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野马套索 - MyNavyHR
我提到春天给万物带来了新的生机，因为这是再次为评估委员会做准备的季节。当地野马协会开始重组并传播信息，而路演则前往分享社区健康简报。这些努力都落在了那些在我们社区中扮演重要角色的人的肩上，我鼓励每个人都参与进来。看到当地活动的传单和公告真是太棒了；我们感谢那些已经参与其中的人的不懈努力，并希望你们中有更多人能自愿参与。我们都需要采取这些措施来支持我们的计划。社区活动对与会者来说是无价的，此外，它们还使许多申请人能够开始建立专业的指导关系。永远不要低估你作为野马每天的影响力。我们的行动是由我们周围的人来衡量的，所以我们必须成为我们被选中的专业人士。由于法定服务年限，我们将在未来几年失去很多 O6/O5 和 W5；新兴领导者必须开始承担这些角色。现在比以往任何时候都更重要的是参与其中。您无需成为 Mustang Association 的付费会员，即可参与社区招募活动以寻求帮助。走出去，传播信息；寻找有潜力的人并指导他们。您的努力可能会改变某人的生活和事业，因此请成为其他人找到我们社区之路所需的游戏规则改变者。
GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
基于相对小波包熵脑网络和改进的套索
运动成像（MI）脑电图（EEG）信号具有较低的信噪比，这在特征提取和具有高分类精度的特征选择方面带来了挑战。在这项研究中，我们提出了一种方法，该方法将改进的套索与缓解f结合起来，以提取小波数据包熵特征和大脑功能网络的拓扑特征。用于信号降解和通道过滤，根据r 2映射对原始MI EEG进行过滤，然后使用小波软阈值和一对一的多级多级得分公共空间模式算法。随后，提取了大脑网络的相对小波数据包熵和相应的拓扑特征。在特征融合后，杂种类和浮雕法被应用用于特征选择，然后分别是三个分类器和一个集合分类器。实验是在两个公共脑电图数据集（BCI竞争III数据集IIIA和BCI竞争IIA IIA）上进行的，以验证此提出的方法。结果表明，大脑网络拓扑特征和特征选择方法可以更有效地保留脑电图的信息并降低计算复杂性，并且两个公共数据集的平均分类精度均高于90％。因此，该算法适用于MI-BCI，并且在康复和其他领域具有潜在的应用。
通过基于工程化套索肽的强效和选择性双重 αvβ6/8 抑制剂克服免疫检查点抑制剂耐药性
肿瘤微环境 (TME) 中的整合素 v 6 和 v 8 已被证实能激活免疫抑制 TGF- ，这是一系列肿瘤对免疫检查点抑制剂产生耐药性的重要机制。在本研究中，我们展示了套索肽作为设计新疗法的多功能支架的效用。通过结合表位扫描、计算设计和定向进化，设计了一系列高效且选择性的双重 v 6/8 抑制剂。几种类似物，如套索肽 36 和 47 ，已被充分表征，并报告了物理化学、体外药理学和体内数据。套索肽 47 是 36 的一种半衰期延长衍生物，与检查点抑制剂联合使用时，已被证实可强烈增强小鼠抗 mPD-1 耐药肿瘤的敏感性。研究表明，47/抗 mPD-1 组合可在三阴性乳腺癌和卵巢癌小鼠模型中阻止肿瘤生长并使肿瘤消退。因此，TME 中表达的 v 6/8 整合素的双重抑制代表了一种有前途的肿瘤特异性策略，可克服 TGF- 驱动的耐药性并增强免疫检查点抑制剂的抗肿瘤功效。_________________________________________________
脆弱的Risc-Hiv的发展：在短期内预测艾滋病毒患者的短期脆弱风险的风险评分
方法：我们预测了美国七个艾滋病毒诊所的PWH风险。经过修改的自我报告的油炸表型捕获了脆弱的，包括疲劳，体重减轻，不活动和迁移率差。pwh没有脆弱的人被分成训练和验证集，然后直到变得虚弱或两年。贝叶斯模型平均（BMA）和五倍越过验证的套索回归选择了脆弱的预分法。预测因子是由BMA选择的，如果它们的概率大于45％的概率，则如果它们最小化平均误差，则通过套索选择了预测因子。我们包括了BMA和Lasso在脆弱的Risc-HIV中选择的年龄，性别和变量，通过将脆弱的事件与Cox模型中的每个选定变量相关联。在哈雷尔（Harrell）的C和提升图设置的验证中评估了脆弱的Risc-HIV性能。
ddml：双/辩护机器学习
描述变量选择方法已被广泛开发用于分析频繁主义者和贝叶斯框架中的高级幻象数据。此软件包可以通过沿贝叶斯分层模型的线进行开发的尖峰和单位分位数（组）套索的实现，但通过使用预期 - 示数（EM）algorithm的频繁定期化方法深深地植根于频繁的正规化方法。与其非稳定替代方案（同样在包装中也实现）相比，Spike and-Slab tile lasso可以根据偏斜性和异常值来处理数据不规则性。此外，还以对高维纵向数据的分位数/最小平方不同的系数混合效应模型的形式进行了拟合尖峰和slab分位数套索及其非舒适对应的程序。此软件包的核心模块是在“ C ++”中开发的。
优化理论的基本原理，适用于机器学习
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。说实话，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。说实话，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。