退化性疾病,包括逐渐损害细胞和组织功能的各种疾病,代表了现代医学的主要挑战。这些疾病包括神经退行性疾病,例如阿尔茨海默氏症,帕金森氏病和亨廷顿氏病,以及各种肌肉性营养不良和视网膜退化,通常以由于细胞的故障或死亡而导致特定组织中功能的逐渐丧失。传统上,这些疾病的治疗策略受到限制,许多疗法仅提供症状缓解或减慢疾病的进展。在这种情况下,多种基因疗法为直接修饰基因和蛋白质表达的途径提出了令人兴奋的途径,这些基因和蛋白质有助于变性,可能改变分子水平的疾病结局。
一致性指数(C-Index)是用于评估预测模型性能的生存分析中的常用度量。在本文中,我们提出将C索引分解为两个数量的加权谐波平均值:一个用于排名观察到的事件与其他观察到的事件,另一个用于排名观察到的事件与审查案例。这种分解可以对不同生存预测方法之间的相对强度和劣势进行更细粒度的分析。通过基准比较与经典模型和最先进的方法以及本文提出的新的基于神经网络网络的方法(Surved),通过基准比较来证明这种分解的有用性。使用四个公开可用的数据集评估模型的性能,其审查水平不同。使用C-指数分解和合成审查,分析表明,深度学习模型比其他模型更有效地利用了观察到的事件。这使他们可以将稳定的C索引保持在不同的审查级别。与这种深度学习方法相反,当审查水平降低,因为它们无法改善对事件的排名与其他事件,因此经典的机器学习模型会恶化。
摘要:涉及多个不同物体的长马操纵任务对模仿学习提出了挑战,结果策略表现出较差的效率,概括和模块化。这些限制的核心是使用图像和绝对坐标系捕获世界状态。没有广泛的演示数据集,这些表示形式将策略限制为在封闭的空间位置,类别内实例甚至任务变化上操作。在本文中,我们提出了一种使用以负担性为中心的坐标框架来解决这些Challenges的方法。通过适当地重新定位此框架并使用此相对坐标系培训基于州的政策,我们证明我们不仅可以学习高度样本效果的操纵行为,而且可以推广到广泛的空间和类别内的范围。更重要的是,我们表明,这种表示使我们能够学习可以无缝组成的独立子验证,以解决复杂的,长的,多对象的任务,并具有对新任务变化的组成概括的模块化。我们在现实世界中涉及5个不同对象,13个类别内对象变化和7个不同的子任务的实际茶服务任务上进行了广泛的验证,这些方法表现出了广泛的空间变化,证明了我们解决整个长途任务的能力,仅需10个演示。视频演示和代码将在polition-decomposition.github.io上找到。
*通讯地址:美国亚特兰大埃默里大学医学院心脏病学系克里斯蒂安·伊恩(Christian Ian),美国佐治亚州30322;电子邮件:Christian@44gmail.com版权所有:©2024 Ian C.这是根据Creative Commons Attribution许可条款分发的开放式文章,只要原始作者和来源被记入任何媒介,它允许在任何媒介中使用,不受限制地使用,分发和复制。收到:2024年2月11日,手稿号JIGC-24-133675;编辑分配:2024年2月13日,PREQC No.P-133675;审查:2024年2月27日,QC号Q-133675;修订:2024年3月6日,手稿号 R-133675;发布:2024年3月13日,doi:10.37421/2684-4591.2024.8.234Q-133675;修订:2024年3月6日,手稿号R-133675;发布:2024年3月13日,doi:10.37421/2684-4591.2024.8.234
MTF DM将促进CMS,制造商和分配实体之间的数据交换,以支持谈判价格的有效和及时效果。同时,MTF PM将为制造商提供一项可选服务,以协助将其MFP退款转移到适当的分配实体。至关重要的是,分配实体只需要注册MTF DM即可。在加入MTF DM时,分配实体将指示他们是否喜欢以电子转移的资金转移形式接受MFP退款付款,这将是在注册时或纸质支票时进行分配实体的默认选择。由于参与MTF PM是制造商可选的,因此分配实体可以通过MTF PM或通过制造商建立的替代过程获得MFP退款。
时间分解是官方统计中常用的一种方法,用于对 GDP 等关键经济指标进行高频估计。传统上,这种方法仅依赖几个高频指标系列来生成估计值。然而,大量且不断增加的行政和替代数据源的盛行促使需要将这种方法调整为高维设置。在本文中,我们提出了一种新颖的稀疏时间分解程序,并将其与经典的 Chow-Lin 方法进行了对比。我们通过模拟研究展示了我们提出的方法的性能,强调了实现的各种优势。我们还探讨了它在英国国内生产总值数据分解中的应用,证明了该方法在潜在指标数量大于低频观测数量时能够发挥作用。
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