背景(黑色气缸)检测;这两个图像都是整个场景的摘录。(a)分类后的激光检测。簇通过绿线连接。(b)分类后的雷达检测。蓝色框架封闭了真实的阳性,红色框架封闭了误报(比较第8.1节)。簇被黑线包围。
图1:超过1000个模拟数据集的纵向和生存数据的后验预测检查(PPC); (a) - (e):在atezolizumab治疗组中,纵向PPC通过病变位置分层,观察到的数据的中值(固体黑线)和淋巴(a),肺(B),肝(C),肝(C),Bladder(d)和其他(E)(E)的淋巴(A),蓝色,绿色,绿色,灰色,红色,红色和黄色的位置的预测间隔为95%。(f) - (j):化学疗法治疗手臂中通过病变位置分层的纵向PPC,随着时间的时间观察到数据的中值(固体黑线)和淋巴(F),肺(G),肝(H),肝(H),膀胱(I)和其他(蓝色(J)的位置(蓝色,绿色,灰色,灰色,红色,红色,红色)的预测间隔为95%。(k):两个治疗组中的生存PPC;化学疗法组(橙色实线)和atezolizumab臂(紫色实线)中观察到的数据中生存概率的Kaplan-Meier估计量和生存概率(有色区域)的预测间隔95%。
图2:在此图的系统审查的筛选阶段中,蓝线表示在一定数量的论文筛选处识别的相关论文的数量,这是一种称为召回的度量。虚线的黄色线显示了筛选停止的时刻,而黑线代表了随机筛选的假设召回。X轴表示记录的总数据集。
图2概述了年龄在18岁或以上(n = 3023)的正常热健康志愿者中,其体温在35.5-36.3°C(黑色线)和37.0-37.5°C(红线)之间,其体温在35.5-36.3°C(黑线)和37.0-37.5°C(红线)之间。结果是基于体温组之间的方差分析(ANOVA)测试,并使用事后Tukey分析表示为每个体温组的心电图参数差异[可以在Wileyonlinelelibrary.com上查看颜色图]
图 2:PLX-4032 治疗后 sgRNA 计数分布的变化。log2 转换的 sgRNA 计数的箱线图和须线图(基线 - 抗生素选择后的转导细胞;DMSO 和 PLX-4032 - 筛选终点的细胞(治疗 14 天))。箱线图的范围从第一四分位数到第三四分位数,并以黑线显示中位数。此外,下部和上部相邻值显示为须线,异常值显示为圆圈。
图2。原始石墨烯(C 54,第一行)的电子结构(总DOS),并研究了硼氧化的石墨素C 54- n B n(底部三行)。分别显示硼掺杂原子的P状态(如果C 52 B 2,则两个B原子的P状态重叠)。为了清楚起见,所有总DOS图均除以5。费米级(虚线,黑线)设置为0。
对图2的描述黑线和红线表示CSF LEC-PF和整个受试者组中CSF LEC-PF和每个脑脊液标记的Spearman相关系数的95%置信区间(CI)分别在淀粉样蛋白阳性受试者组中。黑色和红点表示Spearman相关系数的中值。黑色和红线之间的巨大差异反映了Aβ阳性或负面状态的显着影响。在此分析中,在所有受试者(黑线)中,CSF LEC-PF与所有测量的生物标志物之间的相关系数,即Aβ42,Aβ42/40比例,P-TAU 181,P-TAU 181,P-TAU 217,TAU 217,TOTAL-TAU和NEUROGROGRANIN,NEUROGRANIN,NEUROGRANIN,NEUROGRANIN,均为0.2或更高的较高的Biors is ass is ass is ass is ass is ass is ass is ass iss sss sss sss and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。在淀粉样蛋白阳性组(红线)中,Spearman相关系数在CSF LEC-PF和CSF总-TAU和0.434和0.434和0.434和CI:0.260-0.581之间的CSF LEC-PF和CSF总tau之间的相关系数为0.634(CI:0.409-0.786)(CI:0.260-0.581)。 LEC-PF和两个生物标志物。另一方面,CSF LEC-PF与大脑Aβ积累生物标志物,CSFAβ42和CSFAβ42/40比率之间的相关性均相对较低。这表明CSF LEC-PF的量与Aβ在大脑中的积累相比,与神经变性更密切相关。
中央黑线代表基准增量成本效益比。条形图按顺序排列,最宽的条形图(可能对增量成本效益比影响最大)在顶部,最窄的条形图在底部。AE 表示不良事件;双联方案,维莫非尼加考比替尼;ICER,增量成本效益比;OS,总生存期;PFS,无进展生存期;PPS,进展后生存期;QALY,质量调整生命年;三联方案,阿替利珠单抗加维莫非尼加考比替尼。
图 S3:使用 FCI-in-PBE/STO-3G 方法(黑线)和使用 q-ADAPT-in-PBE 方法计算的 CH 3 CH 2 CH 2 CN 中三重 CN 键解离的势能表面(上图),其中 q-ADAPT-in-PBE 方法对两个活性空间 AS(4,4)(左栏)和 AS(6,6)(右栏)使用两个不同的阈值。中间图显示了使用不同阈值的 q-ADAPT-in-PBE 方法相对于参考 FCI-in-PBE 方法的误差。最下方的图显示了使用两个不同阈值的 CNOT 门数和 q-ADAPT-in-PBE 迭代次数。