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生物标志物作为疾病机制与治疗策略之间的联系
术语“生物标志物”是从分子流行病学领域借来的，由自由基生物学家进行了重新使用，以指暴露于活性氧，氮或卤化物物种而导致的生物分子中的分子改变[3]。在现代医学的背景下，生物标志物在将我们对疾病机制的理解与有效治疗方法的发展联系起来方面起着至关重要的作用。它们是可测量的指标或特征，可提供有关正常或病理生物学过程，疾病进展和治疗反应的信息[5]。这些指标可以从各种信息来源中提取，例如分子，组织学，影像学或生理数据[1]。生物标志物可以经历定性变化，例如突变或定量变化，例如表达水平的改变[4]。他们的主要关键作用之一是早期诊断，在出现临床症状之前，它们在识别疾病中起着至关重要的作用。例如，前列腺特异性抗原（PSA）的水平升高被用作早期检测前列腺癌的生物标志物，从而可以及时干预和改善结果[9,6]。在基础研究和临床研究中的生物标志物以及在临床实践中的应用已变得如此标准，以至于将其作为临床试验中的主要焦点的纳入而被广泛接受而没有大量质疑。在许多情况下，在实际上，应继续对其进行评估和重新评估生物标志物的“有效性”的推定[2]。2。对于已充分表征并始终如一地证明以准确预测一系列治疗和人群中重要的临床结果的特定生物标志物，该应用是完全合理且适当的。历史背景：在整个历史上，人类都在寻求理解和
基于动态编程的统一框架
摘要：在本文中，我们描述了一个新的概念框架，该概念框架连接近似动态编程（DP），模型预测控制（MPC）和加固学习（RL）。该框架以两种算法为中心，这些算法在很大程度上是彼此独立的，并通过牛顿方法的强大机制在协同作用中起作用。我们称它们为“线”训练和在线播放算法。名称是从涉及游戏的RL的一些主要成功中借来的；主要示例是最近（2017年）Alphazero程序（下棋，[SHS17]，[SSS17]）和类似结构化的和早期（1990年代）TD-Gammon程序（扮演Backgammon，[Tes94]，[TES95]，[TES95]，[TEG96，[TEG96]））。在这些游戏上下文中，O效率训练算法是一种教授该程序如何评估位置并在任何给定位置产生良好动作的方法，而在线游戏算法是一种实时对抗人或计算机对手的方法。显着，在线训练和在线比赛之间的协同作用也构成了MPC的基础（以及其他主要的顺序决策问题类别），实际上MPC设计体系结构与Alphazero和TD-Gammon的一种非常相似。这种概念上的见解提供了弥合RL和MPC之间文化差距的工具，并为MPC中的某些基本问题提供了新的启示。这些包括通过推出来增强稳定性，通过使用确定性等效性来处理不确定性，MPC在涉及更改系统参数的自适应控制设置中的弹性以及由牛顿方法所暗示的超线性绩效界限提供的见解。
ACM AM Turing奖授予了两名领导的研究人员
纽约，纽约，2025年3月5日 - ACM，计算机协会，今天，Andrew G. Barto和Richard S. Sutton是2024 ACM A.M.的接受者图灵（Turing）因发展强化学习的概念和算法基础而奖。在从1980年代开始的一系列论文中，Barto和Sutton介绍了主要思想，构建了数学基础，并开发了强化学习的重要算法，这是创建智能系统的最重要方法之一。Barto是马萨诸塞大学阿默斯特大学的信息和计算机科学名誉教授。Sutton是艾伯塔大学（University of Alberta）的计算机科学教授，Keen Technologies的研究科学家，AMII的研究员（Alberta Machine Intelligence Institute）。ACM A.M.图灵奖，通常称为“计算机上的诺贝尔奖”，带有100万美元的奖金，并提供了Google，Inc.提供的财务支持。该奖项以英国数学家Alan M. Turing的名字命名，他阐明了计算机的数学基础。什么是强化学习？人工智能（AI）的领域通常与建造代理有关，即感知和行动的实体。更聪明的代理人是那些选择更好的行动方案的代理商。因此，某些行动方案比其他行动更好的概念是AI的核心。奖励 - 从心理学和神经科学中借来的一个术语 - 指示提供给与其行为质量相关的代理商的信号。强化学习（RL）是学习信号更成功地学习的过程。从奖励中学习的想法已经熟悉了数千年。后来，艾伦·图灵（Alan Turing）1950年的论文“计算机和智能”，解决了“ can can
