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成人急性淋巴细胞白血病的更新
•一种治疗方法比另一种治疗方法更好吗？•新药有效吗？•我们可以探索新的行动机制吗？•实验室测试是否会帮助我们更多地了解该疾病？•优秀的医疗保健是经验中不可或缺的一部分•参与者不是“豚鼠”•如果一项研究包括随机化，那是因为我们不知道哪个
将人类保持在循环中
摘要：机器人培训通常在模拟环境中进行，尤其是在增强学习中。因此，使用域随机化生成多个培训环境，以确保转移到现实世界应用程序并弥补未知现实世界状态。我们建议通过在培训过程的各个阶段参与人类应用专家来改善域随机化。专家可以在模拟现实主义，确定遗漏的属性并验证机器人执行方面提供有价值的判断。我们的人类在循环工作流程中描述了它们如何在五个阶段增强过程：验证和改善现实世界扫描，纠正虚拟表示，指定特定于应用程序的对象属性，验证和影响模拟环境的产生和验证机器人培训。我们概述了示例并强调研究机会。此外，我们提出了一个案例研究，在该案例研究中，我们实施了不同的原型，证明了在给定阶段的人类专家的潜力。我们的早期见解表明，人类的投入可以使不同阶段的机器人培训受益。
HG-CAD：计算机辅助设计中的材料预测和建议的层次图
为了支持智能计算机辅助设计（CAD），我们介绍了机器学习体系结构，即HG-CAD，该体系结构通过使用层次图表表示，建议通过联合学习身体和装配级特征来提出装配体材料。特别是，我们将材料预测和建议过程作为节点级别的分类任务，这是CAD模型的新型分层图表示，其低级图形捕获了身体几何形状，可捕获体内几何形状，这是一个高级图形的组合图，是组件的高级图表，并具有批处理掩码的随机化随机化效果。这使我们的网络能够从人体和组装水平汇总几何和拓扑特征，从而导致竞争性能。对Fusion 360画廊组装中提议的体系结构的定性和定量评估 - 显示了我们方法的可行性，表现出色的计算机视觉和人类基线，同时在应用程序场景中显示出希望。提议的HG-CAD体系结构统一了多模态CAD特征的处理，编码和联合学习，这表明有潜力作为设计自动化的建议系统，并提供了未来工作的基准。[doi：10.1115/1.4063226]
谷物、咖啡和茶中人工甜味剂的摄入与 2 型糖尿病风险之间的关联：遗传相关性、中介作用和孟德尔随机化分析
糖尿病 (DM) 是全球范围内一个重大而紧迫的健康问题 [ 1 ]，其中 2 型糖尿病 (T2DM) 约占全球所有糖尿病病例的 90% [ 2 ]。世界卫生组织 (WHO) 估计，目前全球糖尿病患者超过 4.22 亿，到 2045 年将达到 6.29 亿 [ 3 , 4 ]。值得注意的是，包括中国和巴基斯坦在内的发展中国家的糖尿病患病率呈上升趋势，给社会带来了巨大的直接和间接经济压力 [ 5 ]。因此，识别 T2DM 新的可改变风险因素对于指导临床管理策略和缓解疾病的发生和发展至关重要。随着生活方式的改变，对甜食的需求正在逐渐增加。人工甜味剂 (AS) 作为低热量和无糖的替代品，已越来越受欢迎，作为减少热量摄入的糖替代品 [6]。最受欢迎的人工甜味剂包括阿斯巴甜、糖精、乙酰磺胺酸钾和三氯蔗糖 [7]，常用于谷物 [8]、咖啡 [9] 和茶 [10] 等食品和饮料中，以满足人们对甜味的需求。目前的研究已经发现了人工甜味剂与 2 型糖尿病之间的关联；然而，该领域的观察性研究结果往往不一致。某些研究报告称，每天每增加一份人工甜味剂，患 2 型糖尿病的相对风险就会增加 3% [11-14]，而其他研究则表明，与水相比，摄入人工甜味饮料会使 2 型糖尿病发病率上升 21% [15]。此外，其他研究并未显示 AS 与 2 型糖尿病之间有相关性 [ 16 ， 17 ]。尽管 AS 在日常饮食中广泛使用且在 2 型糖尿病患者中很受欢迎，但由于研究结果不一致，因此并未就 AS 与糖尿病之间的因果关系达成共识。先前的研究在建立暴露因素与结果变量之间的明确因果关系方面遇到了挑战，这主要归因于混杂变量和反向因果关系带来的复杂性。鉴于观察性研究在确定因果关系方面的限制，遗传研究领域的孟德尔随机化 (MR) 等替代方法被证明是无价的。采用 MR 的实验利用通过全基因组关联分析确定的遗传变异作为工具变量 (IV)。这些 IV 有助于衡量环境暴露与期望结果之间的因果关系。在某些条件下，该技术允许使用遗传变异作为环境暴露的替代来得出因果推断 [ 18 ]。MR 被认为是一种自然的随机对照试验，它基于孟德尔遗传定律，该定律将父母的等位基因分配给其后代。这种方法提供了更可靠的证据，降低了混杂因素的影响。与观察性流行病学研究相比，MR 提供了更高水平的证据。这
