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World File Search System推断
E11A 儿科推断
人用药品注册技术要求国际协调会 (ICH) 的使命是实现全球监管的更大协调，以确保以最节省资源的方式开发、注册和维护安全、有效和高质量的药品。通过协调世界各地区的监管期望，ICH 指南大大减少了重复的临床研究，避免了不必要的动物研究，标准化了安全报告和上市申请提交，并促进了全球药物开发和制造以及患者可用产品的质量的许多其他改进。ICH 是一个以共识为导向的过程，监管机构和行业各方的技术专家参与详细的技术和科学协调工作，最终制定出 ICH 指南。全球监管机构承诺一致采用这些基于共识的指南，对于实现安全、有效和高质量的药物对患者和行业的好处至关重要。作为 ICH 的创始监管成员之一，美国食品药品管理局 (FDA) 在每项 ICH 指南的制定中发挥着重要作用，这些指南随后被 FDA 采纳并发布作为行业指导。
人工智能推断的健康信息
人工智能 (AI) 可以从人们的行为中推断出健康数据，即使他们的行为与健康没有明显的联系。人工智能可以监控一个人的位置以追踪传染病的传播，仔细检查零售购买记录以识别孕妇顾客，并分析社交媒体以预测谁可能自杀。这些壮举之所以成为可能，是因为在现代社会中，人们不断与支持互联网的软件和设备互动。智能手机、可穿戴设备和在线平台监控人们的行为并产生数字痕迹，即他们行为的电子残留物。原始形式的数字痕迹可能不是很有趣或有用；一个人的位置、零售购买记录和互联网浏览习惯是相对平凡的数据点。然而，人工智能可以通过将数字痕迹转化为更有用的东西——新兴医疗数据 (EMD) 来提高数字痕迹的价值。EMD 是人工智能从原本微不足道的数字痕迹中推断出的健康信息。本文介绍了基于 EMD 的分析如何越来越多地被推广为解决公共卫生危机（例如 COVID-19 大流行、枪支暴力和阿片类药物危机）的解决方案。然而，几乎没有证据表明基于 EMD 的分析有效。更糟糕的是，它可能会造成重大伤害，而当前的隐私和数据保护法存在漏洞，允许公共和私人实体在未经人们知情或同意的情况下开采 EMD。在描述了 EMD 挖掘和分析的风险和好处之后，本文提出了六种不同的概念化这些实践的方法。最后提出了有效监管的初步建议。潜在的选择包括禁止或限制
水平基因转移推断
水平基因转移（HGT）是核进化的基本驱动力，促进了新的特征并适应新环境。尽管其重要性，但很少有系统地比较用于推断HGT的方法，这在我们对它们的相对优势和局限性的理解上留下了差距。验证HGT推理方法是由于缺乏可以证实历史转移事件的基因组化石记录而面临的质疑。没有经验黄金标准，通常会验证新的推理方法的模拟数据；但是，这些模拟可能无法捕获生物学复杂性，并且经常嵌入推理方法本身中使用的相同假设。在这里，我们利用HGT事件的趋势涉及多个相邻的基因来评估不同HGT插入方法的准确性。我们表明，分析基因树木之间基因的存在/不存在模式的方法始终优于基于基因树种树的重新征服的方法。我们的发现挑战了显式系统发育和解方法优于模拟者隐式方法的普遍假设。通过提供全面的台式标记，我们提供了选择适当方法的实用建议，并指示了未来方法论进步的途径。
DeepGoplus推断的数值稳定性
卷积神经网络（CNN）目前是可用的最广泛使用的深神经网络（DNN）架构之一，并实现了许多问题的最新性能。最初应用于计算机视觉任务，CNN可与具有空间关系的任何数据（图像之外）很好地运行，并且已应用于不同的领域。然而，最近的作品强调了DNN中的数值稳定性挑战，这也与它们对噪声注入的已知敏感性有关。这些挑战可能会危害其性能和可靠性。本文研究了预测蛋白质功能的CNN DeepGoplus。deepgoplus已经达到了最先进的性能，并可以成功利用并注释蛋白质组学中出现的蛋白质序列。我们通过量化基础流量数据扰动而产生的数值不确定性来确定模型推理阶段的数值稳定性。此外，我们探索了使用降低精确的浮点数格式进行DeepGoplus推断的机会，以减少记忆消耗和延迟。这是通过使用Monte Carlo Arithmetic仪器执行的来实现的，该技术可以在实验上量化点功能操作误差和VPREC，该工具以可自定义的流量流动点上的精度格式模仿结果。焦点放在推理阶段，因为它是DeepGoplus模型的主要交付，广泛适用于不同环境。总的来说，我们的结果表明，尽管DeepGoplus CNN在数值上非常稳定，但只能通过较低精确的流动点格式选择性地实现。我们得出的结论是，从预先训练的DeepGoplus模型中获得的预测在数值上非常可靠，并且有足够的现有旋转点格式有效。
《公约》对人工智能推断的法律保护......