MISS-SNF：一种多模式患者相似性网络集成方法来处理完全缺失的数据源
动机：精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防，诊断，预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂，异质和潜在高维数据来源（例如多摩学和临床数据）的非平凡整合。在文献中，已经提出了几种方法来管理丢失的数据，但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时，这是临床实践中相对常见的状况。结果：我们提出了Miss类似网络融合（MISS-SNF），这是一种新型的通用数据集成方法，旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性，并且是“任务不可知论”，从某种意义上说，可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集（TCGA）的九个癌症数据集的实验分析表明，Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组，并具有差异性生存率。可用性和实现：在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外，截肢实验表明，MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测，完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。
基因编辑，身份和收益
可以用从进化生物学借来的适当术语来描述凝结物理学的进展：标点平衡。该术语用于描述物种进化中的突然跳跃，这些进化是由长期（称为停滞的长期）所产生的，几乎没有或没有明显的变化。在1980年代初期，由于发现裂纹的量子大厅的效应，凝结的物质发生了范式转移，并且理论上的预测是，这种系统可以作为一种新兴的现象，既有玻色子也不是玻色子，也不是费米子。之后，长期以来以缓慢的速度以缓慢的节奏进行了实验和理论。将近四十年后，这些发展最终达到了两个精美的实验，共同提供了迄今为止任何人所做的最强大的实验证明[1，2]。每个实验都检测到最简单的变量的任何人，因为它们获得了一个分数相，该相位阶段会在玻色子和费米子之间进行固定。一个实验测量粒子相关性。这项技术测量了粒子喜欢束缚在一起的程度：玻色子束在一起，费米斯喜欢分开，任何人都在介于两者之间做某事。另一个使用互联仪来查明通过环绕另一个粒子在另一个粒子周围获得的相位的相位。该实验利用了颗粒的交换特性。两个玻色子的互换坐标将2的量子机械相添加到总波函数中，而对于两个fermions，其pi和两个人在两个介于两者之间的位置。在2012年，Majorana Fermions的第一个实验签名除了这些简单的人，量子霍尔系统有望实现更多异国情调的人，例如Majorana fermions，它们对它们编织的顺序敏感 - 该属性可以实现量子计算的某些方案[3]。Majorana fermion是其自身的反粒子，于1937年提出，很长一段时间以来，它似乎与凝聚的物理学无关。在21世纪理论的转弯预测[4，5]时，马利亚纳斯也可能发生在冷凝的物质系统中。
深部地热能系统主要挑战与耦合储能的增强型创新开发模式
