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Züri可以学习
背景和目的：在大多数国家，大麻的娱乐使用是非法的。尽管如此，它还是全球第三大常用的精神活性物质。由于这种差异，越来越多的国家近年来已经开始重新评估其对大麻的法律方法。虽然大麻的健康风险和潜在的减少损害措施的理解越来越充分，但知识仍然存在很大的差距，即哪些监管模型和供应模型有效地促进低风险的大麻使用。在本文中，我们概述了祖里可以研究的研究，该研究在2023年至2026年之间在瑞士苏黎世市实施和评估了在瑞士苏黎世市的大麻销售框架。此外，我们说明了研究如何解决当前的知识差距，以进一步了解瑞士大麻的未来调节。将这项研究嵌入了当前的科学和政治背景下，我们首先简要概述了与大麻相关的健康风险和减少它们的手段的知识状态，以及从实施不同法规系统的其他国家中学到的经验教训。设计和测量：2,100名参与者将能够在三年期间在药房，大麻社交俱乐部或市政药物信息中心合法购买大麻。作为这项观察研究的一部分，将评估参与者的大麻使用习惯和动机，对低风险使用的知识以及他们的心理和身体健康以及其他参数。已建立的减少危害策略是研究设计不可或缺的一部分。评论：该研究将有助于更好地理解不同大麻分配模型对大麻使用模式和相关健康结果的影响。预计结果将有助于瑞士和国际政策制定者开发大麻的循证和面向公共卫生的监管框架。
狗可以学会Google仇恨答案
狗是否参加Google仇恨？人工智能和动物认知的交集引发了有关狗类像动物是否可以通过先进技术获取知识和信息的问题。狗具有解决问题的技能，记忆力，社交认知，使用肢体语言，发声，气味标记和通过观察性学习和模仿的社会学习能力。Google Feud是一款预测Google上最常搜索的短语的游戏，挑战用户猜测流行的答案。狗可以参加这个游戏吗？狗可以理解人类的语言，在单词和奖励之间形成联系，识别对象标签，但它们的认知能力与人类不同。简化的Google仇恨版本可能涉及简单的类别和答案选择，使狗可以通过联想学习和积极的强化培训学习。狗的非凡认知能力使他们能够演奏Google Feud的修改版本，在那里他们可以利用自己的模式识别能力来识别短语。作为研究人员和动物爱好者，探索犬类认知的界限至关重要，从而推动了我们认为可能的范围。谁知道？未来的研究可能会发现新颖的方法使狗从事高级认知任务，从而揭示新的能力。目前，让我们感谢我们的毛茸茸的朋友的难以置信的能力，认识到他们可以通过适当的培训和曝光来利用自己的仇恨风格的知识获取版本。狗在连接声音，瞄准镜和气味方面非常出色，可以在特定单词或短语和相应的搜索词之间建立连接。您可以利用这些优势来教他们认识并回答Google仇恨风格的问题。做到这一点，首先要教您的狗单词“ what”，“ as”，“ the”，“ the”，“最佳”和“方式”，使用积极的增强和联想学习。将这些单词组合到简短短语中，然后将搜索词本身添加到上下文学习和道具中。随着它们的发展，请介绍新的搜索词和短语以增加难度。通过利用他们的能力在联想和上下文学习中，您可以教您的毛茸茸的朋友一起玩。考虑整合视觉和听觉线索，结合精神刺激活动，例如气味工作或解决问题，并教给他们多种语言或方言以提高功能。记住要有耐心，改变培训活动，奖励他们，并从幸福，挑战和刺激的犬类伴侣中获得好处。采用正确的方法，狗确实可以学会识别并回答Google仇恨风格的问题，从而加强与毛茸茸的最好的朋友的联系。
从半个世纪的表面增强的拉曼光谱学：从纳米到AI驱动的SERS我们可以学到什么？ jun yi，让你，ren hu，en qun t
zqtian@xmu.edu.cn表面增强的拉曼光谱（SERS）的领域是在1970年代中期开始的，并于1990年代中期恢复。在1974年，依赖于电化学潜力的第一表面拉曼光谱是从Fleischmann，Hendra和McQuillan [1]的吡啶分子中观察到的。这一成就源于他们在拉曼光谱法应用于电化学方面的开创性工作。实际上，这是第一个SERS测量，尽管当时还没有被认为。van Duyne和Jeanmaire很快就仔细地设计了一种测量表面增强因子的程序，因此发现增强因子的阶段为10 5 -10 6。在旷日持久的审查过程之后，这大概是由于审稿人不愿相信表面增强的非正统概念，他们的论文最终于1977年发表[2]。独立地，克雷顿和阿尔布雷希特在同年发表了有关SERS的论文[3]。在1978年，Moskovits首先解释了表面等离子体对粗糙银电极对SERS增强的影响，并预测在覆盖有吸附剂的Ag和Cu胶体可能会发生相同的效果[4]。Creighton等人使用AG和AU胶体对该预测进行了实验验证，并且该效果被Van Duyne在1979年被列为表面增强的拉曼散射（SERS）[5]。在过去的50年中，SERS经过了曲折的途径，发展为强大的诊断技术[5,6]。我们可以从1970年代发现SER的伟大先驱和故事中学到什么？物理。我的演讲将主要通过讨论以下问题来提供历史但前瞻性的主题。为什么要挑战教科书以开设新的科学领域？1990年代，纳米科学（纳米驱动的SER）的sers研究是如何提高的？Will AI会在SERS的研究和应用中迎来一个新时代，并突破2020年代[7]的SERS（AI-DRIENS SERS）的开发瓶颈？参考文献[1] Fleischmann M，Hendra PJ，McQuillan AJ，吡啶的拉曼光谱吸附在银电极，化学。Lett。 （1974）; 26，163-166 [2] Jeanmaire DL，Van Duyne RP，Surface Raman SpectroelectroChemistry：Part I Part I.