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在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。
通过人工真实性传达？虚拟影响者对品牌信任的影响
摘要本研究在虚拟影响者的背景下研究了品牌信任。基于155名受访者的样本，研究研究了消费者在塑造品牌信任方面的真实性和信誉的中介作用。进行了受试者间实验，其中在三个调查中操纵了影响者类型。的发现表明，有影响力的类型，无论是人类，像人类的虚拟影响者，还是类似动漫的虚拟影响者，都不会直接影响消费者对品牌的信任。但是，该研究强调了消费者在积极影响品牌信任方面的真实性和信誉的重要性，为营销人员提供了战略性利用有影响力的人来利用有影响力的人来获得所需的品牌信任。消费者对类似人类的虚拟影响者的真实性高于人类影响者，并且正在完全调解影响者类型对品牌信任的影响，这与动漫一样，这不是一个重要的调解人。此外，消费者对虚拟影响者的可信度完全介导了消费者对品牌的信任水平，从而强调了该组成部分的重要性。的真实性，其特征是真实性和与内在动机保持一致，成为消费者信任的关键驱动力。同样，信誉，涵盖信任度，专业知识和吸引力也会显着影响品牌信任。这项研究并非没有局限性，包括操纵实验的挑战，并建议未来的研究以探索行业的可变性和更广泛的人口。将品牌价值和产品与有影响力的类型拟合在一起被强调为战略势在必行，强调了品牌与影响者之间真正关系，以改善消费者对品牌的看法和信任。总体而言，这项研究为虚拟影响者的不断发展的景观提供了宝贵的见解，为营销人员提供了实用的建议，并为进一步探索数字时代的品牌信任的复杂性铺平了道路。
物流和供应链管理中的真实成本：我们如何做出决定
物流中的决策（包括 /供应链管理）通常是基于公司会计部门的传统成本价格信息。外部性，例如社会和环境影响，通常不包括在决策中。要包括一个更综合的权衡，成本价格信息应包括有关传统成本和外部成本的信息，例如公平工资（社会成本）和损害，污染的成本等。（环境成本）。本文概述了传统成本和货币外部性的尝试（通过使用影子价格和拉格朗日乘数或λ的概念）作为物流决策的基础。一些案例研究是在过去十年中提出的，这是购买柴油卡车扣除货车或电动卡车债务的真正经济权衡的一个例子。在上一个示例中，由于该行业尚未制定记录，因此缺少许多决策数据。关键问题是使外部效果可衡量，以便商业实践可以根据财务，社会和环境数据做出明智的决策。
新诊断的 HR+/HER2- 转移性乳腺癌患者的真实治疗模式、医疗资源利用率和护理成本
转移性诊断后的 3 个 LOT：仅内分泌治疗 (ET)、基于细胞周期蛋白依赖性激酶 4/6 抑制剂 (CDK4/6i) 的治疗、基于磷酸肌醇 3-激酶抑制剂 (P13Ki) 的治疗、基于哺乳动物雷帕霉素靶标抑制剂 (mTORi) 的治疗、聚（ADP-核糖）聚合酶抑制剂 (PARPi) 治疗或化疗 (chemo)。每条线中有 <30 名患者或有重叠靶向治疗的类别被归类为“其他”
在NISQ时代量子处理器上对AKLT状态的高保真实现
许多现实世界中的问题需要从棘手的多维分布中取样。这些样本可以通过使用蒙特卡洛近似值来估计其统计特性来研究物理系统的行为。通过此类分配进行抽样一直是一个挑战，是通过扰动近似或马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行的[1]。如果变量强烈耦合并且没有小参数，则无法应用扰动近似，并且使用MCMC方法。为了确保通过MCMC方法生成的样品的渐近精确性，使用了大都市 - 危机算法（MH），该算法（MH）使用模型和目标密度，即使仅知道这些密度仅为比例性恒定，也可以应用。但是，MCMC技术具有其局限性，例如相关样本的产生，阶段过渡期间的临界减速以及较高的仿真成本。在过去的几年中，已经开发了几种基于学习的方法来从此类分布中进行采样。