hibit降低了渗透性，因此需要建立有效的地热系统（EGS）以利用深度地热能。在EGS中，用于液压压裂用于储层刺激，以人为增强的地热储层具有较高的渗透性。当前的深地热储量刺激技术主要是从石油和天然气部门采用的液压压裂过程中借来的，对刺激性能，地震风险控制和有效的地热储层的热萃取产生了限制。这项研究总结了深度地热能的液压压裂的特征：（1）剪切机理主导着断裂诱导的损伤。（2）冷水注入诱导的差分温度所产生的拉伸应力鼓励裂缝进一步传播。（3）连续的水注入使孔压力保持高于地层压力，从而为裂缝保持良好的条件保持开放。因此，EGS中的液压压裂不需要支撑剂。这与石油和天然气井的液压破裂完全不同，这在很大程度上依赖于支撑剂。此外，这项研究系统地分析了EGS的四个主要挑战：低发电能力，注入和生产井之间的连通性差，诱发破坏性地震的风险以及在没有补贴的情况下获得利润的困难。这项研究通过数值模拟研究了Regs的优势。根据创新的破裂和能量回收的各个方面，本研究提出了一种与能源存储相结合的创新增强的开发模式，称为再生工程的地热系统（REGS）。结果表明，与水平井以及不等的间距，区域和注射水的体积的多阶段分裂可以增强注入和生产井之间的连通性。破裂过程在Regs中进行了优化。具体来说，采用了多阶段裂纹。在每个阶段，早期的水注射率迅速增加，并在晚期逐渐下降。这可以防止在井眼压力下突然波动，从而控制诱发地震的幅度并防止破坏性地震。Regs整合了可再生能源的大规模地下存储，实现了多能补充并增强了Regs项目的生产寿命和盈利能力。这项研究的最终成员将为试点项目和标准化促进技术的标准化奠定基础，用于融合的热量和发电，与储能集成在一起，用于中国深地热能。
吉布森和时间：直接感知的时间框架
“空间”被感知到“时间”的想法被记住在我们的思想背面。但是从物理学借来的这些抽象不适合心理学。相邻的顺序和连续的顺序是更好的抽象，并且没有分开发现（Gibson，1966，第276页）。尽管在一篇阅读中，这一说法似乎几乎是无害的，但我认为这远非案件。实际上，这实际上是一个强烈的警告，实际上是禁止的，它依靠并采用了时空的物理概念，即其“抽象”的“抽象”更加空间和时间 - 这实际上是在说明时空的形而上学，这基于其实现物理学框架的数学解释框架。嵌入此陈述的章节，即使不是整个工作的大部分，也是研究这些抽象无法持有的分析练习。但是，作为律师，上述引用当然并没有被视为排除建模的心理学，感知和对物理学的大脑，并且在随后的理论上肯定没有这样对生态框架明确建立在量子机制上的生态框架方程（Shaw＆Kinsella and dictitiativition of Strepation of the Icological框架，否则），或者是在Quinsella Mechanics的波动方程式上进行建模的。直接记忆的时空（史密斯，即将到来）。但吉布森隐含地说，心理学以及显然生态心理学必须在空间和时间的不同形而上学。这是我打算在这里明确的。让我从吉布森 - 纳克（Gibson-Anecdote）开始，该吉布森（Gibson-Anecdote）可能会（或应该）暂停将生态概念适合当前物理学的努力。只有在这个框架内，他的“直接感知”才能获得真实的理解性，以及隐含和同盟的直接记忆概念 - 他看似奇怪的宣言将大脑作为“记忆的“储藏室”……正在稳定”（1966年，第277页）。Gibson在相对论时期，大多数人都熟悉了特殊相对论（此后，SR）的概念，这意味着“时空块” - 一种冷冻的4-D多种流形，在这种概念中没有变化，在这种情况下，所有这些都已经放置了过去，过去，现在和未来（图1）。这被认为是“同时性相对性”的含义，因为没有可以定义“通用平面”的“平面平面”，即，没有普遍存在作为在未来所有下一个“要点/事件”的宇宙中定义的前进平面。在1975年，这对我来说已经成为一个问题。我的博士论文是在建立一个论点，即吉布森的理论必须放在亨利·伯格森的框架内，以使吉布森的连贯性，即，实际解释了外部世界形象形象的起源 - 咖啡杯在桌面上“在桌子上”在桌面上“在桌子上”，并用勺子搅动，表面旋转（请注意，这就是一个时间，这就是一个时间播放的事件 - 洞察力。”但是伯格森有不同的时间模型来使自己的模型“去” - 实际上是另一种
土地经济指导计划
