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大规模EHR中表型疾病进展的平台和相关的纵向风险因素，并应用于入射糖尿病com
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在连续时空学习自我调节的关注，并应用于顺序建议
用户的兴趣通常在现实世界中是动态的，这既提出了从丰富的行为数据中学习准确偏好的理论和实际挑战。在现有用户行为建模解决方案中，注意力网络的有效性和相对简单性被广泛采用。尽管进行了广泛的研究，但现有的关注仍然受到两个局限性：i）判例的关注主要考虑了用户行为之间的空间相关性，而是相对于连续时空中这些行为之间的距离少了； ii）这些注意事项主要对过去所有行为提供了密集且没有区别的分歧，然后专心地将它们编码为输出潜在表示。这在实际情况下不合适 - 用户的未来动作与她/他的历史行为的一小部分相关。在本文中，我们提出了一个新颖的注意网络，名为“自我调节的注意”，该网络对复杂且非线性发展的动态用户偏好进行了建模。我们从经验上证明了我们方法在顶级接收授权任务上的效率，并且三个大型现实世界数据集的结果表明，我们的模型可以实现最新的性能。
了解药物敏感性并应对癌症耐药性 Jeffrey W. Tyner 1,2、Franziska Haderk 3,4,5、Anbarasu Kumaraswamy 6、Linda B. Bau
减少肿瘤细胞负担的治疗方法包括手术、放疗、化疗、靶向治疗或免疫治疗。许多肿瘤可以通过正常运作的免疫系统成功根除，其他肿瘤可以通过对肿瘤有细胞毒性和/或增强抗肿瘤免疫反应的治疗方案消除。然而，晚期肿瘤的完全缓解很少见，而且太多肿瘤会适应并对治疗产生耐药性。因此，治疗耐药性仍然是实现癌症患者所需“治愈”的重大限制。事实上，人们认为耐药性是大多数癌症相关死亡的根本原因。对这一问题的关注导致了几十年来对耐药性原因和可能的解决方案的广泛研究。导致耐药性的潜在原因有很多，包括肿瘤向耐药克隆的克隆进化（1）、多药流出泵的表达和/或活性增加（2）、癌症干细胞的难以捉摸的性质（3）以及表观遗传状态的转变在塑造这些细胞的可塑性中的作用（4）、微环境对癌症所有特征的影响（5），包括酸度变化（6），酸度变化在改变代谢状态方面发挥作用（7）和调节自噬等循环机制（8）。事实上，大多数这些原因在机制上是相互关联的，从而形成了复杂而动态的化学耐药环境，而有效的挽救方案通常难以实现。显然，这一重大的未满足的医疗需求需要新的方法来了解耐药性，以及更有效的治疗策略来预防或逆转促进肿瘤存活的耐药机制。理想情况下，这些新方法将建立在对肿瘤和肿瘤细胞在药物治疗下进化时发生的生物学变化、特定环境压力如何选择特定的肿瘤特征、以及可以与肿瘤分子特征协调的广泛细胞状态的转变等新的、细致的知识之上。
认识并应对与漏洞相关的风险指南：证据审查第二部分
6有关RMA和评分的更多信息，请参见：rast.rmascotland.gov.uk/risk-tools/ 7在进行研究时，该评级包括61个在八个部分中分组的工具。在2019年，该评分已更新了新的证据，现在包括74个在八个类似部分中分组的工具。本报告中的相关发现已更新，以反映最新的包含。
图表之间的因果关系，并应用于自闭症谱系障碍中功能性大脑连通性
摘要：图形/网络已成为数据建模的强大分析方法。此外，随着传感器技术的进步，动态的时间不断发展的数据变得越来越普遍。在这种情况下，一个兴趣点是对网络内部和网络之间的信息流的更好理解。因此，我们旨在推断网络时间序列之间的Granger因果关系（G-CAUSALITY）。在这种情况下，完善的矢量自回归模型的直接应用是不可行的。因此，我们需要一个理论框架来建模时间变化图。一种可能性是考虑一个具有时变参数（假定为随机变量）的数学图模型。假设我们识别图模型参数之间的g-causality。在这种情况下，我们可以使用它来定义图之间的g-果实。在这里，我们表明，即使模型未知，光谱半径也是某些随机图模型参数的合理估计。我们说明了我们的提议的应用，以研究对照组的大脑半球与被诊断为自闭症谱系障碍（ASD）的儿童之间的关系。我们表明，ASD和对照之间的G-伴侣强度从大脑的右侧到左半球有所不同。
