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土耳其的经济危机和埃尔多安的多重...
2020 年初，土耳其总统雷杰普·塔伊普·埃尔多安发起了一项积极的和解计划，以修复土耳其与四个中东邻国（埃及、以色列、沙特阿拉伯和阿联酋）的关系。埃尔多安出于必要而发起了这项政策，以结束土耳其的孤立状态并吸引金融投资以缓解该国持续的经济危机。这一计划的成功，特别是与石油资源丰富的沙特阿拉伯和阿联酋的合作，对于埃尔多安总统来说至关重要，因为他正试图在 2023 年 5 月的总统大选前改善经济状况。近年来创纪录的高通胀率和不断上升的贫困率降低了埃尔多安的支持率，而 2 月大地震前进行的最新民意调查显示，与自 2002 年首次获胜以来的历次全国大选不同，埃尔多安和他的正义与发展党 (AKP) 这次可能会面临激烈的竞争。
ATIF/参考文献：Erdil, A. (2022)。从企业可持续发展和绩效看工作场所职业安全的重要性。《欧洲科学技术杂志》，（42），88-99。
工作场所——职业健康和安全已变得越来越重要，以保障企业生产运营的可持续性，以适应竞争压力和快速消费。认识到工作场所死亡和职业病对生产力和形象的破坏以及金钱和精神损失，采取措施改善工作场所的健康和保护将为个人、企业和国家带来巨大利益。研究表明，不安全条件可能受到物理和技术环境条件以及人员特征等变量的影响。包括技术和制造业的框架、企业的采矿、开发和运输线的特性、无知和不合格的制造业工人、无法适应技术进步、环境恶化、生产组织布局以及未能使用个人防护设备和设备监护人等条件都可能导致职业死亡，特别是在欠发达国家和新兴国家。这些情况对工作场所事故的可能性有很大影响。在本研究的整个范围内，对工作空间功能系统、人体工程学设计和职业生理变量进行了调查，这些变量通常被认为是职业灾难的驱动因素。为提高一家生产白色家电的企业的职业安全和功能生产力，我们提供了持续改进、全面能力和成就（5S 和全面生产维护）的实施。作为具体应用的结果，我们从工人生产力和运营的商业绩效的角度进行了评估。
EEG-GAT：用于脑电图 (EEG) 信号分类的图形注意力网络 /作者=Demir, Andac；Koike-Akino, Toshiaki；Wang, Ye；Erdogmus, Deniz /创建日期=2022 年 9 月 17 日 /主题=人工智能、机器学习、机器人技术、信号处理
摘要 图神经网络 (GNN) 是深度学习社区中一个新兴的框架。在大多数 GNN 应用中，数据样本的图拓扑结构在数据集中提供。具体而言，图移位算子 (GSO) 是先验已知的，它可以是邻接、图拉普拉斯或它们的规范化。然而，我们通常不了解现实世界数据集背后的真实图拓扑结构。其中一个例子是从生理脑电图 (EEG) 中提取主体不变特征来预测认知任务。以前的方法使用电极位点来表示图中的节点并以各种方式连接它们来手工设计 GSO，例如，i) 每对电极位点连接以形成完整图，ii) 特定数量的电极位点连接以形成 k 最近邻图，iii) 仅当欧几里得距离在启发式阈值内时，每对电极位点才连接。在本文中，我们通过使用多头注意机制对 GSO 进行参数化来克服这一限制，以探索不同电极位置之间在认知任务下的功能性神经连接，同时结合图卷积核的参数学习无监督图拓扑结构
![B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。 。 ，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在成对的e 1，cysets e 1，互相互互相关。 。 。 ，e m这样，e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i对于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m]。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd在H中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。为了完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的兴趣。](/simg/6/66b12590acfaebc9bf0ec40f52ef0eeec179ff5a.webp)
B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。 。 ，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在成对的e 1，cysets e 1，互相互互相关。 。 。 ，e m这样，e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i对于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m]。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd在H中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。为了完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的兴趣。
B'Abstract Aharoni和Howard，以及独立的Huang，Loh和Sudakov提出了以下彩虹版本的ERD \ XCB \ XCB \ X9DOS匹配猜想：用于正整数N，K，M，使用N \ Xe2 \ X89 \ X89 \ X89 \ XA5 km（如果每个人）f 1，f 1，f 1，f 1，f 1，如果。。，f m \ xe2 \ x8a \ x86 [n] k的大小大于最大{n k \ xe2 \ x88 \ x92 n \ x92 n \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 m +1 k，km \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 1 k}，然后存在Emubse em subse et emsetse。。。，e m，以至于所有i \ xe2 \ x88 \ x88 [m] e i \ xe2 \ x88 \ x88 f i。我们证明存在一个绝对常数n 0，因此该彩虹版本适用于k = 3和n \ xe2 \ x89 \ xa5 n 0。我们将这个彩虹匹配的问题转换为特殊的HyperGraph H上的匹配问题。然后，我们将几种现有技术结合在均匀超图中的匹配中：\ xef \ xac \ x81nd h中的吸收匹配m；使用Alon等人的随机化过程与\ Xef \ Xac \ x81nd几乎是H \ Xe2 \ X88 \ X92 V（M）的几乎常规子图； \ xef \ xac \ x81nd在H \ xe2 \ x88 \ x92 V（m）中几乎完美匹配。要完成该过程，我们还需要证明在3-均匀的超图中的匹配项上获得新的结果，这可以看作是Luczak和Mieczkowska结果的稳定版本，并且可能具有独立的利益。
每结果分析Erdafinitib和Anti-...
