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国际小号协会® 期刊索引
按时间顺序列出文章（从最近到过去）。 * 表示文章已经过 ITG 编辑委员会（成立于 2002 年）审核并批准 • 表示文章已经过 ITG 非职业演奏者委员会审核并批准 Aboud, Leslie 像女孩一样演奏：对性别在小号演奏中的作用的分析 3 月 13 日/25 日 Adams, Ezra 离开加拿大铜管乐队后的生活：对 Fred Mills 和 Ronald Romm 的采访 6 月 1 日/6 日 Adams, Greg 和 Eric Bolvin 《什么是 Hip？的录音》 63 年 6 月 8 日 Adelstein, Bernard 《四十年的枪林弹雨》 77 年 1 月 12 日 Akhmadullin, Iskander 《战后俄罗斯小号奏鸣曲》 51 年 6 月 18 日 缅怀 Veniamin Savelyevich Margolin (1922 – 2009) 37 年 10 月 9 日 Alexander, David 《1988 年 ITG 会议：概要》（与 Theurer 合著） 40 年 9 月 88 日 奥本大学举办首届东南小号研讨会 57 年 9 月 87 日 Alley, Gregory W. 从视奏到演奏卓越：使用三步法教授新乐曲 51 年 10 月 7 日 Almeida, John 《无界限：采访 Wayne Bergeron》 6 月 7 日 6 日 John Swana：通过爵士乐学习和联系 56 年 6 月 5 日 达拉斯管乐团小号部分和 Lyman Brodie 3 月 2 日 采访 Thomas Wohlwender：克利夫兰管弦乐团第二小号1960–1972 9 月 95/17 1993 年 ITG 大会：阿克伦的行动（与 Shugert 合作） 9 月 93/4 小号大师班精彩纷呈 1992 年佳能音乐夏令营 12 月 92/43 Althaus, Nicholas 踏上美国大街 — 首次体验 10 月 17/90 Altman, Timothy Eric E
2025 年 1 月第 17 卷增刊 1 www.jcrpe.org ISSN：1308-5727
一般信息 稿件必须用英文撰写，并且必须符合期刊的要求。不符合这些要求的论文将在评审前退还给作者进行必要的修改。提交给 JCRPE 的稿件将由同行评审员评估。需要修改的稿件作者有两个月的时间重新提交修改后的论文。在此期限之后退回的稿件将被视为新提交的稿件。该期刊符合国际医学期刊编辑委员会 (NEJM) 发布的生物医学期刊稿件统一要求 (NEJM 1997；336：309-315，2001 年更新)。投稿时，作者应注明试验/研究类型，并在适当时提供以下指南的清单：随机对照试验的 Consort 声明（Moher D、Schultz KF、Altman D，代表 CONSORT 组。CONSORT 声明修订了有关提高平行组随机试验报告质量的建议。JAMA 2001；285：1987-91）、随机对照试验荟萃分析和系统评价的 QUOROM 声明（Moher D、Cook DJ、Eastwood S、Olkin I、Rennie D、Stroup DF。提高随机对照试验荟萃分析报告质量：QUOROM 声明。荟萃分析报告质量。柳叶刀 1999；354：1896-900）以及观察性研究荟萃分析和系统评价的 MOOSE 指南（Stroup DF、Berlin JA、Morton SC 等。流行病学观察性研究的荟萃分析：流行病学观察性研究的荟萃分析 (MOOSE) 小组报告提案。JAMA 2000；283：2008-12）。关键词根据美国国家医学图书馆的 MeSH（医学主题词）收录。
过高的特权？定量宽松和预期堕落天使的债券市场补贴 *
∗我们感谢Ed Altman，Jennie Bai，Richard Cantor，Olivier de Jonghe，Antonio Falato，Quirin Fleckenstein，Itay Goldstein，Victoria Ivashina，Kose John，Jane Li，Jane Li，Francis Longsta，Camelia Minoiuiu Minoiu，Minoiu，Andrea Presbitero，tyler，Tyler Miir和他们的评论。We also thank seminar and conference participants at the NBER Summer Institute Capital Markets and the Economy, AFA Annual Meetings, Cornell, Oxford Said–ETH Zurich Macro-finance Conference, 10th MoFiR Workshop on Banking, 2022 CEBRA Annual Meeting, KAIST, Deutsche Bundesbank/FRIC/CEPR “Credit Risk over the Business Cycle” conference, FSB Systemic Risks in Non-Bank Financial中介会议，2021年，美联储压力测试研究会议，CEPR无休止的金融中间和公司金融夏季会议，西班牙银行，纽约大学上海联合学校宏观/财务研讨会，纽约大学纽约大学，康奈尔大学，韩国康奈尔大学，韩国大学商学院，ku Leuven，Ku Leuven，梅尔伯恩大学，Norges Bank，Norges Bank，Norges Bank，Erasmus of ersasmus of ersasmus of ersasmus oftertam oftertam of ersasmus of ersasmus ofterdam carrolterdam carcarortdam carcarortdam carcarorty car of ersasmus car of ersasmus carcarorttam洪堡大学，Esade Spring Workshop和BIS以获取宝贵的评论。