今天为大家介绍的是临床试验的研究者的类型.临床试验的研究者是指在试验所在地负责实施临床试验的人员. 如果一项试验在试验场所由一组人员实施,研究者则为该组人员的负责人或领导者,也称之为主要研究者(Principal investigator, PI). 研究者在临床试验中承担着很大的责任,一方面要完成临床试验的任务,另一方面又要负责受试者的医疗.健康和安全. 在国际上,俗称: 主要研究者(principal investigator, PI),也是我国通常所说的项目负责人,就是分中心的大主任之类的

回顾往昔,发现自己好久没写博客了,想想以前自己是多么热衷于写博客分享,虽然分享的都是比较基础的东西,但每每看到访问量不断增加的时候内心还是爽爽的. 时间过的真的很快,离开学校和团队已经一个月了.来到了一个新的工作环境,但感觉自己还没有完全的适应,总感觉与自己所期望的不那么一致. 希望这一天快点到来,建立自己的研发团队 步入工作后的第一个项目:新药临床试验管理系统. 本项目的项目管理模块涉及到多步审批流,因此选择使用工作流(JBPM)来实现,但发现这一块的内容已经有点遗忘了(还是大二的时候做卫生局

1.1 Hotelling T2检验 Hotelling T2检验是一种常用多变量检验方法,是单变量检验的自然推广,常用于两组均向量的比较. 设两个含量分析为n,m的样本来自具有公共协方差阵的q维正态分布N(μ1,∑),N(μ2,∑),欲检验 H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2 分别计算出两样本每个变量的均值构成的均向量X.Y及合并的组内协方差阵S,则统计量T2为 其中,S=(Lx+Ly)/(n+m-2),为合并协方差矩阵,分别为两样本的离差阵,即: 求得T2后,可查相应界值表得到P值,从而作出

http://www.dxy.cn/bbs/topic/27127771 语言是非英语国家论文的最大障碍.首先是时态和语态:在前言和讨论里,描述该研究的过去历史和现状时,要使用相应的时态:过去就使用过去时,现状要求现在时.在材料与方法.结果里,写自己的研究过程时,要使用过去式.在前言和讨论里引述别人的研究或话语时,要使用过去式,或者如果所引述的东西已被证实是真实的事实,要使用现在时.最后的结论要使用现在时.语态上要尽量使用被动语态,主动语态少用或不用.谈到SCI论文,很多人似乎觉得这种文章很高深

Sound card based RFID sniffer/emulator (Too tired after recon.cx to do draw the schematics better than that :) Stay tuned for the next version including Tag emulation.) baudline FFT signal analyzer for sniffing LF RFID tags using our sound card based

日前,中国科学院神经科学研究所.中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心.香港科技大学生命科学部和分子神经科学国家重点实验室.中国科技大学自动化研究所在 Cell 上联合发表了一篇概述论文<China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing>,介绍了「中国脑计划」在基础神经科学.脑疾病和脑启发计算上的研究进展.机器之心对这篇论文进行了完整的编译,读者也可通过以下链接查看原论文.

verilog实现16位五级流水线的CPU带Hazard冲突处理 该文是基于博主之前一篇博客http://www.cnblogs.com/wsine/p/4292869.html所增加的Hazard处理,相同的内容就不重复写了,可点击链接查看之前的博客. CPU设计 该处理器的五级流水线设计: 类似于MIPS体系架构依据流水线结构设计.只要CPU从缓存中获取数据,那么执行每条MIPS指令就被分成五个流水阶段,并且每个阶段占用固定的时间,通常是只耗费一个处理器时钟周期. 处理器在设计时,将处理器的

verilog实现的16位CPU单周期设计 这个工程完成了16位CPU的单周期设计,模块化设计,包含对于关键指令的仿真与设计,有包含必要的分析说明. 单周期CPU结构图 单周期CPU设计真值表与结构图 该CPU用到的指令集,16位8个通用寄存器 设计思路 Instruction Memory: 输入8位的PC指令,输出对应内存的16位指令 Control Unit 输入16位的指令,根据真值表,输出对应结果 Register File 输入三个地址和写入内容,写入信号,输出两个地址对应的内容 由

AVR 单片机有加法和减法指令,可以直接调用相关指令来达到目的. 这里列出了16位加法.16位带立即数加法. 16位减法.16位带立即数减法. 16位比较.16位带立即数比较程序和16位取补程序. add16: add       r16,r18 ;  r17:r16+r19:r18→r17:r16 adc       r17,r19 addi16: subi  r16,low(-addi2) ; r17:r16+addi2→r17:r16 sbci  r17,high(-addi2)    ;

Linux下进程崩溃时定位源代码位置 如何在调试内核时,同时可以调试应用程序的做法: (cskygdb) c Continuing. ^C Program received signal SIGINT, Interrupt. default_idle () at arch/csky/kernel/process.c:83 83 __asm__ __volatile__( (cskygdb) hb *0x00065e34           ==>对应应用反汇编处的地址 Hardware assi

