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研究人员将AI与猪医学中的人类评估者进行了比较
“在我们的研究中，我们要求专家评估一系列数百张图像，但我们重复了一些图像，以查看专家是否每次都会以相同的方式评分。”“我们了解到的是，人类评估者与个人非常一致 - 彼此相关，评估人员经常不同意，但是同一评估者很可能以相同的方式评分重复图像。
使用机器学习方法在高能量物理学中的数据分析
这个科学启动项目涉及使用机器学习（ML）方法对蒙特卡洛（MC）数据集进行分析。该数据集由实验性Hadronic Physics Group（Hadrex）与Alice实验直接合作，该实验与大型强子对撞机（LHC）直接合作。该研究专门针对多震颤的重子（例如ξ⁻，ξ⁺等）以及随后的衰减，这是一个称为“级联衰变”的过程。主要目的是使用生成机器学习模型通过其次要衰减来重建这些粒子。通过综合与实验观察相吻合的现实数据，该项目旨在优化常规的高能物理学分析并增强数据分析算法，以搜索稀有可观察物。为了应对这一挑战，采用了条件表格生成对抗网络（CTGAN）模型。结果表明，CTGAN在复制可变分布的同时有效地保留了原始数据的物理和内在相关性，从而增强了其改善高能物理学数据驱动研究的潜力。
COVID疫苗在今年冬天提供了一些保护，估计表明 人类染色体在超速前进化以给我们提供更好的大脑，但是有一个捕获 组合疗法的新目标点挫败了癌症治疗中的多药耐药性 放错位置的神经元可能会破坏大脑的接线并导致发育障碍 改变肿瘤微环境可能会减少白血病免疫疗法后的复发 抗宿舍药物阻碍了脑癌免疫疗法，研究表明 医学中的AI - 对患者自治的威胁？ 意外的副作用：间歇性禁食可能会减慢头发再生 为枫糖浆尿液疾病开发的基因疗法表明有望 与小鼠糖尿病保护相关的早期肠道微生物 研究人员发现了与长covid相关的大脑雾的根本原因 基因测试为有针对性的儿童癌症疗法提供了希望 迷幻药在冥想期间提高神秘经历...
今年冬天的疫苗接种水平和严重的共同水平的水平足够低，以至于CDC研究小组的数据中没有足够的患者来可靠地确定受疫苗受保护的儿童，可以防止非老年人的住院，或者阻止任何人患有严重的相互企业并发症或死亡。
兽医科学中的抗菌抗性
抗菌素抵抗（AMR）是一个复杂的问题，威胁到全球人类和动物健康，经济和安全。在人类临床实践，兽医医学和养殖动物中，抗生素不明显是问题的主要来源。有越来越多的证据表明，在动物农业中对抗生素的预防和生长促进目的无偶然地使用显着有助于动物相关细菌中AMR的发展。影响是巨大的；奥尼尔（O'Neal）的报告明确预测了到2050年，全球AMR造成的严重死亡率，发病率和灾难性的经济损失。有一个共识，应从一个健康的角度管理AMR，并结合有关人类，动物，食物链和环境中抗生素使用的全面信息。动物和野生动植物生态系统是抗多药（MDR）微生物和抗菌耐药基因（ARGS）的潜在储层，可以通过食物链或直接接触将人类传播给人类。存在质粒编码的抗性基因的存在升级了ARGS快速传播的风险。必须在AMR监视计划中包括并利用从动物病原体中收集的信息作为一个健康框架的一部分，因为人类和动物健康是相互联系的。这可以减少AMR的加速度，并为治疗人类疾病的抗菌剂提供更多选择。
FAPI RLT在肿瘤学中的治疗潜力
1。侯赛因国王癌症中心（KHCC）核医学系，安曼，11941，约旦。2。核医学和诊断成像科，人类健康部，核科学与应用系，国际原子能局，奥地利维也纳。3。大韩民国首尔国立大学医学院核医学系。4。大韩民国首尔国立大学研究生院生物医学科学系。5。大韩民国首尔大学首尔大学癌症研究所。6。大韩民国首尔国立大学医院核医学系。7。大阪大学医学院放射学系，大阪565-0871，日本。 8。 大阪大学辐射科学研究所，日本565-0871。 9。 分子成像和治疗部，奥斯汀健康，澳大利亚海德堡3084。 10。 墨尔本大学医学系，1853年澳大利亚墨尔本。 11。 