在连续时空学习自我调节的关注，并应用于顺序建议
用户的兴趣通常在现实世界中是动态的，这既提出了从丰富的行为数据中学习准确偏好的理论和实际挑战。在现有用户行为建模解决方案中，注意力网络的有效性和相对简单性被广泛采用。尽管进行了广泛的研究，但现有的关注仍然受到两个局限性：i）判例的关注主要考虑了用户行为之间的空间相关性，而是相对于连续时空中这些行为之间的距离少了； ii）这些注意事项主要对过去所有行为提供了密集且没有区别的分歧，然后专心地将它们编码为输出潜在表示。这在实际情况下不合适 - 用户的未来动作与她/他的历史行为的一小部分相关。在本文中，我们提出了一个新颖的注意网络，名为“自我调节的注意”，该网络对复杂且非线性发展的动态用户偏好进行了建模。我们从经验上证明了我们方法在顶级接收授权任务上的效率，并且三个大型现实世界数据集的结果表明，我们的模型可以实现最新的性能。
在量子退火器上解决复杂的特征值问题，并应用于量子散射共振
受欢迎程度，因为它可以完全控制量子和计算本身。在文献中，变异量子本质量器（VQE）9–11是基于门的量子计算机实现的最流行算法之一。该求解器成功地用于计算分子的电子基态能，这是计算化学中最重要的基本问题之一。绝热量子退火是另一种可能不流行的量子计算模型。在此模型中，该计算基于将初始（易于培训）的哈密顿量转换为最终（目标）哈密顿量的慢速转换。最初的汉密尔顿人绝热的基态成为最终哈密顿的基态。在实践中，必须将给定的问题提出为ISIN问题或等效的二次不受约束的二进制优化（QUBO）问题。具体来说，QUBO求解器找到了QUBO函数X t Qx的最小值（称为目标函数），其中Q是描述问题的矩阵，而X是二进制字符串（ZEROS和ONE）。最小值，最佳解决方案字符串x = x opt。如果可以将问题转换为QUBO问题，则可以在退火器上求解，否则无法在该类型的量子设备上解决。这大大降低了量子退火的适用性，因为并非每个问题都是可转换的。与基于门的量子计算机相比，
根据二维数据构建和优化三维图谱并应用于小鼠大脑发育
摘要 3D 成像数据需要 3D 参考图谱才能进行准确的定量解释。现有的从 2D 衍生图谱生成 3D 图谱的计算方法会产生大量伪影，而手动管理方法则需要大量劳动力。我们提出了一种 3D 图谱构建的计算方法，通过识别底层成像数据中的解剖边界并使用这些边界来指导 3D 转换，大大减少了伪影。解剖边界还允许将图谱扩展到完整的边缘区域。将这些方法应用于 Allen 发育小鼠大脑图谱 (ADMBA) 中的八个发育阶段，可以得到更全面、更准确的图谱。我们从 15 个完整的小鼠大脑生成了成像数据来验证图谱的性能，并观察到了定性和定量的改进（图谱和解剖边界之间的一致性提高了 37%）。我们提供 MagellanMapper 软件和八个 3D 重建的 ADMBA 图谱作为流程。这些资源有助于在样本之间和整个发育过程中进行全器官定量分析。
超出规模和范围：探索美国特种作物生产的经济驱动力，并应用于毛豆
特种作物被认为是高风险，高回报的，但与传统的行作物相比，种植者面临着不同的风险。随着传统的划分作物，规模经济和范围经济是增加经济利用能力的关键因素。但是，增加特种作物业务的经济利益提出了挑战，这些挑战限制了种植者轻松利用规模和范围经济的能力。作者讨论了美国种植的特种作物所特有的生产，财富，监管，价格和人力资源风险。我们将经济风险评估框架应用于分析美国的毛豆和目前的策略，以管理和减轻种植者面临的风险。我们得出的结论是，毛豆可能代表美国的替代作物，并建议需要未来的研究主题来优化产量并满足市场需求。