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从神经数据中推断出随机的低级复发性神经网络
计算神经科学的核心目的是将大量神经元种群的活性与潜在的动态系统联系起来。这些神经动力学的模型理想情况下应既可以解释又适合观察到的数据。低级复发性神经网络（RNN）通过具有可拖动动力学表现出这种解释性。但是，尚不清楚如何最佳地拟合低级别的RNN与由对潜在随机系统进行嘈杂观察的数据组成的数据。在这里，我们建议与随机的低级RNN一起使用各种顺序蒙特卡洛方法。我们在由连续和尖峰神经数据组成的几个数据集上验证了我们的方法，在该数据集中，我们获得的尺寸潜在动力学比当前方法的当前状态较低。此外，对于具有分段线性非线性的低级模型，我们展示了如何有效地识别单位数量中多项式而不是指数成本的所有固定点，从而分析了针对大型RNN的推断动力学分析。我们的方法都阐明了实验记录的基础动力系统，并提供了一种生成模型，其轨迹与观察到的可变性相匹配。
通过低级目标分解对军事C2系统的概念模型的改进
摘要本文在设计科学研究（DSR）框架之后有助于正在进行的研究项目。该项目着重于建立一个概念框架，该概念框架通过模型和方法支持设计师和军事指挥官，旨在增强对军事指挥和控制系统（C2-Systems）的理解和评估。军事C2系统越来越依赖新兴技术，这突出了指导集成和发展的概念框架的需求。在本文中，我们提出了一种方法来完善目标模型，特别是在C2系统中的低级目标。总体目标是验证和完善现有的概念模型，尤其是与开发方面有关的概念模型。我们对低级目标进行结构化分析，以确定所设想框架的方法组件。通过建立这些连接，本文旨在研究现有方法和潜在方法差距的适用性。应在低级目标与以概念模型的形式概述的方法组件之间出现任何断开连接，这是对开发新方法组件的发展的倡导者。这些发现有助于对增强C2系统设计和实施策略的实用见解。文章Herby展示了4EM方法在理解和完善概念模型中的适用性。
基于机器的低级风剪切预测...
摘要 - 高级风剪（LLWS）是影响安全性，守时性和环境的最突出的航空危害之一。为了减轻其效果，几个机场已经配备了专用系统，能够识别跑道附近LLW的存在。这些系统通常包含不同设备的集合，包括终端多普勒天气雷达，多普勒光检测和范围，以及沿机场地面扩散的动态计网络。LLWS识别技术基于垂直风轮廓的测量，当检测到风向或强度的快速变化时发出警告。由于此方法基于实时数据，因此在即将进行的LLWS事件的可能性上没有提供有用的预测。此外，就购买和维护而言，与LLWS检测系统相关的成本非常高，因此其安装非常高。在这项研究中，我们根据使用机器学习（ML）技术（用于从地面站观测值和压力水平的数值天气模型获得的风数据）的技术研究了一种用于预测LLWS事件的新方法。这项研究是在考虑了Palermo-Punta Raisi国际机场的地点进行的，因为这是意大利机场最受LLWS现象的约束。从2007年到2022年，从ERA-5重新分析和ENAV的气象和航空数据库中提取的历史数据系列被用来训练和测试不同的ML分类模型，通过对特定评估指标的分析来搜索最佳表现。我们获得的结果非常令人鼓舞，我们相信我们的工作对于开发新一代的低成本和高效率ML基于ML的LLWS预测工具非常有用。
基于Yang Models的网络管理中低级NetConf配置的生成AI
摘要 - 由IETF标准化的NetConf协议是一种用于配置网络实体的尖端解决方案，并在现代网络设备中提供了SNMP的替代方案。由于配置协议的复杂性以及创建有效配置的挑战，生成的AI解决方案有望将文本提示转换为配置构造的人。但是，LLM在文献中尚未探讨LLM产生NetConf配置的潜力。本文通过评估五个不同的LLM的性能（包括Llama3，开源，本地模型）来解决这一差距，以使用广泛的Yang数据模型来创建NetConf配置。为了使用生成AI创建有效的网络配置，本文提出了将域知识集成到LLM的管道，而无需其他培训，并突出了常见的缺点和错误，以防止生成有效的配置。发现表明LLM的使用有望实现此任务，但是当前的最新技术还不够成熟，可以在复杂情况下立即进行工业应用。索引条款 - 网络管理，服务管理，NetConf，Yang，SNMP，Generative AI，LLM，RAG，XML，XML，MIB，GPT，GPT，LLAMA3
ESL 261/461– 低级高级听力和口语
本课程将帮助您提高英语沟通能力，让您在学校、工作和个人生活中取得更大的成功。我们将教授听力、口语、发音和笔记技能。我们将使用在线语言学习平台和课堂视频一起学习。您每周至少需要完成 4 小时的家庭作业，因此请确保在您的日程安排中留出足够的时间来完成作业。我将在 Zoom 上为您提供任何您需要的信息！