Olivia Newton-John癌症研究所和La Trobe University，澳大利亚海德堡3084。 12。 医学院约旦大学，安曼11942，约旦。大阪大学医学院放射学系，大阪565-0871，日本。8。大阪大学辐射科学研究所，日本565-0871。 9。 分子成像和治疗部，奥斯汀健康，澳大利亚海德堡3084。 10。 墨尔本大学医学系，1853年澳大利亚墨尔本。 11。 Olivia Newton-John癌症研究所和La Trobe University，澳大利亚海德堡3084。 12。 医学院约旦大学，安曼11942，约旦。大阪大学辐射科学研究所，日本565-0871。9。分子成像和治疗部，奥斯汀健康，澳大利亚海德堡3084。10。墨尔本大学医学系，1853年澳大利亚墨尔本。11。Olivia Newton-John癌症研究所和La Trobe University，澳大利亚海德堡3084。 12。 医学院约旦大学，安曼11942，约旦。Olivia Newton-John癌症研究所和La Trobe University，澳大利亚海德堡3084。12。医学院约旦大学，安曼11942，约旦。
实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿
iorgulescu，J。B.等。 （2025）。 对实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿。 癌症细胞病理学，133（1），E22930。 https://doi.org/10.1002/cncy.22930本外部出版物中提供的数据和结论是由第三方在外部得出的，并且在iDylla™测定法的开发中尚未验证，或者在产品中包括BioCartis NV的当前标签中。 Biocartis NV产品设计为按照特定于产品的说明中所述使用。 idylla™KRAS，EGFR和BRAF突变测定法和Idylla™GeneFusion Assay仅用于研究用途（RUO），而不是用于诊断程序。 idylla™平台在欧洲符合2017/746的EU IVD法规，在欧洲标记为美国II级设备，该规定在美国的II类设备3009972873中被列为II类设备，并在许多其他国家注册。 Biocartis和Idylla™是欧洲，美国和许多其他国家的注册商标。 Biocartis NV拥有的Biocartis和Idylla™商标和徽标。 idylla™可在欧洲，美国和许多其他国家 /地区出售。 请与Biocartis代表一起检查可用性。 ©2025年2月，Biocartis NV。 保留所有权利。B.等。（2025）。对实体瘤细胞病理学中可靶向突变的当天分子测试 - 快速现场评估的下一个前沿。癌症细胞病理学，133（1），E22930。https://doi.org/10.1002/cncy.22930本外部出版物中提供的数据和结论是由第三方在外部得出的，并且在iDylla™测定法的开发中尚未验证，或者在产品中包括BioCartis NV的当前标签中。Biocartis NV产品设计为按照特定于产品的说明中所述使用。idylla™KRAS，EGFR和BRAF突变测定法和Idylla™GeneFusion Assay仅用于研究用途（RUO），而不是用于诊断程序。idylla™平台在欧洲符合2017/746的EU IVD法规，在欧洲标记为美国II级设备，该规定在美国的II类设备3009972873中被列为II类设备，并在许多其他国家注册。Biocartis和Idylla™是欧洲，美国和许多其他国家的注册商标。Biocartis NV拥有的Biocartis和Idylla™商标和徽标。idylla™可在欧洲，美国和许多其他国家 /地区出售。请与Biocartis代表一起检查可用性。©2025年2月，Biocartis NV。保留所有权利。
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。