基于概念的解释方法,例如Conept瓶颈模型(CBMS),旨在通过将这些概念准确地归因于Net-Net Work的特征空间的关键假设,旨在通过将其决策与人为理解的概念联系起来,以提高机器学习模型的可解释性。但是,这种基本假设尚未得到严格验证,主要是因为该领域缺乏标准化的群众和基准来评估此类概念的存在和空间对齐。为了解决这个问题,我们提出了三个指标:概念全球重要性指标,概念存在和概念位置指标,包括一种可视化概念激活的技术,即概念激活映射。我们基准了事后CBM,以说明其能力和挑战。通过定性和定量实验,我们证明,在许多情况下,即使是由事后CBMS确定的最重要的概念也不存在于输入图像中。此外,当它们存在时,其显着性图无法通过在整个对象上激活或误导相关概念特异性区域来与预期区域保持一致。我们分析了这些局限性的根本原因,例如概念的自然相关性。我们的发现不需要更仔细地应用基于概念的解释技术,尤其是在空间解释性至关重要的环境中。
摘要:人类肽酶失调与癌症,高血压和神经变性等多种疾病有关。病毒蛋白酶的一部分对于病原体的成熟和组装至关重要。几十年的研究致力于探索这些宝贵的治疗靶标,通常用基于合成底物的抑制剂来解决它们,以阐明其生物学作用并开发药物。基于肽的抑制剂的合理设计为获得各种研究工具和候选药物提供了快速的途径。非共价修饰符在历史上是由于其可逆酶结合模式而导致的蛋白酶抑制作用的首选,因此可能更安全。然而,近年来,共价性不可逆抑制剂正在复活,其相关出版物,临床前和临床试验以及FDA批准的药物的急剧增加。取决于上下文,共价修饰符可以提供更有效和选择性的候选药物,因此需要较低剂量,从而限制了脱靶效应。此外,这种分子似乎更适合解决癌症和耐药性耐药性的关键问题。在可逆性和不可逆的抑制剂的边界,新药类别是基于共价肽的抑制剂,随着FDA在2003年获得FDA的批准,迄今为止又有4个其他4个列表。该领域的亮点是第一种口服Covid-19药物Nirmatrelvir的快速发展。1。简介共价可逆抑制剂理论上可以提供可逆修饰符的安全性,并结合其不可逆转的对应物的高效力和特异性。在此,我们将介绍基于共价可逆的基于肽的抑制剂的主要群体,重点是其设计,合成和成功的药物开发计划。
Amoroso , N.、la Rocca , M.、Bellantuono , L.、Deacono , D.、Fanizzi , A.、Lella , E.、Lombardi , A.、Maggipinto , T.、Monaco , A.、Tangaro , S. 和 Bellotti , R. (2019)。深度学习和多重网络用于精确模拟大脑年龄。衰老神经科学前沿,11,1 – 12。Bashyam,VM,Erus,J.,Doshi,M.,Nasrallah,M.,Truelove-Hill,M.,Srinivasan,D.,Mamourian,L.,Pomponio,R.,Fan,Y.,Launer,LJ,Masters,CL,Maruff,P.,Zhuo,C.,。Völzke,H.,Johnson,SC,Fripp,J.,Koutsouleris,N.,Satterthwaite,TD,...... Davatzikos,C.(2020 年)。基于深度脑网络和全球 14,468 名个体的生命周期脑年龄和疾病的 MRI 特征。 Brain,143,2312–2324。Brown,TT,Kuperman,JM,Chung,Y,Erhart,M,McCabe,C,Hagler,DJ,Jr,Venkatraman,VK,Akshoomoff,N,Amaral,DG,Bloss,CS,Casey,BJ,Chang,L,Ernst,TM,Frazier,JA,Gruen,JR,Kaufmann,WE,Kenet,T.,Kennedy,DN,Murray,SS,... Dale,AM(2012 年)。生物成熟度的神经解剖学评估。当代生物学, 22, 1693 – 1698。Butler, ER、Chen, A.、Ramadan, R.、le, TT、Ruparel, K.、Moore, TM、Satterthwaite, TD、Zhang, F.、Shou, H.、Gur, RC、Nichols, TE 和 Shinohara, RT (2021)。大脑年龄分析中的缺陷。人脑映射,42,4092 – 4101。http://dx.doi.org/10.1037/0033-2909.101.1.13 Casaletto, K. B., Umlauf, A., Beaumont, J., Gershon, R., Slotkin, J., Akshoomoff, N., & Heaton, R. (2015)。针对 NIH 工具箱认知电池英文版的人口统计学校正规范标准。国际神经心理学会杂志, 21, 378 – 391。Chen, C.-L.、Hsu, YC、Yang, LY、Tung, YH、Luo, WB、Liu, CM、Hwang, TJ、Hwu, HG 和 Isaac Tseng, WY (2020)。通过迁移学习对基于扩散磁共振成像的大脑年龄预测模型进行推广。神经影像,217,116831。
(a)如果未在合同条款中确定其他基准或足够的后备条款,或者合同条款是为了确定可行和适当的替代基准,可行和适当的目的是为了确定可行和适当的目的,将评估并可以根据其程序和指导者的行为和行政人员的行为依赖于行业和指导者的行为和指导者的行为,并可以确定适当的替代费率。
,GIRG(管理员)管理的索引追求环境,社会或治理(ESG)目标,管理员完全或部分地依赖于公共信息来源和其他第三方来源。这包括企业的温室气体排放数据以及排除筛查数据。此外,管理员验证此类目标的能力可能受到相关时间点的基础成分的完整性,质量和细节的限制,以及有关全球法律,指南,法规和市场实践的状态和演变,相对于准备,跟踪和提供此类数据的全球法律,准则,法规和市场实践。因此,此类披露是在商业上合理的努力基础上进行的,并且可能会改变。特别是,可以针对用于提供公司ESG评级的方法引入新法律,准则或法规,这可能会影响管理员的巴黎一致或气候过渡指数排放以及相关的筛查和排除措施,并导致它们变化。公司排放数据和排除筛查数据可能不一致。由巴黎一致或气候转变指数排放,相关的筛查和相关披露以及相关披露也可能会发生变化,这是管理员对ESG数据来源进行的定期审查的结果。