我于1982年到达彭布罗克学院（Pembroke College）学习经济学和计算机科学，跟随父亲和祖父的脚步。经济学非常乏味，但是计算机科学非常困难，所以几周后我搬到了土地经济。，我在该部门感到宾至如归，因为我一直对地理感兴趣，因为即使我也在从事经济学A级课程，也从贝达莱斯学校完成了第四学期的录取考试。在剑桥时，我积极参与（自由市场）政治，并促进了梅萨。我于1985年毕业。我被授予了大学毕业后的著名价格沃特豪斯研究生计划的一席之地，但是随着时间的距离，我意识到这将是一个错误，我太渴望了，无法获得成功的独立商业职业所需的经验，尤其是在刚刚接近“大爆炸”的城市中，坐在侧面旁边学习了更多的时间。一个不错但艰难的选择，当然，所有城市的毕业生计划都已填补，所以我不得不在我的同龄人的2/3薪水中，在一个小型经纪人的劳里·米尔班克（Laurie Milbank）的薪水中，我不得不从事“真正的工作”，这是在一个小型经纪人的劳里·米尔班克（Laurie Milbank）上，这是在曼哈顿（Manhhattan）的美国人吞咽的过程中。这是我有史以来最难的，这是一个非常陡峭的非PC学习曲线。我搬到了澳大利亚经纪人瓦尔曼斯，然后搬到澳大利亚悉尼，成为25岁的母公司的董事，并于1988年以18万美元的薪水驾驶借来的梅赛德斯。从那时起，我就没有为任何人“工作”，这对我很重要。的确，我自1998年以来一直担任英国荣誉领事。我在那里工作，直到沃尔曼斯（Wallmans）折叠（不是我的错），作为重组的一部分，我搬到了墨尔本的澳大利亚国家银行，当他们折叠时，我被澳大利亚最大的银行（1990 - 1年的英联邦）继承。我的突破是在俄罗斯远东建立一家金融业务很早就梦dream以求，尽管不说俄罗斯，没有任何当地的联系，但我第一次去弗拉基沃斯托克旅行了一个月，在一艘集装箱船上，在一艘封闭的城市中，在垂死的苏联时代，苏联濒临灭绝的城市，随着苏联的繁荣而与Halloween 1991年的Halloween 1991。我结交了朋友，收集了想法，并回到了圣诞节回家，我创立了太平洋双子座（在40个初始股东中有70％是双子座！）创建了领先的投资公司Tiger Securities，该公司通过令人难以置信的野生1990年代积极投资于数百家俄罗斯公司，并从1992年开始居住在弗拉基沃斯托克（Vladivostok），并且仍然经常去那里。市场放缓使我从2000年开始在澳大利亚花费更多的时间，然后在2006 - 9年度我是股票市场基金经理PXP的创始人董事。然后，我将基地搬到了2009年的伦敦巴恩斯（Barnes），在那里我仍然居住，主要是在家里工作，管理全球投资经常担任董事长。一个例子是我在2012年与电信老将朋友创立的切尔姆斯福德批发 - 电信业务，今年将
2023-24儿童疫苗（VFC）流感疫苗
问：我们可以借给儿童疫苗（VFC）流感疫苗吗？ A：No. VFC流感疫苗绝不应在不含VFC的儿童上使用。 问：如果我的VFC流感疫苗还没有到达，我办公室里有一个符合VFC的孩子，该怎么办？ A：在由于意外情况（例如延迟发货）导致VFC季节性流感疫苗缺乏的情况下，您可以使用私人储备季节性流感疫苗来接种符合VFC的儿童。 当使用相同的产品和演示文稿提供VFC股票时，应更换符合VFC资格儿童的私人储备剂量。 此类借口也必须在MCIR和疫苗借入日志中记录。 这个单向借用的异常是季节性流感疫苗独有的，是CDC的要求。 问：借用2023-24私人储备流感疫苗时，我需要记住什么？ A：借用的私人储备流感疫苗必须在VFC流感疫苗到达后立即用相同的产品代替。 VFC提供商应：•查看MCIR VFC疫苗订单历史记录并查找预订类型（PBK）以了解订购的内容。 •始终知道您订购的流感疫苗以及存储单元中当前的什么。 •知道，当您借用私人储备流感疫苗时，必须用相同的演示文稿替换（即，仅借用您已经订购的演示文稿）。 •更换剂量的借用疫苗，并记录MCIR和疫苗借入日志中的所有借用。 问：关于流感疫苗的问责制和库存管理我应该知道什么？ 要记住的关键点：问：我们可以借给儿童疫苗（VFC）流感疫苗吗？A：No.VFC流感疫苗绝不应在不含VFC的儿童上使用。问：如果我的VFC流感疫苗还没有到达，我办公室里有一个符合VFC的孩子，该怎么办？A：在由于意外情况（例如延迟发货）导致VFC季节性流感疫苗缺乏的情况下，您可以使用私人储备季节性流感疫苗来接种符合VFC的儿童。当使用相同的产品和演示文稿提供VFC股票时，应更换符合VFC资格儿童的私人储备剂量。此类借口也必须在MCIR和疫苗借入日志中记录。这个单向借用的异常是季节性流感疫苗独有的，是CDC的要求。问：借用2023-24私人储备流感疫苗时，我需要记住什么？A：借用的私人储备流感疫苗必须在VFC流感疫苗到达后立即用相同的产品代替。