(https://journals.plos.org/plosone/s/materials-and-software-sharing)。各国政府拥有融资能力,必须参与开放科学,例如美国国立卫生研究院(Collins and Tabak,2014 年)和法国政府(https://www.ouvrirlascience.fr/second-national-plan-for-open-science/)。最后,整合开放科学并创造
(物理科学)介绍在设计研究,分析数据并报告结果时,重要的是要考虑发现的可重复性。可再现的工作为科学界提供了可靠的基础,可以在其中建立未来的工作。在多个样品/设备上执行适当的测量类型和数量,可为实验中存在的可变性程度提供信息。了解存在多少随机变化,可以做出更有意义和准确的解释。对于物理研究,我们可以定义三种主要类型的可重复性标准:样本/设备可重复性,测量可重复性和分析可重复性。
医学图像计算 (MIC) 致力于通过计算方法分析医学成像数据并通过实验对其进行评估。因此,它是一门实验科学。可重复性是所有实验科学进步的基石。与许多其他领域一样,人们主要担心 MIC 的可重复性不令人满意。然而,可重复性不是一个单一的概念,而是一个范围,研究人员经常误解它。此外,尽管已经采取了一些措施来促进 MIC 社区的可重复性,但目前尚不清楚这些措施是否有效。本章的目标有三个:i) 为读者提供 MIC 可重复性的必要概念;ii) 描述已实施的措施并评估其中一些措施;iii) 概述可能采取的一些新行动。本章首先介绍一个概念框架,该框架区分了不同类型的可重复性以及可重复研究的主要组成部分。然后,介绍 MICCAI(医学图像计算)当前如何评估可重复性
¹Allergology and Pulmonology Unit, 3rd Pediatric Department, National and Kapodistrian University of Athens, “Attikon” University General Hospital, 12462, Athens, Greece ²First Department of Internal Medicine, Democritus University of Thrace, Uni- versity Hospital of Alexandroupolis, 68100, Alexandroupolis, Greece ³Department of Nutrition and饮食学,健康科学与教育学院,哈罗科皮奥大学,17676年,雅典,希腊,希腊⁴营养与饮食学部门,“阿特基康”,“阿特基”大学综合医院,12462年,雅典,希腊,雅典,营养与食品科学研究所,营养和食品技术学院。 ⁶意大利阿维利诺州83100国家研究委员会食品科学研究所 *这些作者同样贡献
2加顿商学院经济学系,肯塔基大学,肯塔基州肯塔基州肯塔基州,美利坚合众国2加顿商学院经济学系,肯塔基大学,肯塔基州肯塔基州肯塔基州,美利坚合众国
算法可重复性衡量机器学习算法的输出偏差,而训练过程中发生了较小的变化。先前的工作表明,一阶方法需要权衡融合率(梯度复杂性)才能获得更好的可重复性。在这项工作中,我们挑战了这一看法,并证明在各种错误的甲骨文设置下,可以实现最佳的可重复性和近乎最佳的收敛保证。特别是,鉴于不精确的初始化Oracle,我们基于正则化的算法达到了两全其美的最佳 - 最佳的可重复性和近乎最佳的梯度复杂性 - 用于最小化和最小值优化。使用不精确的梯度甲骨文,近乎最佳的保证也可用于最小值优化。此外,在随机梯度甲骨文中,我们表明随机梯度下降在可重复性和梯度复杂性方面都是最佳的。我们认为,在凸优化的背景下,我们的结果有助于增强对可重复性连接权衡的理解。
从多能干细胞(PSC)驱动有效和纯净的骨骼肌细胞分化一直在挑战。在这里,我们报告了一种优化的方案,该方案在短时间内生成具有较高效率和纯度的骨骼肌祖细胞。使用明显的和物种特异的方案将人类诱导的PSC(HIPSC)和鼠类胚胎干细胞(MESC)指定到中胚层肌原性命运中。我们使用了特定的成熟培养基来促进人和小鼠成肌细胞种群的终端分化,并生成与大量细胞周期停滞的PAX7 +细胞相关的肌管。我们还表明,肌管的成熟是通过塑性特性,细胞密度和肌源性祖细胞百分比来调节的。鉴于肌源祖细胞的产生和分化肌纤维的效率很高,该方案为组织工程,肌肉营养不良的建模以及评估体外的新治疗方法提供了有吸引力的策略。
所有热电偶均应至少25.4毫米[1英寸]远离任何墙壁或舱壁。应在Ager内部的正常工作区域均匀分布热电偶,并应记录位置。将十个热电偶用于较大的老年人,八个较小的老年人应使用。例如,如果Ager使用五个小抽屉,则在抽屉前半半的热电偶就足够了。如果不使用抽屉,则应在通常放置零件的区域周围分布热电偶。
作者:B Voelkl · 2020 · 被引用 297 次 — 回答这个问题需要考虑鼓励变革的力量和阻碍研究人员接受生物学的阻力。