我们感谢Erica Bucchieri和William Arnesen的出色研究帮助。本文所表达的观点是作者的观点，不一定代表纽约联邦储备银行，美联储系统，BIS或其任何sta的观点。本文的先前版本带有“高昂特权？预期堕落天使的债券市场补贴”。通讯作者：Matteo Crosignani。电子邮件：matteo.crosignani@ny.frb.org。
脑血流和淀粉样蛋白负荷对SUVR偏置的影响
抽象背景：尽管使用了广泛使用，但与分布量比（DVR）相比，半定量标准化吸收率（SUVR）可能会偏差。这种偏见可能是由脑血流变化（CBF）部分解释的，并且可能还取决于基础淀粉样蛋白β（Aβ）负担的程度。这项研究旨在将SUVR与DVR进行比较，并评估基本Aβ负担和CBF对SUVR偏置的影响，主要是认知未损害的参与者。根据双重时间窗口协议扫描参与者，其中[18 f]氟甲莫（n = 90）或[18 f] florbetaben（n = 31）。使用了两步简化的参考组织模型的基于验证的基于函数的实现来得出DVR和R 1参数图像，并在注射后90至110分钟计算出SUVR，所有这些都以小脑灰质作为参考组织。首先，使用线性恢复和平淡的altman分析将（区域）SUVR与DVR进行比较。然后，应用广义线性模型来评估（偏置）相对于DVR（偏置）是否可以通过r 1来解释全球皮质平均（GCA），前胎，后扣带回和眶额区域。结果：尽管相关性很高（GCA：R2≥0.85），但观察到SUVR相对于DVR的大量高估和比例偏置。在SUVR或SUVR偏置和R 1之间观察到负相关，尽管不显着。结论：目前的发现表明，SUVR相对于DVR的偏差与潜在的Aβ负担密切相关。Eudract编号：2018-002277-22，注册：25-06-2018。此外，在主要由认知未受损的个体组成的队列中，相对CBF对SUVR中偏差的影响似乎有限。关键字：阿尔茨海默氏病，淀粉样蛋白宠物，脑血流，定量，suvr偏见
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按时间顺序列出文章（从最近到过去）。 * 表示文章已经过 ITG 编辑委员会（成立于 2002 年）审核并批准 • 表示文章已经过 ITG 非职业演奏者委员会审核并批准 Aboud, Leslie 像女孩一样演奏：对性别在小号演奏中的作用的分析 3 月 13 日/25 日 Adams, Ezra 离开加拿大铜管乐队后的生活：对 Fred Mills 和 Ronald Romm 的采访 6 月 1 日/6 日 Adams, Greg 和 Eric Bolvin 《什么是 Hip？的录音》 63 年 6 月 8 日 Adelstein, Bernard 《四十年的枪林弹雨》 77 年 1 月 12 日 Akhmadullin, Iskander 《战后俄罗斯小号奏鸣曲》 51 年 6 月 18 日 缅怀 Veniamin Savelyevich Margolin (1922 – 2009) 37 年 10 月 9 日 Alexander, David 《1988 年 ITG 会议：概要》（与 Theurer 合著） 40 年 9 月 88 日 奥本大学举办首届东南小号研讨会 57 年 9 月 87 日 Alley, Gregory W. 从视奏到演奏卓越：使用三步法教授新乐曲 51 年 10 月 7 日 Almeida, John 《无界限：采访 Wayne Bergeron》 6 月 7 日 6 日 John Swana：通过爵士乐学习和联系 56 年 6 月 5 日 达拉斯管乐团小号部分和 Lyman Brodie 3 月 2 日 采访 Thomas Wohlwender：克利夫兰管弦乐团第二小号1960–1972 9 月 95/17 1993 年 ITG 大会：阿克伦的行动（与 Shugert 合作） 9 月 93/4 小号大师班精彩纷呈 1992 年佳能音乐夏令营 12 月 92/43 Althaus, Nicholas 踏上美国大街 — 首次体验 10 月 17/90 Altman, Timothy Eric E
五人制足球中的心率、耗氧量和能量消耗之间的关系