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度,摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域,我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长,但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加,但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域,我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健,由于成本降低和生产效率提高,毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是,特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利,并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管,以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面,我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪,富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加,费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域,我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长,尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称,收入同比和环比均大幅增长,每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合,尤其是定制硅片的收入贡献增加,毛利率面临压力,但管理层已经充分传达了这种组合动态,因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
神经形态(脑启发)计算技术一直引起了研究人员的关注。最近,这种兴趣已经扩展到了商业领域,IBM和英特尔等主要工业参与者探索了技术,以及将神经形态解决方案商业化的启动公司,例如在低功率边缘系统中推断应用程序,通过到GPU的数据中心规模的替代方案,用于大型语言模型的GPU替代方案。随着这种商业兴趣的日益增长的重要性,能够比较和对比替代神经形态产品的优势和劣势,范围从米德(Mead)通过新颖的设备技术(例如,诸如Memristors)(例如,诸如MEAD)提供了基于内在的数字技术和大型数字技术的新型设备技术(例如,通过新颖的设备技术)提供的新型设备技术(例如,通过新型设备技术)偏爱米德(Mead)的开创性工作的替代性和缺点。这种比较需要基准作为比较的基础,但是当前神经形态技术的纯粹多样性为前瞻性基准带来了困难。这个重点问题旨在汇集一些关于神经形态基准测试的一些早期思考。这有各种形式,包括比较在两个不同的神经形态平台上的相同应用程序,并查看哪些应用显示出比常规解决方案具有神经形态优势。收集的论文代表了关于神经形态基准挑战的早期观点,但它们与此事的最后一句话相去甚远 - 在这里还有很多事情要做!
摘要 — 在非快速眼动 (NREM) 睡眠期间对脑电图慢波 (SW) 进行听觉刺激,当其在 SW 的上行阶段进行时,已被证明可以改善认知功能。对于 SW 幅度较低的受试者,如老年人或患有帕金森病 (PD) 等神经退行性疾病的患者,SW 增强尤其可取。然而,现有的估计上行阶段的算法在低脑电图幅度和 SW 频率不恒定时存在相位精度较差的问题。我们介绍了两种用于在自主可穿戴设备上实时估计脑电图相位的新算法。这些算法基于锁相环 (PLL) 和首次基于相位声码器 (PV)。我们将这些相位跟踪算法与简单的幅度阈值方法进行了比较。优化后的算法在相位精度、估计 SW 幅度在 20 到 60 µV 之间以及 SW 频率高于 1 Hz 的相位的能力方面进行了基准测试,这些记录来自健康的老年人和 PD 患者。此外,这些算法在可穿戴设备上实现,并在模拟睡眠脑电图以及对 PD 患者的前瞻性记录过程中评估了计算效率和性能。所有三种算法都在 SW 上行阶段提供了 70% 以上的刺激触发。PV 在瞄准低幅度 SW 和频率高于 1 Hz 的 SW 时表现出最高能力。实时硬件测试表明,PV 和 PLL 对微控制器负载的影响都很小,而 PV 的效率比 PLL 低 4%。主动听觉刺激不会影响相位跟踪。这项工作表明,在低幅度 SW 人群中,也可以在家庭睡眠干预期间使用可穿戴设备提供相位精确的听觉刺激。
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中,摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱,而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长,但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功,都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股,截至 2024 年,增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价,因为股价表现不佳。'
b'季度回顾 \xe2\x80\xa2 在截至 2024 年 12 月 31 日的季度中,摩根大通大型股增长策略的表现不及基准罗素 1000 增长指数。\xe2\x80\xa2 对 DR Horton 的增持是最大的拖累因素。第四季度上半段的疲软可归因于公司提供的需求前景较弱,而下半段的疲软则受美联储未来降息次数减少的潜在影响。\xe2\x80\xa2 对再生元制药的增持也导致股价下跌。该股下跌主要由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的第三季度收入和盈利增长,但向 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。我们在本季度减持了 Regeneron 的持仓。\xe2\x80\xa2 对 Netflix 的增持是主要贡献者。稳健的第三季度业绩、好于预期的 2025 年指引以及新内容的持续成功,都推动了该股在本季度走高。该股仍是一只高信服的持股,截至 2024 年,增持程度最高。\xe2\x80\xa2 对默克的减持也贡献了股价,因为股价表现不佳。'