VFC提供商应：•查看MCIR VFC疫苗订单历史记录并查找预订类型（PBK）以了解订购的内容。•始终知道您订购的流感疫苗以及存储单元中当前的什么。•知道，当您借用私人储备流感疫苗时，必须用相同的演示文稿替换（即，仅借用您已经订购的演示文稿）。•更换剂量的借用疫苗，并记录MCIR和疫苗借入日志中的所有借用。问：关于流感疫苗的问责制和库存管理我应该知道什么？要记住的关键点：A：VFC疫苗的问责制是管理VFC库存的重要组成部分。MCIR进行编程，以确保考虑所有VFC疫苗剂量。当您借用符合VFC资格的孩子的私人储备流感疫苗时，您必须在MCIR内记录疫苗库存管理（VIM）系统中的操作。VFC提供商必须：•维持两个单独的清单：一个适用于VFC资格的儿童，另一个用于私人保险的孩子；两种库存都必须有足够的疫苗。•在VIM中管理一个私人储备清单，以准确替换借来的流感疫苗。•知道如何正确记录MCIR和疫苗借入日志中的借用和更换交易。•在MCIR评论部分中提供有关借用的详细信息，包括何时更换剂量。•不要借用比通过VFC预先预订的更多私人货物疫苗。
在激发状态下的量子保真度敏感性...
由于其两维的性质以及存在两个良好的物理极限 - 线性和弯曲的配置，以及中间性构造 - 质中性物种 - 质膜（Quasilinear）物种 - 由大峰值运动使其富有谱图，因此，的研究已被促进了自由度的研究。 Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。 光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。 以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。 水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。 最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。 这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。的研究已被促进了自由度的研究。Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。这是一个从经典力学借来的概念，一旦系统能量足够大以探测局部鞍点或最大值，以防止定义全球动作角变量的定义[14]。非矛盾分子物种中弯曲振动的理论建模需要特殊工具，因为较大的振幅振动自由度强烈地伴随着自由度和旋转的自由度。这项工作后来扩展到了半irigid bender hamiltonian [16]和一般的semirigid bender hamiltonian [17]。基于上述开发的模型[18]目前是分析非矛盾分子光谱的标准方法，其中同时考虑了旋转和振动自由度的同时考虑实验术语值的建模和量子标签的分配所需。代数方法，尤其是Vibron模型是传统的分子模型的传统内部差异方法的替代方法。该模型基于对称考虑因素，并在很大程度上依赖于Lie代数的特性[19]。Vibron模型（VM）属于一个模型家族，该模型分配了U（n + 1）代数为n维问题的动力学或频谱生成代数[20]。类似的模型已成功地应用于哈德子[21,22]和核[23-25]的结构的建模。2DVM定义了一种形式主义，该形式主义能够建模弯曲程度的线性和弯曲限制案例，以及表征中间情况的大幅度模式[30-33]。在原始的Vibron模型形式主义中，由Iachello引入，双子型分子物种的反振动激发被视为集体骨气兴奋[26]，并且动态代数为u（3+1）= u（4），由于自由度的相关程度[25,25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化Vibron模型形式主义以有效地处理多原子系统的需求，自然而然地驱动着vibron模型（2DVM）的二维极限的制定[28,29]。最近发表了在本工作中使用的代数哈密顿量的四体操作员的扩展[34]。2DVM也已用于耦合弯曲器的建模[28，35-37]，拉伸弯曲中的相互作用[38-41]和异构反应中的过渡态[42]。