度为98％的分类精度为98％，认为这是两类问题。
使用蔡司 Crossbeam 激光进行 FIB 研究的陶瓷预处理
图 6：以 100 kHz 和 500 mm/s 的速度进行粗铣后，a) 氧化锆、b) 氮化硅、c) 镁橄榄石和 d) PZT 的铣削和表面结果，所有样品的表面质量均光滑；SEM、SE 图像。
一种基于心算的脑电信号分类的新型进化预处理方法
摘要 脑机接口系统从脑电图 (EEG) 信号中解码大脑活动，并将用户的意图转化为控制和/或与增强或辅助设备通信的命令，而无需激活任何肌肉或周围神经。在本文中，我们旨在通过一种新颖的进化方法（基于融合的预处理方法）使用改进的 EEG 信号处理技术来提高这些系统的准确性。这种方法的灵感来自染色体交叉，即同源染色体之间遗传物质的转移。在本研究中，提出的基于融合的预处理方法被应用于从 29 名受试者收集的开放获取数据集。然后，通过自回归模型提取特征并用 k 最近邻分类器进行分类。我们对基于二元心算 (MA) 的 EEG 信号检测实现了 67.57% 到 99.70% 的分类准确率 (CA)。除了获得 88.71% 的平均 CA 之外，93.10% 的受试者在使用基于融合的预处理方法时表现出了性能改进。此外，我们将所提出的研究与共同平均参考 (CAR) 方法进行了比较，并且没有应用任何预处理方法。所取得的结果表明，所提出的方法分别比 CAR 和未应用任何预处理方法提供了 3.91% 和 2.75% 更好的 CA。结果还证明了所提出的进化预处理方法在对 MA 任务期间记录的 EEG 信号进行分类方面具有巨大潜力。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
脑电图信号预处理方法对情感障碍的机器学习模型的影响
摘要 - 属于一组精神疾病，这些疾病是根据标准化诊断手册的标准诊断出的。诊断方案包括评估患者的症状，但迄今为止，尚无客观评估或测量的方法。脑电图（EEG）是一种非侵入性大脑电活动测量技术。当前的研究主要关注脑电图数据和特征提取，机器学习（ML）和深度学习（DL）来对情感障碍进行分类。在本文中，重点是衡量预处理EEG信号对ML模型的影响。评估了以下预审查方法的影响：信号滤波，独立组件分析（ICA）和规范相关分析（CCA）。这些方法是在由来自诊断为情感障碍和35名健康受试者的70名受试者的EEG信号组成的数据集上评估的。预处理后，为每个受试者提取570个功能，并使用几种ML模型进行分类。CCA提供了最佳结果，决策树分类器的最高F1得分为0.9756。CCA应被视为一种有益的预处理方法，以在构建脑电图数据的复杂模型时可能会改善分类结果。关键字 - 脑电图，规范相关分析，独立组件分析，预处理，AFFISCAING疾病Hokdoitujkl