杂环，芳香和脂肪族胺上吸附在阳极氧化银电极上，J。Electroanal。 化学。 （1977）; 84，1-20 [3] Albrecht MG，Creighton JA，在银电极处吡啶的反常强烈的拉曼光谱，J。 am。 化学。 Soc。 （1977）; 99，5215-5217 [4] Moskovits M，表面粗糙度和被吸附在金属上的分子的拉曼散射强度增强，J。Chem。 物理。 （1978）; 69，4159-4161 [5] Ding Sy，Yi J，Li JF，Ren B，Wu Dy，Panneerselvam R，Tian ZQ，基于纳米结构的基于纳米结构的增强拉曼的拉曼光谱，用于材料的表面分析。 nat。 修订版 mater。 （2016）; 1，16021-16037 [6] Panneerselvam R，Liu GK，Wang YH，Ding Sy，Li JF，Wu Dy，Tian ZQ，表面增强的拉曼光谱：瓶颈和未来的方向。 化学。 社区。 （2018）; 54，10-25 [7] Yi J，You Em，Hu R，Graham D，Tian ZQ，ET。 al。 Soc。Lett。（1974）; 26，163-166 [2] Jeanmaire DL，Van Duyne RP，Surface Raman SpectroelectroChemistry：Part I Part I.杂环，芳香和脂肪族胺上吸附在阳极氧化银电极上，J。Electroanal。化学。（1977）; 84，1-20 [3] Albrecht MG，Creighton JA，在银电极处吡啶的反常强烈的拉曼光谱，J。am。化学。Soc。（1977）; 99，5215-5217 [4] Moskovits M，表面粗糙度和被吸附在金属上的分子的拉曼散射强度增强，J。Chem。物理。（1978）; 69，4159-4161 [5] Ding Sy，Yi J，Li JF，Ren B，Wu Dy，Panneerselvam R，Tian ZQ，基于纳米结构的基于纳米结构的增强拉曼的拉曼光谱，用于材料的表面分析。nat。修订版mater。（2016）; 1，16021-16037 [6] Panneerselvam R，Liu GK，Wang YH，Ding Sy，Li JF，Wu Dy，Tian ZQ，表面增强的拉曼光谱：瓶颈和未来的方向。化学。社区。（2018）; 54，10-25 [7] Yi J，You Em，Hu R，Graham D，Tian ZQ，ET。al。Soc。，半个世纪的表面增强拉曼光谱：回顾和透视，化学。Rev。 （2024）;要出版。Rev。（2024）;要出版。
全球人工智能监管趋势：董事们可以学到什么经验教训来打造优秀的企业全球人工智能监管趋势
美国联邦贸易委员会已采取执法行动，指控 Rite Aid 在使用人工智能时未能采取合理措施防止对消费者造成伤害。Rite Aid 将面部识别技术用于监视目的。联邦贸易委员会指控该系统曾用于识别看似在偷窃或从事其他有问题行为的顾客；并且产生了大量误报。联邦贸易委员会指控该公司未能：考虑并减轻对消费者的潜在风险；测试、评估、衡量、记录或询问该技术的准确性；在部署后定期监控或测试其准确性；或对操作该技术的员工进行充分培训。41
从纤维炎到纤维肌痛再到致骨疼痛 用药理学治疗银屑病关节炎管理的建议：2023 Update 康复 系统性狼疮的管理 要考虑难度管理的点 难以治疗的类风湿关节炎的定义 acod1 杰克锅！关于类风湿关节炎的治疗循环的注册表，我们可以学到什么？ 抵消色氨酸代谢改变，作为类风湿关节炎的新治疗策略 儿童期为靶标（T2T）开发 巨型细胞动脉炎和多肌痛性风湿病的治疗靶向建议 泼尼松和MTOR抑制剂西罗莫司的联合治疗用于治疗腹膜后纤维化 Olokizumab，一种针对的单克隆抗体 静脉血栓栓塞和JAK抑制剂和其他免疫调节药物：类风湿关节炎患者的瑞典比较安全研究
抽象的风湿病学家和风湿病学在单张教疼痛的概念化中起着重要作用，因为典型的Nociplastic疼痛条件是纤维肌痛。纤维肌痛以前被称为纤维炎，直到由于缺乏全身性炎症和组织损伤而显然可以与自身免疫性疾病区分开。单张教疼痛现在被认为是伤害性疼痛（由于周围损伤或炎症引起的疼痛）和神经性疼痛外，还被认为是疼痛的第三个描述剂/机制。单张教疼痛可以孤立地发生，也可以与其他疼痛机制合并，因为自身免疫性疾病的个体通常发生。我们现在知道，鼻骨疼痛的基本症状是普遍的疼痛（或者在没有炎症/损害迹象的区域疼痛），伴随着疲劳，睡眠和记忆问题。有客观的证据表明疼痛的扩增/增强以及非疼痛的刺激，例如灯光的亮度以及声音或气味的不愉快性。单张教疼痛状态可以由创伤，感染和慢性应激源等多种压力触发。这些特征共同表明，中枢神经系统（CNS）在引起和维持鼻骨疼痛方面发挥了重要作用，但是这些CNS因素可能是由持续的外周伤害感受器输入驱动的。最有效的致命药物疗法是非阿片类药物造成镇痛药，例如三轮车，5-羟色胺 - 氯肾上腺素再摄取抑制剂和gabapentinoids。但是，鼻骨疼痛治疗的支柱是使用多种非药理综合疗法，尤其是那些改善活动/运动，睡眠和解决心理学合并症的疗法。