生成对抗网络（GAN）[2-4]和变异自动编码器（VAE）[5，6]在给定的目标分布的给定样本中学到的采样分布中表现出了显着的功效。vaes是近似密度模型，因为它们为样品提供了近似的密度值。gans生成样品，而没有明确估计样品的密度值；因此，它们也称为隐式密度模型。他们两个都不能保证样品的精确性。这些此外，由于它们没有提供精确的模型密度，因此不能使用MH等方法对其进行修改或偏低。另一方面，基于流量的生成模型，例如标准化流（NF）[7，8]明确对目标分布进行建模并提供精确的模型密度值。它们与MH一起用于保证样品的精确性。在物理应用中，人们对通过物理配置（例如，经典磁体的每种自旋的方向）对概率分布进行取样感兴趣，这些分布是通过物理模型进行参数的。这些物理模型取决于一组参数，在以下内容中称为C，例如温度t或耦合常数。例如，在ISING模型和XY模型中，系统的属性取决于温度和最接近的近纽布交换（或包括在内的其他邻居或环形交换）耦合常数。改变这些参数也可以通过相变驱动系统，该相变已通过机器学习技术进行了研究[9-17]。建模此类分布的一种方法是为每个外部参数的每个设置重新训练生成模型。为了研究系统的性质，需要样本来进行外部参数的不同设置。这会导致在不同的环境中反复训练该模型，从而增加培训成本。许多晶格理论已经使用标准化流[18-20]建模。建模此类分布的替代方法是训练以外部参数为条件的生成模型。
EHA 2024 真实世界布鲁顿酪氨酸激酶抑制剂...
结果：在指数期内共有 3064 名患者开始接受 BTKi 治疗（1L n=2815；2L+ n=249）。1L 患者的中位年龄（范围）为 72 岁（33-90 岁），2L+ 患者的中位年龄为 72 岁（42-89 岁）。1L 和 2L+ 患者中男性占比分别为 63.1% 和 65.5%。1L 患者中，49.3% 的患者接受 ibru 治疗，43.4% 的患者接受 acala 治疗，7.2% 的患者接受 zanu 治疗。2L+ 患者也观察到了类似的趋势。与 acala 或 zanu 相比，接受 1L ibru 治疗的患者中，出现心血管不良反应的患者更多；第 6 个月分别为 12.1%、7.6% 和 7.3%（P <0.05），第 9 个月分别为 14.6%、9.4% 和 8.5%（P <0.05）。在接受 1 线 ibru 治疗的患者中，12.7% 停止使用 ibru 并改用 acala 或 zanu。ibru 的 1 线 TTD 中位值短于 acala 或 zanu（表格）。在第 6 个月和第 12 个月，zanu 继续治疗的相关概率高于 ibru 或 acala（表格）。zanu 未达到中位 TTNT，而 ibru 为 30.2 个月，acala 为 35.8 个月。
卫生技术评估中使用真实世界数据的计划。西班牙 HTA 网络中真实世界数据 (RWD) 的潜在用途
西班牙 HTA 网络中真实世界数据 (RWD) 的潜在用途。Celia Muñoz Fernández、Lucía Prieto Remón、Sandra García Armesto - 马德里：卫生部。萨拉戈萨：Agon 健康科学研究所 (IACS) - 36 页；24 厘米（收藏：报告、研究和调查。系列：西班牙卫生技术评估机构和 SNS 服务网络方法发展系列。IACS）
真实世界数据支持肿瘤学创新
Chouaid, C., Bosquet, L., Girard, N., Kron, A., Scheffler, M., Griesinger, F., ... & Wolf, J. (2023)。针对具有活化表皮生长因子受体外显子 20 插入突变的晚期非小细胞肺癌患者，比较了阿米凡他单抗与欧洲和美国真实临床实践的调整治疗比较。《治疗进展》，40 (3)，1187-1203。链接
一项关于糖尿病的真实世界观察性研究......