本研究的主要目的是通过跑步机跑步时心率 (HR) 和氧耗 (VO 2 ) (HR-VO 2 ) 之间的回归方程，比较模拟五人制足球比赛 (S-Game) 中测得的氧耗 (Measured -VO 2 ) 与估计的氧耗 (Estimated -VO 2 )，次要目的是计算 S-Game 中的总能量消耗 (EE)。对 10 名职业运动员 (22.20 ± 3.22 岁) 进行了评估。在跑步机上的连续测试 (Cont Test ) 中单独测定 HR-VO 2 。将 S-Game 中测得的 -VO 2 与 Cont Test 中的估计 -VO 2 进行了比较。通过 VO 2 估计无乳酸和乳酸途径。使用配对 t 检验 (p = 0.38)，估计的 -VO 2 与测量的 -VO 2 没有统计学上的显著差异。但估计的和测量的 VO 2 之间的相关性非常弱 (r = − 0.05)，并且一致性较差 (一致性相关系数 = − 0.04)。此外，Bland-Altman 图显示偏差为 − 2.8 ml/kg/min，个体差异高达 19 ml/kg/min。通过 Cont 检验确定的 HR- VO 2 并不是 VO 2 的良好个体预测指标。五人制足球比赛的高强度和间歇性可能导致 HR- VO 2 关系的分离。不建议使用 Cont 检验来估计五人制足球比赛中的 VO 2 和计算个人 EE。这仅推荐用于组平均值。 S-Game 中的总 EE 为 13.10 ± 1.25 kcal.min − 1 (10.81 ± 1.57 代谢当量)。代谢途径的贡献如下：有氧 (93%)、无乳酸 (5%) 和乳酸 (2%)。
关于人工智能的真正情报：
*Sam Altman，OpenAI 首席执行官 Steve Case，美国在线创始人兼前首席执行官；Revolution 董事长兼首席执行官 *Vint Cerf，谷歌首席互联网推广人；“互联网之父” Gary Marcus，纽约大学名誉教授；Robust AI 和 Geometric AI 创始人 Peter R. Orszag，Lazard Freres & Co. 候任首席执行官 Gordon Bell，微软名誉研究员；数字设备公司前首席科学家 John H. Clippinger，麻省理工学院媒体实验室研究科学家 Lee Felsenstein，Fonly 首席技术官；Osborn 1 Computer 设计师 Jeffrey L. Bewkes，时代华纳公司前董事长兼首席执行官 Joseph Lubin，以太坊联合创始人 Marissa Mayer，雅虎前总裁兼首席执行官； Sunshine Products 联合创始人兼首席执行官 Alan Patricof，Primetime Partners 联合创始人兼董事长 Roger McNamee，Elevation Partners 联合创始人兼董事总经理 Steve Papa，Parallel Wireless 创始人、董事长兼首席执行官 Ivan Seidenberg，Verizon Communications 退休董事长兼首席执行官 Sara Eisen，CNBC《Closing Bell》联合主持人 Eric S. Yuan，Zoom Video Communications 创始人兼首席执行官 Aman Narang，Toast 联合创始人、总裁兼首席执行官 John W. Jackson，Celgene 退休首席执行官 Kay Koplovitz，USA Networks 创始人兼前首席执行官； Springboard 联合创始人兼主席 Vivek Wadhwa，哈佛法学院杰出研究员 Glenn H. Hutchins，North Island 主席 Max Levchin，Affirm 创始人兼首席执行官 Tom Rogers，Engine Media 执行主席 Richard H. Pildes，纽约大学宪法学教授 Benn R. Konsynski，埃默里大学戈伊苏埃塔商学院教授 Cristle Collins Judd，莎拉劳伦斯学院院长
脑时代分析中的陷阱
Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。 使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。 ijicic，12（4），1385 - 1396。 Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。ijicic，12（4），1385 - 1396。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。（2018）。使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。衰老神经科学的边界，10，252。Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。“大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。大脑和行为，8（8），E01020。Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。神经图像：临床，24，102063。Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。回归均值。BMJ，308（6942），1499。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。生物成熟度的神经解剖学评估。Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。使用残差作为因变量时的不正确推断。会计研究杂志，56（3），751 - 796。https：//doi.org/10.1111/1475-679x.12195 Chung，Y.使用机器学习来确定与
民用人工智能的国际治理