脂质，降脂药物靶基因和胰腺癌：孟德尔随机研究
广泛认识到，脂质对于PC细胞的增殖和生长至关重要[6]，PC患者和健康对照组之间的脂质组学存在显着差异[7，8]。观察性研究表明，他汀类药物疗法改善了PC患者的存活[9-11]，但是，也存在非统计关联[12，13]，这些相关性并未显示出一致的结果。汀类药物和新兴的脂质调节剂显示出治疗PC的潜力，但缺乏有力的证据。观察性研究的偏见以及时间耗时，潜在的风险和弱的外推试验（RCT）的外推以确定疗效尚未允许鉴定降低脂质的降低药物靶标与PC之间的关联。Mendelian随机化（MR）使用与特定暴露相关的遗传变异，以确定暴露与结果之间的因果关系，而高水平的证据避免了偏见和反向因果关系，同时比RCT更具成本效益和劳动力较少。近年来，近年来，以药物为目标的门德利随机化在鉴定潜在药物靶标和预测功效方面具有重要应用疾病[15]，牛皮癣的发病机理与普罗蛋白转化酶枯草蛋白/Kexin 9型（PCSK9）[16]有关。
PDF - 中华癌症研究杂志
包括皮质类固醇在内的其他治疗或无法从之前治疗的毒性中恢复；3) 严重的血液学、肝脏或肾脏功能障碍；4) 同时存在其他恶性肿瘤或严重的良性肿瘤疾病；5) 有对蛋白产品（包括鼠蛋白）过敏史；或 6) 入组前四周内使用过活疫苗。患者按 1:1 随机分配接受单剂量利帕他单抗（375 mg/m 2 ）或利妥昔单抗（MabThera ®，上海罗氏制药有限公司，375 mg/m 2 ）静脉注射（IV），并随访 12 周（85 天）。由独立统计人员使用 PROC PLAN 流程（SAS 软件；版本 9.2；SAS Institute Inc.，Cary，NC，美国）进行区组随机化，区组大小为 4。独立统计员通过中央随机化生成分配序列。将随机区块分配到每家研究医院，分配过程是随机挑选区块的顺序之一，并根据指定顺序将下一批参与患者分配到研究组。分配序列在分配之前对患者和研究组保密。研究是开放标签的，数据分析是非盲的。
随机量子通道及其用途 - CIRM
[Aub09] Guillaume Aubrun. 关于具有短 Kraus 分解的几乎随机化信道。数学物理通信，288(3):1103–1116, 2009。2 [B ˙ Z17] Ingemar Bengtsson 和 Karol ˙ Zyczkowski。量子态的几何形状：量子纠缠简介。剑桥大学出版社，2017 年。3 [CN16] Benoit Collins 和 Ion Nechita。量子信息论中的随机矩阵技术。数学物理学杂志，57(1)，2016。2 [Col18] Benoit Collins。Haagerup 不等式和最小输出熵的可加性违反。休斯顿数学杂志，1:253–261，2018。2 [Has09] MB Hastings。使用纠缠输入实现通信容量的超可加性。《自然物理学》，5(4)，2009。2 [HLSW04] Patrick Hayden、Debbie Leung、Peter W Shor 和 Andreas Winter。随机化量子态：构造与应用。《数学物理通信》，250:371–391，2004。2 [LM20] C´ecilia Lancien 和 Christian Majenz。弱近似幺正设计及其在量子加密中的应用。《量子》，4:313，2020。4 [Wat05] John Watrous。关于由 schatten 范数诱导的超算子范数的注释。《量子信息与计算》，5(1):58–68，2005。3
另一个偶然基金以重点的威慑计划
包容性和公平108种族和文化敏感性109研究方法110成本数据报告和收集115道德和注册116数据保护117利益相关者和利益120风险121时间表121参考文献125参考126 Appendix 1。青年捐赠基金重点威慑框架128附录2。可重复的功率模拟131附录3：可重复的随机化代码134
irlab收到EMA确认的积极反馈...
患者人群将与Mesdopetam计划中以前的临床研究相同。主要功效终点将是Udysrs部分1+3+4。次级功效终点将基于UDYSR，MDS-UPDRS和24小时日记的元素。在第三阶段证明功效所需的估计参与者数量约为250-270名患者，分布在两项平行研究（在主动治疗和安慰剂之间的1：1随机化）中分布，治疗持续了三个月。