19 其中包括：Humerick, M.《将人工智能视为个人事务：欧盟必须如何学会平衡个人数据隐私和人工智能的利益》[2018] 34(4) 圣克拉拉高科技法律杂志 < https://digitalcommons.law.scu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1633&context=chtlj >；Mitrou, L.《数据保护、人工智能和认知服务：通用数据保护条例 (GDPR) 是否“防人工智能”？》[2019] 爱琴大学信息与通信系统工程系；雅典经济与商业大学 - 信息学系 < https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3386914 >； Zarsky, T.《不兼容：大数据时代的 GDPR》[2017] 47(4) Seton Hall Law Review (2017) < https://ssrn.com/abstract=3022646 >。
因果推断：统计学习方法
1，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物学系| 2美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学遗传学系| 3美国密歇根州安阿伯市密歇根大学医学院| 4美国科罗拉多州奥罗拉（Aurora）的科罗拉多州Anschutz大学医学校园生物化学与分子遗传学系| 5蜂窝和分子生物学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇，美国加利福尼亚州诺斯里奇| 6国际人类基因组研究实验室，墨西哥Querétaro的JuriquillaQuerétaro大学NacionalAutónomadeMéxico（UNAM）| 7美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学地球系统科学系| 8 Biocontol和Molecular Ecology，Manaaki wherua - Landcare Research，Lincoln，新西兰| 9新西兰奥克兰大学奥克兰大学生物科学学院1，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物学系| 2美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学遗传学系| 3美国密歇根州安阿伯市密歇根大学医学院| 4美国科罗拉多州奥罗拉（Aurora）的科罗拉多州Anschutz大学医学校园生物化学与分子遗传学系| 5蜂窝和分子生物学，加利福尼亚州立大学，诺斯里奇，美国加利福尼亚州诺斯里奇| 6国际人类基因组研究实验室，墨西哥Querétaro的JuriquillaQuerétaro大学NacionalAutónomadeMéxico（UNAM）| 7美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学地球系统科学系| 8 Biocontol和Molecular Ecology，Manaaki wherua - Landcare Research，Lincoln，新西兰| 9新西兰奥克兰大学奥克兰大学生物科学学院
回归推断，具有AI或...
*作者按字母顺序列出。SH感谢ERC合并器Grant 864863的资金，该资金支持他和LB的时间。我们感谢Nick Bloom，Germain Gauthier，Evan Munro，David Rossell和Leif Thorsrud以及Aarhus，Bocconi，Bocconi，Bse，Bates，Bates，Columbia，Columbia，Eth Zurich，Eth Zurich，Zurich，LSE，LSE，LSE，LSE，LSE，澳大利亚储备银行，UCSD，UCSD，USC，USC，Wardich，Wardich，Wardrich，3岁文本 - 达塔（Text-As-Data）讲习班，2024年BSE夏季学院，2024年Fineml会议（USI Lugano），2024年2024年经济学夏季大会的机器学习（UCHICAGO），2024 NASM（Vanderbilt）（Vanderbilt），Esif-aiml（Cornell）（Cornell）和Esam（Monash）（Monash）con-Intortial in Internations on International and Parrence in International and Parron和2024 2024年Econdat秋季会议。我们还要感谢Kirill Safonov的出色研究帮助。
通过想象过去来推断未来
漫画书的单个面板可以说很多：它不仅可以描绘角色当前的位置，而且可以描绘他们的动作，动机，情感以及下一步可能做的事情。更普遍地，人类通常会从动态场景的静态快照中推断过去和未来事件的复杂序列，即使在他们从未见过的情况下也是如此。在本文中，我们建模人类如何进行如此快速，灵活的推论。在认知科学领域的一长串工作中，我们提供了一种蒙特卡洛算法，其推论与各种领域的人类直觉良好相关，而仅使用一个少量的，可认知的样本数量。我们的关键技术见解是我们的推理问题与蒙特卡洛路径追踪之间的令人惊讶的联系，这使我们能够将数十年的思想从计算机图形社区应用于这一看似无关的思维任务理论。
死因推断标准 - 世界卫生组织 (WHO)
本手册由世卫组织领导的专家组编写，其中包括 Carla AbouZahr（世卫组织）、Rajiv Bahl（世卫组织）、Linda Bartlett（联合国儿童基金会）、Zulfiqar Bhutta（阿迦汗大学）、Sidu Biai（班迪姆卫生项目）、Ties Boerma（世卫组织）、Peter Byass（于默奥大学）、Daniel Chandramohan（伦敦卫生和热带医学院）、Somnath Chatterji（世卫组织）、Richard Cibulskis（世卫组织）、Valerie Crowell（世卫组织）、Greet Dieltiens（热带医学研究所）、Rajesh Dikshit（国际癌症研究机构）、Cyril Engmann（北卡罗来纳大学教堂山分校）、吴凡（中国疾病预防控制中心）、Vincent Fauveau（联合国人口基金）、Olivier Fontaine（世卫组织）、Edward Fottrell（于默奥大学）、Vendhan Gajalakshmi（钦奈流行病学研究中心）、 Laragh Gollogly (世卫组织)、Yusuf Hemed (测量评估、北卡罗来纳大学和坦桑尼亚卫生部)、Abraham Hodgson (Navrongo 健康研究中心)、Mie Inoue (世卫组织)、Robert Jakob (世卫组织)、Prabhat Jha (多伦多大学)、Kathleen Kahn (阿金库尔卫生和人口计划)、Henry Kalter (约翰霍普金斯大学)、Paul Kowal (世卫组织)、 Osamu Kunii (联合国儿童基金会)、André L’Hours (世卫组织)、Doris Ma Fat (世卫组织)、Wahyu Retno Mahanani (健康指标网络)、Christopher Murray (西雅图华盛顿大学)、Bernard Nahlen (美国国际开发署总统疟疾倡议)、Rosalind Parkes (MRC 乌干达)、Agnes Prudhomme (世卫组织)、Shamim Qazi (世卫组织)、Chalapati Rao (华盛顿大学)昆士兰州）、Lale Say（世界卫生组织）、Ian Scott（世界卫生组织）、菲利普·塞特尔（测量 Ev