5 Jonas Schuett，“定义人工智能监管范围”，法律优先项目工作文件第 9 号 (2021 年)，https://papers.ssrn.com/abstract=3453632。6 白宫，“白宫与首席执行官就推进负责任的人工智能创新举行会议的宣读”，2023 年 5 月 4 日，https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2023/05/04/readout-of-white-house-meeting-with-ceos-on-advancing-responsible-artificial-int elligence-innovation/。 7 “人工智能监督：人工智能规则”，2023 年 5 月 16 日，https://www.judiciary.senate.gov/committee-activity/hearings/oversight-of-ai-rules-for-artificial-intelligence。8 António Guterres，“秘书长在安全理事会关于人工智能的讲话”(联合国安全理事会，2023 年 7 月 18 日)，https://www.un.org/sg/en/content/sg/speeches/2023-07-18/se cretary-generals-remarks-the-security-council-artificial-intelligence。 9 ABP News Bureau，“金砖国家呼吁建立有效的全球人工智能框架，强调道德发展”，ABP News Live，2023 年 6 月 2 日，https://news.abplive.com/technology/ai-brics-nations-cal-for-effective-global-framework-on-artificial-intelligence-emphasise-on-ethical-development-1606406。10 Sam Altman、Greg Brockman 和 Ilya Sutskever，“超级智能治理”，OpenAI，2023 年 5 月 22 日，https://openai.com/blog/governance-of-superintelligence。11 谷歌首席执行官呼吁制定全球人工智能监管规则（60 分钟，2023 年 4 月 16 日），https://www.youtube.com/watch?v=aNsmr-tvQhA。 12 Brad Smith，“治理人工智能：未来蓝图”（微软，2023 年 5 月 25 日）。 13 “苏纳克称英美将在人工智能安全方面展开合作”，路透社，2023 年 6 月 8 日，https://www.reuters.co m/technology/britain-us-work-together-ai-safety-says-sunak-2023-06-08/。 14 “英国将主办首届全球人工智能峰会”，GOV.UK，2023 年 6 月 7 日，https://www.gov.uk/g overnment/news/uk-to-host-first-global-summit-on-artificial-intelligence。 15 我们将“民用”人工智能定义为除由国家直接授权为军事或情报部门等敏感目的而开发的人工智能以外的所有人工智能。 16 Bommasani 等人，“论基础模型的机遇和风险”； Anderljung 等人，“前沿人工智能监管”。
原创研究通过深度学习 AI 对恶性胸膜间皮瘤进行全自动体积测量：验证并与修改后的 RECIST 反应标准进行比较
摘要背景在恶性胸膜间皮瘤 (MPM) 中，复杂的肿瘤形态导致放射学反应评估不一致。有前景的体积方法需要自动化才能实用。为此，我们开发了一个全自动卷积神经网络 (CNN)，进行了盲法验证，并比较了 CNN 和人类对化疗患者的反应分类和生存预测。方法在一项多中心回顾性队列研究中；183 个 CT 数据集被分为训练和内部验证（123 个数据集（80 个完全注释）；108 名患者；1 个中心）和外部验证（60 个数据集（全部完全注释）；30 名患者；3 个中心）。使用详细的手动注释来训练使用二维 U-Net 架构的 CNN。使用相关性、Bland-Altman 和 Dice 一致性来评估 CNN 性能。体积反应/进展定义为≤30%/≥20% 的变化，并通过 Cohen 的 kappa 与修改后的实体肿瘤反应评估标准 (mRECIST) 进行比较。使用 Kaplan-Meier 方法评估生存率。结果人类和人工智能 (AI) 的体积呈高度相关性 (验证集 r=0.851，p<0.0001)。一致性很强 (验证集平均偏差 +31 cm 3 (p=0.182)，95% 限制 345 至 +407 cm 3 )。偶尔出现的 AI 分割错误 (4/60 验证病例) 与裂隙肿瘤、对侧胸膜增厚和邻近肺不张有关。在 20/30 (67%) 验证病例中，人类和 AI 体积反应一致 κ =0.439 (0.178 至 0.700)。 AI 和 mRECIST 在 16/30 (55%) 验证案例中一致 κ =0.284 (0.026 至 0.543)。较高的基线肿瘤体积与较短的生存期相关。结论我们已经开发并验证了第一个用于体积 MPM 分割的全自动 CNN。通过用形态学上具有挑战性的特征丰富未来的训练集，CNN 性能可能会进一步提高。体积反应阈值需要在未来的研究中进一步校准。