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公共许可策略线性上下文匪徒托马斯·克莱恩·布宁（Thomas Kleine Buening），aadirupa saha，Christos dimitrakakis，Haifeng XU神经信息处理系统会议（Neurips），2024年，[PDF]，[PDF]逆增强的环境设计 2024, [pdf ] Bandits Meet Mechanism Design to Combat Clickbait in Online Recommendation Thomas Kleine Buening , Aadirupa Saha, Christos Dimitrakakis, Haifeng Xu International Conference on Learning Representations (ICLR), Spotlight Presentation , 2024, [pdf ] ANACONDA: An Improved Dynamic Regret Algorithm for Adaptive Non‑Stationary Dueling Bandits Thomas Kleine Buening，Aadirupa Saha人工智能与统计国际会议（AISTATS），2023年，[PDF] minimax -bayes辅助学习Thomas Kleine Buening*，Christos dimitrakakis*，Hannes Eriksson*，Hannes Eriksson*，Hannes Eriksson*，Divya Grover*，Divya Grove*，Emilio Jorge*国际人工智能和人工智能和统计局（A）
关于可遗传人类基因组编辑的日内瓦声明
参考文献 1. Eriksson, D. (2020) 改革欧盟转基因生物立法的选项：范围和定义。Trends Biotechnol 38, 231 – 234 2. Eriksson, D. (2018) 恢复欧盟转基因生物风险评估和管理的初衷。Front. Bioeng. Biotechnol. 6, 52 3. Casacuberta, JM 和 Puigdomenech, P. (2018) 对基因编辑植物进行比例和科学合理的风险评估。EMBO Rep. 19, e46907 4. Steinberg, P. 等人。 (2019) 在 Wistar Han RCC 大鼠中，草甘膦抗性转基因玉米 NK603 的亚慢性和慢性毒性/致癌性研究中没有发现不良影响。Arch. Toxicol. 93, 1095 – 1139 5. Sanvido, O. 等人 (2012) 评估转基因作物的环境风险：监管决策的生态危害标准。环境科学政策 15, 82 – 91 6. Herman, RA 等人 (2013) 将政策相关性和科学纪律带入转基因作物的环境风险评估。Trends Biotechnol. 31, 493 – 496 7. Devos, Y. 等人 (2015) 优化环境风险评估。考虑生态系统服务有助于将广泛的政策保护目标转化为环境风险评估的具体操作目标。EMBO Rep. 16, 1060 – 1063 8. Smart, RD 等人 (2015) 欧盟成员国投票授权转基因作物：监管僵局。Ger. J. Agr. Econ. 64, 244 – 262 9. Purnhagen, KP 等人 (2018) 欧盟法院总检察长意见和新植物育种技术。Nat. Biotechnol. 36, 573 – 575 10. Raybould, A. 和 Macdonald, P. (2018) 政策主导的转基因作物比较环境风险评估：测试增加的风险而不是分析表型可实现可预测和透明的决策。Front. Bioeng. Biotech. 6, 43 11. Faure, M. (2018) 欧盟食品法协调的经济学。《欧盟食品安全监管和管理》（Bremmers, H. 和 Purnhagen, K. 编辑），第 263 – 290 页，Springer 12. Eriksson, D. 等人 (2018) 欧盟为何需要国家转基因选择加入机制。《自然生物技术》36, 18 – 19 13. Eriksson, D. 等人 (2019) 实施欧盟转基因作物种植选择加入机制。EMBO Rep. 20, e48036
ESSO核心课程委员会有关手术肿瘤学的最新信息
jos van of the Have of **，圣所的Sergence。 Elizabeth Bergeh Nilsen，Kalijn Bol，Andreas Brandl，O，Jerry Braun，Tanja Cufer Q，Ginhoven，Santiago Gonzalez-Moreno W，Jos van D'R，Merlin Hutteman P，Yazan Masannat X，Eliza faster fastema Domenico d'ugo在这里，金星在这里，Lynda Wyld AJ，Ane Gerda Zahl Eriksson