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定的福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了其价值函数的福利，从start s state s 0，即\ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。 。 。 ，v \ xcf \ x80 g（S 0）。我们发现，福利 - 最佳政策是随机的，依赖于起始国家的。个人行动是错误是否取决于政策，因此错误的界限，后悔分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的环境。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步长，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个剥削策略都是\ xce \ XCE \ xb5-welfare-welfare-welfare Optim。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-AF，介绍公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明它可以学习Kwik-Af学习。
b'we提出了一个以福利为中心的博览会加强学习环境，在该环境中，代理商享受一组受益人的矢量值得奖励。给定福利函数W（\ xc2 \ xb7），任务是选择一个策略\ xcb \ x86 \ xcf \ x80，该策略大约优化了从start state s 0，即\ xcb \ xcb \ x86 \ xcf \ xcf \ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ xmax \ xcf \ x80 w v \ xcf \ x80 1（s 0），v \ xcf \ x80 2（s 0），。。。，v \ xcf \ x80 g（s 0）。我们发现，福利最佳政策是随机的，依赖起始国家的。单个行动是错误是否取决于策略，因此错误的界限，遗憾分析和PAC-MDP学习不会容易概括为我们的设置。我们开发了对抗性的KWIK（KWIK-AF）学习模型，其中在每个时间步中，代理要么采取勘探行动或输出剥削策略，因此勘探行动的数量是有限的，并且每个利用策略都是\ xce \ xce \ xb5-Welfelfare-welfelfare-Wertal的最佳。最后，我们将PAC-MDP减少到Kwik-af，引入公平的显式探索漏洞利用者（E 4）学习者，并证明其Kwik-af学习了。
QSIMPY：量子云资源管理的以学习为中心的模拟框架
摘要 - Quantum Cloud Computing是一种新兴的计算范式，可以无缝访问量子硬件作为基于云的服务。但是，有效利用量子资源是具有挑战性的，需要有效的仿真框架才能进行有效的资源管理设计和评估。为了满足这一需求，我们提出了Qsimpy，这是一个新颖的离散事件仿真框架，旨在以主要重点为重点，以促进以学习为中心的方法，以解决云环境中的量子资源管理问题。受到可扩展性，兼容性和可重复性原则的基础，Qsimpy提供了一个基于Simpy的轻量级仿真环境，该环境基于Simpy，这是一种众所周知的基于Python的仿真引擎，用于建模量子云资源和任务操作的动态。我们将体育馆的环境集成到我们的框架中，以支持创建模拟环境，以开发和评估强化学习基于增强学习的技术，以优化量子云资源管理。QSIMPY框架封装了量子云环境的运行复杂性，支持通过DRL方法进行动态任务分配和优化研究的研究。我们还证明了Qsimpy在制定量子任务放置问题的增强学习政策中的使用，并证明了其潜力是对未来量子云研究的有用框架。索引术语 - 量子云计算，量子资源管理，强化学习，离散事件模拟
![ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版） https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*，齐大陆，刘爽 摘要：近年来，体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明，新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上，提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务，这些产品和服务对公民来说是基本的，考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型（SMSEM）来评估城市公共体育服务的运动心理需求，目的是紧密围绕群众的体育需求，提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率，推动城市体育休闲城市建设，让更多人享受城市公共体育，保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域，丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中，从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词：人工智能；多媒体数据分析；语义；运动心理；城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为，通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员，报告了成功运动员的理想心理特征，包括：焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明，运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性，多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6]，即“自然或既定的心理优势”。