一个天真的答案是定义一个新的奖励函数,该功能是代理人的奖励功能的总和(分别为每个州行动对),并计算此汇总奖励功能的最佳策略;这样的政策将保证最大的功利主义社会福利。这种方法具有重大的缺点,因为它对奖励的仿射转换很敏感,因此,例如,如果我们将其中一个奖励函数加倍,则总体最佳策略可能会改变。这是一个问题,因为每个代理人的个人最佳策略都是(积极)的奖励转变,因此,尽管有可能通过观察他们的行动来恢复奖励函数,从而导致代理人的最佳政策,但不可能区分彼此相互转变的奖励函数。更广泛地说,由于缺乏普遍规模,经济学家长期以来一直对实用程序的人际比较持怀疑态度,这在我们的背景下尤其相关。因此,强烈首选仿射转换的聚合方法。
3.2。在2021年授予计划批准后,该采石场最近延长了,预计寿命约为30 - 50年。扩大采石场的项目成本是由理事会贷款基金借款资助的。土地是由战略储备基金购买的,将在未来20年内通过分阶段转移到该采石场,该采石场将在未来20年内分阶段,以使其更负担得起交易帐户的负担。贷款基金债务的还款,包括本金,利息和债务管理费,以及分阶段的内部土地转让成本,现在必须在采石场的未来财务绩效中适应。此外,采石场将根据从采石场扩张中提取的石头支付战略储备基金,作为战略储备基金购买的土地的投资回报,直到分阶段的内部土地转让完成。
在对话系统的领域中,产生的响应通常缺乏个性化。在医疗领域尤其如此,在医学领域中,研究受到可用的特定域数据以及建模医学环境和角色信息的复杂性的限制。在这项工作中,我们研究了用于个性化医学对话生成的大型语言模型的潜力。尤其是为了更好地汇总长期的对话性会议,我们采用以主题为中心的摘要来将核心信息从对话中的his-tory中提炼出来,并使用此类信息来指导conteralsation流动和生成的内容。从现实世界的远程医疗转化中汲取灵感,我们概述了一条全面的管道,其中包含数据处理,配置文件建筑和域的适应性。这项工作不仅强调了我们的技术方法,而且还分享了数据制备和模型构建阶段的蒸馏见解。
结果 在汇总分析中,758 名女性的中位年龄为 49 岁,12% 为亚裔,6% 为黑人,75% 为白人。总体而言,pCR 结果与 ERBB2 富集(风险比 [HR],0.45;95% CI,0.29-0.70;P < .001)和基底样(HR,0.19;95% CI,0.04-0.86;P = . 03)亚型的 EFS 相关,但与管腔 A 或 B 肿瘤无关。在意向治疗人群中,与单独使用曲妥珠单抗相比,双曲妥珠单抗加拉帕替尼阻断有 EFS 获益的趋势;然而,在 ERBB2 富集亚型中,曲妥珠单抗加拉帕替尼与单独使用曲妥珠单抗相比具有显著且独立的 EFS 益处(HR,0.47;95% CI,0.27-0.83;P = .009)。总体而言,618 个基因表达特征中有 275 个(44.5%)与 pCR 显著相关,618 个基因表达特征中有 9 个(1.5%)与 EFS 显著相关。ERBB2/HER2 扩增子和多种免疫特征与 pCR 显著相关。管腔相关特征与较低的 pCR 率但较好的 EFS 相关,尤其是在有残留疾病的患者中,并且与激素受体状态无关。pCR 的显著调整 HR 范围为 0.45 至 0.81(较高的 pCR)和 1.21-1.94(较低的 pCR 率);EFS 的显著调整 HR 范围为 0.71 至 0.94。
各种行业研究 1 都已发现更准确的数据带来的经济效益,包括数字化进步、风险管理改善和更有效的战略指导,从而有助于提高收入和盈利能力。从长远来看,更准确的数据还可以通过增强自动化和 IT 架构的现代化来帮助降低运营和信息技术 (IT) 成本。具体到风险管理方面,高质量数据的一大优势是能够提高避免重大损失的能力,例如,在压力或危机情况下无法准确量化整个集团对特定客户群的风险敞口、关键风险管理或监管指标计算错误或对风险限额遵守情况的监控不力。从审慎角度来看,高质量数据对于有效的风险管理流程至关重要,尤其是对于管理整个集团的风险集中度,无论是信贷、市场还是第三方相关风险。它对于遵守监管法规和评估也至关重要,因为这些法规和评估依赖于受监管机构提供的及时、完整和准确的信息。不幸的是,数据质量差造成的损失很少得到系统性记录,因此往往无法量化或低估潜在的负面影响。提高数据质量需要大量投资,而且由于管理大型修复项目执行风险的复杂性,这项任务变得更加困难。