目标：Erdafitinib是第一个，到目前为止仅批准用于治疗转移性尿路上皮癌（MUC）FGFR+的靶向治疗。之前，FGFR+患者的MUC治疗模式由非特异性药物组成，例如化学疗法和抗PD1/PDL1。这些疗法的比较有效性和成本数据对于为医疗保健预算分配的决策过程提供信息很重要。该分析的目的是根据巴西私人医疗保健系统的角度估算Erdafitinib和Anti-PD1/PDL1疗法的成本。
用于生理生物信号的解缠对抗性迁移学习 /作者=Han, Mo；Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 7 月 21 日 /主题=人工智能、人机交互、机器学习、信号处理
摘要 可穿戴传感器的最新发展为以有效和舒适的方式监测生理状态带来了希望。生理状态评估的一个主要挑战是迁移学习的问题，该问题是由不同用户或同一用户的不同记录会话中的生物信号域不一致引起的。我们提出了一种对抗性推理方法进行迁移学习，以从生理生物信号数据中提取解开的干扰鲁棒表示，以进行压力状态水平评估。我们利用任务相关特征和人员判别信息之间的权衡，通过使用对抗网络和干扰网络来联合操纵和解开编码器学习到的潜在表示，然后将其输入到判别分类器。跨受试者转移评估的结果证明了所提出的对抗框架的优势，从而展示了其适应更广泛受试者的能力。最后，我们强调我们提出的对抗性迁移学习方法也适用于其他深度特征学习框架。
埃德海姆-切斯特病：分子时代的评估、诊断和治疗的共识建议
6 法国巴黎 Piti ´e-Salp ˆ etri `ere 医院，巴黎公共医院；7 意大利佛罗伦萨大学生物医学、实验和临床科学系；8 纽约州纽约市纪念斯隆凯特琳癌症中心病理学系；9 以色列特拉维夫 Assuta 医学中心转化研究实验室；10 以色列阿里尔大学自然科学学院分子生物学系；11 奥地利林茨 Elisabethinen 医院内科 I（止血、血液学和干细胞移植和肿瘤内科）；12 马萨诸塞州波士顿丹娜—法伯癌症研究所肿瘤内科系；13 日本东京大学医学院血液学和肿瘤学系； 14 加州大学圣地亚哥分校医学系血液和骨髓移植科，加利福尼亚州拉霍亚；15 华盛顿大学血液学科，华盛顿州西雅图；
通过对抗性推理从 EEG 中学习不变表征 /作者=Ozdenizci, Ozan；Wang, Ye；Koike-Akino, Toshiaki；Erdogmus, Deniz /创建日期=2020 年 4 月 18 日 /主题=人工智能、机器学习
摘要 在基于脑电图 (EEG) 的分类任务中发现和利用共享的、不变的神经活动对于跨受试者或 EEG 记录会话的解码模型的通用性具有重要意义。虽然深度神经网络最近成为通用的 EEG 特征提取器，但这种迁移学习方面通常依赖于先前的假设，即深度网络自然表现为受试者（或会话）不变的 EEG 特征提取器。我们建议在模型训练期间以系统的方式进一步实现 EEG 深度学习框架的不变性。我们引入了一种对抗性推理方法来学习在判别设置内对受试者间变异不变的表示。我们使用公开的运动想象 EEG 数据集和基于卷积神经网络的 EEG 解码模型在提出的对抗性学习框架内进行实验研究。我们展示了跨学科模型转移场景中的结果，展示了学习网络的神经生理学解释，并讨论了对抗性推理为不断发展的 EEG 深度学习领域提供的潜在见解。
弥合母亲培养皿中的差距
Xu，D.，Zhou，D.，Bum-erdene，K.，Bailey，B.J.，Sishtla，K.，Liu，S.，Wan，J.，Aryal，U.K.，U.K.，Lee，J.A.，Wells，C。D.，Fishel，M。L.，Corson，T。W.，Pollok，K。，＆Meroueh，S。O. （2020）。 通过分子对接富含从胶质母细胞瘤基因组数据选择的多个靶标，对化学文库的表型筛选。 ACS化学生物学。 https://doi.org/10.1021/acschembio.0c00078A.，Wells，C。D.，Fishel，M。L.，Corson，T。W.，Pollok，K。，＆Meroueh，S。O.（2020）。通过分子对接富含从胶质母细胞瘤基因组数据选择的多个靶标，对化学文库的表型筛选。ACS化学生物学。https://doi.org/10.1021/acschembio.0c00078https://doi.org/10.1021/acschembio.0c00078