接上篇. 在(一)和(二)中,程序的体系是Net,Propagation,Trainer,Learner,DataProvider.这篇重构这个体系. Net 首先是Net,在上篇重新定义了激活函数和误差函数后,内容大致是这样的: List<DoubleMatrix> weights = new ArrayList<DoubleMatrix>(); List<DoubleMatrix> bs = new ArrayList<>(); List<Acti

孔子曰,吾日三省吾身.我们如果跟程序打交道,除了一日三省吾身外,还要三日一省吾代码.看代码是否可以更简洁,更易懂,更容易扩展,更通用,算法是否可以再优化,结构是否可以再往上抽象.代码在不断的重构过程中,更臻化境.佝偻者承蜩如是,大匠铸剑亦复如是,艺虽小,其道一也.所谓苟日新,再日新,日日新. 本次对前两篇文章代码进行重构,主要重构函数接口体系,和权重矩阵的封装. 简单函数 所说函数,是数学概念上的函数.数学上的函数,一般有一自变量$x$(输入)和对应的值$y=f(x)$(输出).其中$x$可以是

接上篇. Net和Propagation具备后,我们就可以训练了.训练师要做的事情就是,怎么把一大批样本分成小批训练,然后把小批的结果合并成完整的结果(批量/增量):什么时候调用学习师根据训练的结果进行学习,然后改进网络的权重和状态:什么时候决定训练结束. 那么这两位老师儿长的什么样子,又是怎么做到的呢? public interface Trainer { public void train(Net net,DataProvider provider); } public interface

from: http://www.qqyy.com/jibing/erbihouke/111020/3fd2f.html http://www.chemdrug.com/news/231/5/24943.html http://www.brodnermd.com/propel-sinus-implants.html 据悉,美国食品和药物管理局(FDA)已批准新颖的糠酸莫米松植入式给药系统,为慢性鼻窦炎患者提供控释给药. 该设计是首个直接对鼻窦黏膜控制性给予类固醇药物的产品.一旦通过内窥镜手术植入

根据前篇博文<神经网络之后向传播算法>,现在用java实现一个bp神经网络.矩阵运算采用jblas库,然后逐渐增加功能,支持并行计算,然后支持输入向量调整,最后支持L-BFGS学习算法. 上帝说,要有神经网络,于是,便有了一个神经网络.上帝还说,神经网络要有节点,权重,激活函数,输出函数,目标函数,然后也许还要有一个准确率函数,于是,神经网络完成了: public class Net { List<DoubleMatrix> weights = new ArrayList<D

类和接口在初始化化时,处理继承层级的方法不一样. 类继承的初始化:通过引用 static 字段,触发某个类的初始化,则声明该字段的类,以及该类的父类被初始化. 接口继承的初始化:通过引用 static 字段,触发某个接口的初始化,则声明该字段的接口会被初始化,但该接口的父接口不会被初始化. 想了解其他触发类初始化的方法,可参看另一篇博文 类的初始化步骤 . 注意一点,接口字段全部隐式地被修饰为 public, static, final .因此,所有的接口字段实际上都是 static 的,无论有

/L14"TENX ASM" Nocase Line Comment = ; File Extensions = INC ASM LST H /Colors = ,,,,, /Colors Back = ,,,,, /Colors Auto Back = ,,,,, /Font Style = ,,,,, /Delimiters = ~!@$%^&*()_=|\/{} []:"'<> ,?/ /C1"Directives" Colors

一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大.如果非要应用进入,可以使用logistic回归. logistic回归本质上是线性回归,只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射,即先把特征线性求和,然后使用函数g(z)将最为假设函数来预测.g(z)可以将连续值映射到0和1上. logistic回归的假设函数如下,线性回归假设函数只是. logistic回归用来分类0/1问题,也就是预测结果属于0或者1的二值分类问题.这里假设了二值满足伯努利分布,也就是 当然假设它满

版权申明:本文为博主窗户(Colin Cai)原创,欢迎转帖.如要转贴,必须注明原文网址 http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/8254096.html 作者:窗户 QQ:6679072 E-mail:6679072@qq.com 前几天写了一篇<如何设计一个电子计算器>,一个朋友看了之后说实在太low,好吧,依照他的意思,那我就采用文中FPGA设计的方式,然后自己从指令集设计.cpu设计.汇编器设计.汇编程序设计一路设计过去,再多写个几篇水文,组一个系列,取名

版权申明:本文为博主窗户(Colin Cai)原创,欢迎转帖.如要转贴,必须注明原文网址 http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/8278418.html 作者:窗户 QQ:6679072 E-mail:6679072@qq.com 前几天写了一篇<如何设计一个电子计算器>,一个朋友看了之后说实在太low,好吧,依照他的意思,那我就采用文中FPGA设计的方式,然后自己从指令集设计.cpu设计.汇编器设计.汇编程序设计一路设计过去,完全从零开始设计,再多写个几篇水文