MAPK 抑制治疗儿童低级别胶质瘤的耐药性、反弹和复发再生长模式：一种改进的德尔菲法建立基于国际共识的定义-国际儿童低级别胶质瘤联盟
摘要 儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 是最常见的儿童脑肿瘤组。当无法进行根治性切除时，其自然病程是一种慢性疾病，肿瘤稳定期和肿瘤进展期交替出现。虽然总体存活率很高，但许多患者会经历严重的、可能终生的疾病。由于突变事件，大多数 pLGG 具有潜在的 RAS/MAPK 通路激活，导致在临床试验中使用分子靶向疗法，最近监管机构批准了 BRAF 和 MEK 抑制组合用于 BRAFV600E 突变的 pLGG。尽管活动令人鼓舞，但由于药物耐药性，治疗期间可能会发生肿瘤复发，停止治疗后可能会出现肿瘤复发，或者据报道，一些患者在停止靶向治疗后 3 个月内出现快速反弹生长。在 pLGG 中，这些再生模式的定义尚未得到很好的描述。因此，国际儿童低级别胶质瘤联盟（一个由全球医生和科学家组成的团体）成立了耐药性、反弹和复发 (R3) 工作组，以研究耐药性、反弹和复发。采用改良的德尔菲方法，针对 pLGG 的再生模式制定了基于共识的定义和建议，并特别提到了靶向治疗。
数据科学中的生成先验：从低级别到分散模型
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靶向 BRAF 通路治疗低级别浆液性卵巢癌
在包括卵巢癌在内的多种肿瘤实体中都检测到了编码 RAS-RAF-MEK-ERK 通路蛋白的基因突变。近年来，已经开发出了几种该通路的抑制剂，目前正在不同的临床试验中评估其抗肿瘤潜力。低级别浆液性卵巢癌是一种罕见的妇科肿瘤，与一般卵巢癌人群相比，其总体生存率较高，但对常规化疗的耐药性令人担忧。低级别浆液性卵巢癌的临床行为反映了与高级别浆液性癌不同的基因谱：KRAS / BRAF 突变。BRAF 抑制剂作为单一药物被批准用于治疗 BRAF 突变肿瘤。尽管如此，许多患者仍面临疾病进展。对 BRAF 抑制剂治疗耐药机制的了解以及临床前研究表明 BRAF 和丝裂原活化蛋白激酶激酶 (MEK) 抑制剂联合治疗比 BRAF 抑制剂单药治疗延迟了耐药性的发生，导致了联合治疗的临床研究。本文旨在回顾 BRAF 和 MEK 抑制剂联合治疗卵巢癌的疗效和安全性，特别是针对低级别浆液性卵巢癌。
低级别浆液性卵巢癌
肿瘤/癌症类型描述 低级别浆液性卵巢癌 (LGSOC) 是最不常见的上皮性卵巢癌之一，仅占所有卵巢癌的 2-5%，占卵巢癌浆液性亚型的 5-10%。诊断时的平均年龄比更常见的高级别浆液性亚型年轻，估计在 45-55 岁之间，尽管也有报道称其在更年轻和更高年龄时发生。与其他上皮性卵巢癌一样，80% 的 LGSOC 在诊断时会扩散到上腹部或淋巴结。然而，这种癌症类型通常更惰性，这意味着它们生长得更慢，因此生存期通常比其他上皮性卵巢癌更长。与高级别浆液性卵巢癌相比，LGSOC 对铂类化疗的敏感性相对较低。LGSOC 可与非侵袭性浆液性边缘性肿瘤同时出现，或由非侵袭性浆液性边缘性肿瘤进展而来。虽然 LGSOC 似乎不属于遗传性乳腺癌卵巢癌诊断或基因突变谱的一部分，但建议对所有患有上皮性卵巢癌的女性进行基因检测。
II 型 RAF 抑制剂托沃拉非尼在复发/难治性儿童低级别胶质瘤 (pLGG) 中的应用：II 期 FIR 中生长速度可逆性降低
1 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院费城儿童医院儿科肿瘤科；2 美国伊利诺伊州芝加哥安与罗伯特 H. 卢里儿童医院；3 澳大利亚新南威尔士州兰德威克悉尼儿童医院儿童癌症中心；4 澳大利亚新南威尔士州悉尼新南威尔士大学洛伊癌症研究中心儿童癌症研究所；5 澳大利亚新南威尔士州悉尼新南威尔士大学临床医学院；6 美国华盛顿特区儿童国家医院；7 丹麦哥本哈根哥本哈根大学医院 - Rigshospitalet 儿科和青少年医学部；8 荷兰乌得勒支马克西玛公主儿科肿瘤中心；9 澳大利亚昆士兰州南布里斯班昆士兰儿童健康医院和健康服务中心； 10 瑞士苏黎世大学儿童医院肿瘤科；11 美国纽约州纽约市纽约大学朗格尼健康中心；12 加拿大魁北克省魁北克市拉瓦尔大学儿童太阳中心儿科；13 美国加利福尼亚州旧金山市加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系；14 美国加利福尼亚州布里斯班 Day One Biopharmaceuticals；15 美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学