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贝伐单抗（阿瓦斯丁）
由于乳腺癌本身以及某些乳腺癌治疗方法，乳腺癌患者出现血栓的风险更高。使用贝伐单抗会增加血栓风险，例如深静脉血栓形成 (DVT)。患有 DVT 的患者有发生肺栓塞的风险。肺栓塞是指部分血栓脱落并进入肺部。
贝叶斯强化学习
我们和其他动物学习，因为我们不确定世界上存在一些方面。这种确定性是由于最初的无知而产生的，以及我们不完全了解的世界的变化。当发现我们对世界的预测是错误的时，通常可以明显看出。Rescorla-Wagner学习规则指定了一种预测错误会导致学习的方式，它具有极大的影响力，作为Pavlovian调节的特征，并通过与Delta规则相等的方式，在更广泛的学习问题中。在这里，我们在贝叶斯环境中回顾了撤销瓦格纳规则的嵌入，这是关于不确定性与学习之间的联系的精确联系，从而讨论了诸如Kalman过滤器，结构学习及其他等建议的扩展，这些建议集体涵盖了更广泛的不确定性范围，并适应了条件的范围。
自然后网络：深贝叶斯...
不确定性意识对于开发可靠的机器学习模型至关重要。在这项工作中，我们建议对目标分布属于指数族的任何任务的快速和高质量不确定性估计进行自然后网络（NATPN）。因此，NATPN发现用于分类和常规回归设置的应用。与以前的许多方法不同，NATPN在培训时不需要分发（OOD）数据。取而代之的是，它利用标准化流量将单个密度拟合在学习的低维和依赖性潜在空间上。对于任何输入样本，NATPN使用预测的可能性对目标分布进行贝叶斯更新。从理论上讲，NATPN分配了远离培训数据的高不确定性。从经验上讲，我们对校准和OOD检测的广泛实验表明，NATPN为分类，回归和计数预测任务提供了高度竞争性的绩效。
贝伐单抗患者手册
• 贝伐单抗 (be-va-SIZ-yoo-mab) 是一种用于治疗某些类型癌症的药物。它是一种单克隆抗体：一种旨在靶向和干扰癌细胞生长的蛋白质。它是一种注入静脉的透明液体。 • 服用贝伐单抗前，请告知医生您是否曾对贝伐单抗或任何其他单克隆抗体产生过异常或过敏反应。 • 每次治疗前都可能进行血液检查、尿液检查和血压测量。根据检查结果和/或其他副作用，化疗的剂量和时间可能会改变。 • 其他药物可能会与贝伐单抗相互作用。在开始或停止服用任何其他药物之前，请咨询您的医生或药剂师。 • 饮酒（少量）似乎不会影响贝伐单抗的安全性或有效性。 • 如果在怀孕期间使用贝伐单抗，可能会伤害婴儿。最好在接受贝伐单抗治疗期间以及最后一次治疗后六个月内采取避孕措施。如果怀孕，请立即告诉医生。治疗期间请勿母乳喂养。• 在接受医生或牙医的任何治疗之前，告诉他们您正在接受贝伐单抗治疗。• 如果您计划接受手术，应在手术前 4 周停止使用贝伐单抗，并在手术后 4 周内（并且只有在手术伤口完全愈合后）才能重新开始使用贝伐单抗。这有助于降低出血风险，并可能防止手术后伤口愈合问题。下表按可能发生的顺序列出了副作用。其中还包括帮助管理副作用的提示。
贝斯的能源科学经济表现...
1。限制全球温度升高的简介，减少全球二氧化碳排放至关重要。因此，在2015年，几乎所有国家都达成了一项协议，以防止全球温度升高超过2°C，并努力将这一增长限制在1.5°C（IPCC，2021年）。如果我们无法实现这些目标，气候变化的后果可能会对人类和自然系统产生广泛影响（IPCC，2021年）。与此相一致，荷兰同意将CO 2排放量减少到2030年，到2050年将CO 2减少49％，而1990年的水平则减少了95％（Klimaatakkoord，2019年）。实现这些目标需要快速扩大低碳能源，例如太阳能光伏（PV）（Klimaatakkoord，2019年）。荷兰的太阳能光伏能源的安装能力已从2015年的1.5 gw增加到2021年的14.3 GW（Solar Trendrapport，2022年）。但是，间歇性可再生电力供应的这种增加导致了处理供应和需求之间不匹配以及电网拥塞增加的挑战（Liander，2022； Enexis，20222）。为了解决这些问题，在高峰生产和高峰需求期间稳定网格是必要的柔性存储解决方案。这样的解决方案是电池储能系统（BESS）的部署。
多渠道贝叶斯说服
著名的贝叶斯说服模型考虑了知情人物（发送者）和未知的决策者（接收者）之间的战略沟通。当前快速增长的文献假定二分法：发件人的功能足够强大，可以与每个接收器分开通信（又称A.私人说服力），或者她根本无法分开交流（又称公开说服）。我们提出了一个模型，该模型通过引入自然的多渠道通信结构来平滑两者之间的插值，每个接收器都会观察到Senderšs通信通道的子集。此捕获，例如网络上的接收器，在该网络上，信息溢出几乎是不可避免的。我们的主要结果是一个完整的表征，指定何时在一个通信结构比另一个通信结构更好的情况下，在所有先前的分布和实用程序功能上都产生更高的最佳预期实用性。表征是基于接收器之间的简单成对关系ű一个接收器信息至少观察到相同的通道，则将其范围为另一个。我们证明，当且仅当M 1中的每个信息对接收器中的每对接收器中，M 1也比M 2更好。此结果是贝叶斯说服的最通用模型，在该模型中，接收者可能具有外部性ű即，接收者的行动相互影响。证明是受密码启发的，它与秘密共享协议有密切的概念连接。作为主要结果的令人惊讶的结果，发件人可以仅使用O（log k）通信渠道而不是幼稚实施中的k渠道来实现k接收器的私人贝叶斯说服（这是发件人的最佳通信结构）。我们提供了一种实现，该实现与通道数量的信息理论下界匹配ű不仅是渐近，而且完全是恰好。此外，主要结果立即暗示了在网络中排列的说服接收器的一些结果，以使每个接收器都观察到发送给他的信号和网络中的邻居。，当自然状态的数量恒定时，发件人具有添加剂函数时，我们还为最佳的Senderšs信号传导方案提供了添加剂fptas，并且接收器的信息为式效用是一个有向森林。我们专注于恒定数量的状态，即使是公众说服力和添加剂senderšs实用程序，[2]表明，人们既不能实现添加剂PTA，也不能实现多项式的恒定时间恒定量子器最佳senderšs实用性近似（除非p = np）。我们离开了未来的研究，研究森林交流结构的确切障碍，并将我们的结果推广到更多的senderšs实用功能和通信结构。请注意，可以轻松地从[3]和[1]中推导出，对于公共和私人说服力，可以为这种实用功能提供最佳信号传导方案。这种差异说明了一般多通道说服力的概念和计算硬度。最后，我们证明，在多渠道说服下使用最佳信号方案对于一个senderšs实用程序功能的一般家族在计算上很难ű可分离的超级乔治函数，这是通过选择接收器集的一组分区并列为多个元素的群众，而不是群体的构成，这些功能是通过选择一组接收器的分区来分配的。