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大数据和(深度)机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具,但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同,长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是,似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果(HTE)可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型,但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白,我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法,包括元学习者,代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验,并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇,以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距,以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是,似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果(HTE)可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型,但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白,我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法,包括元学习者,代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验,并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇,以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距,以解决现实世界中的医疗保健问题。
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的:(i)模拟隐藏的,可能是混乱的,动态的,并且(ii)预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤,在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成,并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的,证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能,最多两次Lyapunov时,检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示:预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低,但如果观察到少于模型域的一半,则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明,鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。
要模拟电池特性,首先将电池模型加载到BV9211B高级电池测试和仿真软件中。该软件算法将实时遵循电池模型并模仿电池行为。该软件支持两种类型的电池模型 - CSV文件中具有VOC,SOC和RI参数的软件或外部电池模型生成的配置文件。为简单起见,您只需要输入四个参数即可模拟电池 - 容量评级,当前限制,初始SOC和切断条件。在模拟电池时,软件同时测量电压和电流,并保存测量结果。该软件允许您立即更改电池的充电。此外,您可以加载在不同温度下创建的多个电池模型。
摘要 EMulate Therapeutics, Inc. (EMTx) 开发了一种技术,可以将随时间变化的磁场以 WAV 文件的形式传送,这些磁场在极低到低频谱的无线电频率(DC 至 22 kHz)中发射,可用于调节痛觉。这些低功率场(~30-70 毫高斯 AC RMS)通过便携式轻型可穿戴设备 (Voyager) 传送。一家专门研究经过验证的大鼠疼痛模型的合同第三方动物研究组织 (ANS Biotech, SA) 独立于作者进行了研究。我们在此报告,一组信号在减少大鼠内脏痛、神经性疼痛和炎症疼痛模型的痛觉方面表现出统计学上显著的效果。此外,去除原始信号中 6 kHz 以上的频率可增强未修改信号的止痛效果。
人工大脑被认为是一种先进的智能技术,通过整合突触装置能够模拟人脑中发生的记忆过程。在此背景下,改进突触晶体管的功能以增加神经形态芯片中的信息处理密度是该领域的一大挑战。本文介绍了促进锂离子迁移的长余辉有机发光晶体管,它在 10 V 的低工作电压下显示出 7000 cd m − 2 的出色突触后亮度。0.1 mA 的突触后电流作为内置阈值开关在这些设备中作为触发点实现。设定条件触发的长余辉用于驱动光致变色分子的光异构化过程,模拟人脑中的神经递质转移,实现关键的记忆规则,即从长期记忆到永久记忆的转变。还处理了设置条件触发的长余辉与光电二极管放大器的组合,以模拟设置训练过程后的人类响应动作。总体而言,展示了神经形态计算的成功集成,包括刺激判断、光子发射、转换和编码,以模拟人脑复杂的决策树。
在轨操作(例如维修和组装)被视为未来航天工业的优先事项。模拟在轨相互作用的地面设施是开发和测试太空技术的关键工具。本文介绍了一种使用地面机器人操纵器模拟在轨操作的控制框架。它将用于机器人操纵器笛卡尔运动控制的虚拟正向动力学模型 (VFDM) 与基于 Clohessy Wiltshire (CW) 模型的轨道动力学模拟器 (ODS) 相结合。众所周知,基于 VFDM 的逆运动学 (IK) 解算器比传统 IK 解算器具有更好的运动跟踪、路径精度和解算器收敛性。因此,它为基于轨道模拟的操纵器提供了稳定的笛卡尔运动,即使在奇异或接近奇异的配置下也是如此。该框架在 SnT 的 ZeroG-Lab 机器人设施上通过模拟两种场景进行了测试:自由浮动卫星运动和自由浮动相互作用(碰撞)。结果显示,ODS 指挥的模拟运动与机器人安装的模型执行的运动之间存在保真度。