抽象目的是将Janus激酶抑制剂(JAKI)与肿瘤坏死因子抑制剂(TNFI)的安全性进行比较,并确定类风湿关节炎(RA)和脊柱肝炎患者的药物持久性(SPA)。我们分析了来自Biobadaser 3.0患者的数据,并从2015年到2023年用Jaki或TNFI治疗,并估计了不良事件和持久性的发病率比(IRR)。结果总共包括6826名患者。,有52%的ra,25%的银屑病关节炎和23%的轴向水疗中心。 用TNFI治疗为86%。 平均治疗持续时间为2。2±2。0年,而TNFI的平均治疗持续时间为1.8±1.5,Jaki。 jakis是在具有长期疾病,更合并症和更高治疗线的老年患者中处方的,并且更频繁地作为单一疗法。 用Jaki治疗的RA患者中所有感染和胃肠道事件的IRR较高。 在1、2和3年的药物持久性为TNFI的69%,55%和45%,Jaki为68%,54%和45%。 多元回归模型显示,Jaki的终止可能性较低(HR = 0.85; 95%CI 0.78-0.92),并随之而来的常规合成疾病 - 修改抗疾病药物(HR = 0.90; 95%CI 0.84-0.96)。 停用的风险随糖皮质激素,合并症,疾病活动更大和以后的治疗线而增加。 结论感染,带状疱疹和胃肠道不良事件的RA患者倾向于使用Jaki更频繁。 但是,接受Jaki的患者的预后很差。,有52%的ra,25%的银屑病关节炎和23%的轴向水疗中心。用TNFI治疗为86%。平均治疗持续时间为2。2±2。0年,而TNFI的平均治疗持续时间为1.8±1.5,Jaki。jakis是在具有长期疾病,更合并症和更高治疗线的老年患者中处方的,并且更频繁地作为单一疗法。用Jaki治疗的RA患者中所有感染和胃肠道事件的IRR较高。在1、2和3年的药物持久性为TNFI的69%,55%和45%,Jaki为68%,54%和45%。多元回归模型显示,Jaki的终止可能性较低(HR = 0.85; 95%CI 0.78-0.92),并随之而来的常规合成疾病 - 修改抗疾病药物(HR = 0.90; 95%CI 0.84-0.96)。停用的风险随糖皮质激素,合并症,疾病活动更大和以后的治疗线而增加。结论感染,带状疱疹和胃肠道不良事件的RA患者倾向于使用Jaki更频繁。但是,接受Jaki的患者的预后很差。TNFI和JAKI的持久性相似,尽管与终止相关的因素与诊断组不同。
摘要简介Anifrolumab是I型干扰素(IFN)受体1(IFNAR1)阻断用于治疗全身性红斑红斑患者(SLE)患者的抗体。在这里,我们使用52周,随机的3阶段Tulip-1和Tulip-2试验的纵向转录组和蛋白质组学分析研究了阳极单抗的免疫调节机制。方法中度至重度SLE的患者在Tulip-1和Tulip-2中招募,并在标准治疗旁边接受了静脉内弓形虫或安慰剂。使用全基因组RNA测序(RNA-Seq)(合并的Tulip; Anifrolumab,n = 244;安慰剂,n = 258)和184个血浆蛋白使用Olink和SimoA面板(Tulip-1; Tulip-1; Anifrolumab,N = 124 = 124; Plotebbe,n = 132)。我们通过基因集富集分析使用Metabase途径分析,血液转录组模块,在RNA-Seq的硅反卷积中比较了治疗组,以及用于基因计数和蛋白质水平的纵向线性混合效应模型。与安慰剂相比,到达第24周的安慰剂,Anifrolumab调制> 2000个基因,在第52周的重叠结果和第52周的41个蛋白质。IFNAR1 blockade with anifrolumab downregulated multiple type I and II IFN-induced gene modules/pathways and type III IFN- λ protein levels, and impacted apoptosis- associated and neutrophil extracellular trap-associated transcriptional pathways, innate cell activating chemokines and receptors, proinflammatory cytokines and B-cell activating cytokines.在RNA-seq数据的硅反卷积中,表明与粘膜相关不变性和γδT细胞的基线增加,以及在轴突治疗后单核细胞的降低。讨论I型IFN阻断具有ANIFROLUMAB的调制多个IFN信号传导下游的多个炎症途径,包括凋亡,先天和适应性机制,这些机制在SLE免疫发作中起关键作用。
作为Astrivax的CBO,他将领导公司的业务发展,包括合作伙伴关系,合作和非稀释资金,以推动管道前进并为未来的资助回合创造价值。
我们采用以人工智能的新兴和杰出的愿景,需要建立可信赖的智能系统。这样的系统应能够通过处理多元化并遵守人类价值观来应对互连,全球化的世界的挑战。在这个愿景中,多元化价值对齐是AI的核心问题,即创建与一组不同的个体价值系统保持一致的AI系统的挑战。到目前为止,大多数有关价值一致性的文献都认为与单个价值体系保持一致。为了解决这一研究差距,我们提出了一种估计和汇总多个个人价值系统的新方法。我们依靠社会选择文献中的最新结果,并将价值体系汇总问题形式化为优化问题。然后,我们将这个问题作为回归问题提出。这样做提供了一个有原则的一般理论框架来建模和解决聚合问题。我们的聚合方法使我们能够考虑一系列伦理原则,从功利主义(最大效用)到平等主义(最大公平)。我们通过考虑来自两个案例研究的现实世界数据来说明价值体系的聚集:参与价值评估过程和欧洲价值研究。我们的实验评估表明,如何根据选择的道德原则获得不同的共识价值系统,从而为决策者提供了如何执行价值系统聚合的实用见解。