一般来说，体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外，还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性，这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态，以方便进一步咨询[10]。此外，问卷还测量了特定领域的因素，例如焦虑和PSIS（运动心理技能清单）团队因素、ACSI-28（运动应对技能量表-28）、APSI（运动心理技能清单）应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面：](/simg/5/5ce585af5254d19f2677b947d93cac6fcb629134.png)
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版） https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*，齐大陆，刘爽 摘要：近年来，体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明，新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上，提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务，这些产品和服务对公民来说是基本的，考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型（SMSEM）来评估城市公共体育服务的运动心理需求，目的是紧密围绕群众的体育需求，提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率，推动城市体育休闲城市建设，让更多人享受城市公共体育，保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域，丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中，从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词：人工智能；多媒体数据分析；语义；运动心理；城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为，通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员，报告了成功运动员的理想心理特征，包括：焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明，运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性，多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6]，即“自然或既定的心理优势”。一般来说，体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外，还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性，这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态，以方便进一步咨询[10]。此外，问卷还测量了特定领域的因素，例如焦虑和PSIS（运动心理技能清单）团队因素、ACSI-28（运动应对技能量表-28）、APSI（运动心理技能清单）应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面：
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版） https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*，齐大陆，刘爽 摘要：近年来，体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明，新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上，提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务，这些产品和服务对公民来说是基本的，考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型（SMSEM）来评估城市公共体育服务的运动心理需求，目的是紧密围绕群众的体育需求，提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率，推动城市体育休闲城市建设，让更多人享受城市公共体育，保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域，丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中，从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词：人工智能；多媒体数据分析；语义；运动心理；城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为，通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员，报告了成功运动员的理想心理特征，包括：焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明，运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性，多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6]，即“自然或既定的心理优势”。一般来说，体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外，还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性，这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态，以方便进一步咨询[10]。此外，问卷还测量了特定领域的因素，例如焦虑和PSIS（运动心理技能清单）团队因素、ACSI-28（运动应对技能量表-28）、APSI（运动心理技能清单）应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面：
机器可以学习弱信号吗？
在回归分析中，具有非零系数的协变量被认为是真实信号，而系数为零的协变量被认为是错误信号。在人口模型中，这种区别是明确的，类似于“黑白”场景。然而，在有限样本中，微小的非零系数的存在引入了“灰色”区域，模糊了真和假信号之间的界线。1这个灰色区域代表弱信号，可以对结果变量产生可忽略的影响。对弱信号的调查对经济和财务决策具有切实的影响。通常，这些弱信号的集体影响推动了这些领域的结果。支持这一点，图1提供了一种经验的观点，展示了R 2值，从经济学和金融杂志汇编中收集了2022年发表的文章。这些R 2值的25％分位数的经济学为9.7％，金融为5.8％，这表明这些学科的模型经常依赖于具有适度解释力的协变量。此外，图1仅着眼于已发表的论文，这些论文可能偏向于由于选择偏差而引起的R 2值的研究。这表明弱信号的存在可能比这里指出的数据更为广泛。将弱信号纳入回归模型中的决定充满了过度拟合的危险，这会破坏预测性能。当与估计这些弱信号的系数相关的错误大于减少其包容性偏见的好处时，就会出现此问题。包括这些变量，或者不从而取决于偏见和差异之间的权衡。加剧了这一挑战是在数据丰富的环境中经常遇到的高维协变量的越来越多的流行率，这是由于样本量相对于协方差的维度而言，这种情况可能会进一步加剧预测错误。机器学习方法以强调可变选择和降低尺寸而闻名，已被证明有效地减轻了过度拟合和检测错误信号的真实信号，尤其是当真实信号很强时。这些方法采用正则化技术，例如惩罚模型参数的ℓ1或ℓ2规范，以实现这一目标。出现一个关键的问题：机器可以学习弱信号，换句话说，它们是否可以超过天真的零估计器？零估计器旨在忽略所有协变量，在弱信号的背景下用作被动基线。如果估算器设法超过了这一基线，则意味着它有效地学习了有价值的信号。相反，未能
杰克锅！关于类风湿关节炎的治疗循环的注册表，我们可以学到什么？
炎症性疾病（包括类风湿关节炎（RA））的色氨酸（TRP）代谢的抽象目标改变已有报道。但是，了解这些变化是否参与RA开发，并且可以被认为是假定的治疗靶标仍然不确定。在这项研究中，我们将RA患者的血清中的定量TRP代谢组合并为实验性关节炎中的重组酶，以解决这个问题。方法针对的定量TRP代谢组学是对来自Espoir的574例先前未经治疗的RA患者（Etude et Suivi des polyarthitesIndifférenciéesRécentes）和98名健康受试者进行的。验证队列涉及69名既定RA患者。剂量也是在胶原蛋白诱导的关节炎（CIA）和胶原蛋白抗体诱导的关节炎（CAIA）小鼠和对照组的血清上进行的。在CAIA模型中进行了一项评估靶向Kynurenine途径的治疗效力的概念验证研究。结果差异分析显示，与健康对照组相比，RA患者的TRP代谢物水平发生了巨大变化。降低kynurenic（kyna）和黄脑酸（XANA）酸和吲哚衍生物的水平，以及含喹啉酸（Quin）的水平升高。它们与疾病的严重程度（通过循环生物标志物和疾病活动得分评估）和寿命分数呈负相关。在CAIA和CIA模型中观察到Kynurenine途径代谢产物的相似谱。从机械的角度来看，我们证明了奎因有利于人类成纤维细胞样的滑膜细胞增殖，并通过诱导线粒体呼吸和糖酵解来影响其细胞代谢。最后，在CAIA模型中，重组酶氨基磷酸氨基转移酶的全身给药是XANA和KYNA产生的。结论总的来说，我们的临床前和临床数据表明，TRP代谢的改变在RA发病机理中起积极作用，并且可以被视为新的治疗途径。