简介：尽管我们对 2 型糖尿病 (T2DM) 病理生理学的认识有所提高，并且开发了新的治疗方法，但对 2 型糖尿病患者的管理仍然不理想。目的：ADMIRE 研究的目的是评估在现实环境中接受替利格列汀和二甲双胍联合治疗 2 型糖尿病的患者的肾功能（血清肌酐和估计肾小球滤过率 (eGFR)）。设计/设置/参与者：这是一项多中心、现实世界、观察性、队列研究； 2021 年 7 月至 2022 年 9 月期间，在印度 600 家中心开展。试验纳入了年龄 ≥ 18 岁至 ≤ 85 岁、未控制的 2 型糖尿病 (HbA1c ≥7.0%) 和 eGFR 为 60 mL/min/1.73m 2 的患者，作为常规临床实践的一部分接受替利格列汀和二甲双胍联合治疗。结果：在参与研究的 15,321 名受试者中，有 1019 名患者的肾脏参数可用，这些参数已用于研究目的分析（N=1019）。六个月后，平均 eGFR 改善了 13.54 mL/min/1.73m 2 (p - 0.0013)。血清肌酐（平均）显著降低（降低 0.6 mg/dl）、FPG（降低 36.77 mg/dL）、PPG（降低 66.79 mg/dL）、HbA1c（降低 1.07%）。共有 27.70% 的患者 HbA1c 值低于 7%。结论：ADMIRE 研究表明，在现实环境中，引入二甲双胍和替利格列汀联合治疗可显著改善印度未控制糖尿病患者的肾功能和血糖控制；证明其安全有效。
新的真实天文台生成的AI平台和随附的艺术品，由新的Real，InésCámaraLeret，Adam Harvey，Keziah MacNeill和Alex F
可能的未来并研究人员，数据，机器和环境的纠缠。艺术家在CámaraLeret，Adam Harvey，Keziah Macneill和Alex Fefegha为其发展做出了贡献，并在ARS Electrica Electrica的新型Real Pavilion在ARS Electrica 2022在Ars Electria，在AROULIA的ARPATION，在AROUTIA的活动中，陪伴与之互动的艺术品在AROULIA，以及一个研究人员参与研究Hub的Ars Electrica converory the New Real Pavilion上首映的艺术品。新的真实天文台生成的AI平台2022年平台为艺术家打开数据和算法，以探索和发现艺术家，并能够反思人类共同创作的新颖概念。它集成了本地化的气候预测模型，并由一系列可用的AI工具和流程提供动力，这些工具和过程已集成，以允许用户在Visual（Image）或符号（文本）语言中构建和探索感兴趣的维度。平台在生成过程中为艺术家代理提供了代理商，同时又可以根据用户自己的数据探索ML模型。InésCámaraleret的覆盖层，2022年覆盖层探索了自然局部表示的构建和人为性。作品引用了迪斯尼的“脱离绿色”：一种颜色，该颜色设计为掩盖主题公园中的难看但必要的物体。cámaraleret与AI处理引擎合作，对绿色和建筑环境的图像进行了微调，以揭示当地社区的绿色色调。亚当·哈维（Adam Harvey）的循环扩散，2022年，亚当·哈维（Adam Harvey）在这项新作品中反映了生成性AI技术的危险和可能性及其与能源和宣传的关系。多组分艺术品功能：一个数字界面，可让任何人在地球上任何地方找到其本地绿色；传统的集市骑行中的重新涂层物体；以及一部多渠道电影，其中当地的色调由西班牙的最后一个活着的彩色家制作，并被当地社区以其物质形式吸收。图像的集合，标题为“圆形扩散”，引用了新开发的AI扩散算法，它们可以自动产生令人敬畏的图像的能力以及推断的圆形逻辑。AI通常被认为是具有无限解决问题能力的充满希望的技术。但是新解决方案可以创建新问题。生成的AI容易幻觉，当应用于气候变化时，会产生以科学语言掩盖的非科学输出。此外，使用生成的AI解决气候变化可以扩大现有问题：减轻气候变化意味着减少能量，但是开发AI需要大量它。Keziah MacNeill的摄影提示，2022年的摄影提示在算法时代探索了摄影图像的未来，并带来了一个投机性的未来，其中自然景观的特征，例如苏格兰湖中的水体特征是唯一的模拟镜头形式。麦克尼尔（MacNeill）调整到神经网络的操作中，探索算法图像制作以及在气候紧急情况下进行调查和查看土地的新方法。所展示的工作带来了虚构的未来，在该未来中，苏格兰湖成为一个地点，可以体验数字和雕塑界面中水从水中浮出水面的慢赠与。新的Real的新真实馆和研究中心，2022年，Artworks和平台的演示是由新的Real Pavilion的弹出式研究中心进行了背景。ARS Electronica 2022的访问者被邀请到艺术家，策展人和科学家参加演讲和旅行，以在展览和艺术品的主题上进行对话，并在展览空间中引起的反馈和洞察力的讲习班和印刷卡。