神经肌肉阻滞：建议摘要
1。Stephan R. Thilen，Wade A. Weigel，Michael M. Todd，Richard P. Dutton，Cynthia A. Lien，Stuart A. Grant，Joseph W. Szokol，Lars I. Eriksson，Myron Yaster，Mark D. Grant，Madhulika Agarkar，Anne M. Marbella，Jaime F. Blanck，Karen B. Domino； 2023年，美国麻醉师学会对神经肌肉封锁的监测和对抗进行了指南：美国麻醉学会对神经肌肉封锁工作组的报告。 麻醉学2023; 138：13–41 doi：https：//doi.org/10.1097/aln.0000000000004379Stephan R. Thilen，Wade A. Weigel，Michael M. Todd，Richard P. Dutton，Cynthia A. Lien，Stuart A.Grant，Joseph W. Szokol，Lars I. Eriksson，Myron Yaster，Mark D. Grant，Madhulika Agarkar，Anne M. Marbella，Jaime F. Blanck，Karen B. Domino； 2023年，美国麻醉师学会对神经肌肉封锁的监测和对抗进行了指南：美国麻醉学会对神经肌肉封锁工作组的报告。麻醉学2023; 138：13–41 doi：https：//doi.org/10.1097/aln.0000000000004379
CV- Willem van den Boom
出版物：同行评审1。Cremaschi，A.，van den Boom，W.，Ng，N.B.H.，Franzolini，B.，Tan，K.B.，Yen，J.C.K.，Tan，K.H.对妊娠糖尿病史的女性2型糖尿病的产后筛查：新加坡的成本效益分析。健康区域问题的价值，45，101048。doi：10.1016/j.vhri.2024.101048
ProFound AI® 风险
1. 文件中的 iCAD 数据。ProFound AI 风险 DBT 1 年 AUC 为 0.80（95% CI：0.76, 0.83）；ProFound AI 风险 2D 乳房 X 线摄影 2 年 AUC 为 0.73（95% CI：0.71, 0.74）。2.Eriksson M、Czene K、Strand F 等人。识别需要补充筛查的乳腺癌高风险女性。放射学。2020, 297(2): 327-333。Epub 9 月 8 日。3.受试者工作特征曲线下面积。4.仅在美国提供。
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1. FDA 批准。CE 标志。加拿大卫生部许可。2. ProFound Risk 已获得 CE 标志 (MDD) 和加拿大卫生部许可。可能并非在所有地区都可用。3. 心脏健康可能并非在所有地区都可用。4. Conant EF 等人。放射学：人工智能 2019。5. https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm。访问日期 1-20-23。FDA 510K 提交 K182373 (iCAD)、K201019 (Hologic) 和 K193229 (ScreenPoint)。6. Mikael Eriksson 等人。用于预测乳腺癌和指导临床护理的数字乳腺断层合成风险模型。Sci. Transl. Med. 14, eabn3971 (2022)。 DOI: 10.1126/scitranslmed.abn3971。7. Eriksson M、Czene K、Strand F、Zackrisson S、Lindholm P、Lång K、Förnvik D、Sartor H、Mavaddat N、Easton D、Hall P。识别需要补充筛查的乳腺癌高风险女性。放射学。2020 年 11 月；297(2):327-333。doi: 10.1148/radiol.2020201620。电子版 2020 年 9 月 8 日。PMID：32897160。8. Schilling, K。在奥地利维也纳的 ECR 2023 上发表研究。9. Monticciolo DL、Newell MS、Moy L、Lee CS、Destounis SV。乳腺癌筛查：ACR 最新建议。J Am Coll Radiol。2023 年 9 月；20(9):902-914。doi: 10.1016/j.jacr.2023.04.002。2023 年 5 月 5 日电子版。PMID：37150275
经过形式化验证的基于 SAT 的 AI 规划
简介：不同的规划竞赛 (Long 等人 2000；Coles 等人 2012；Vallati 等人 2015) 表明，规划系统正变得越来越可扩展和高效，使其适合实际应用。由于规划的许多应用都是安全至关重要的，因此提高规划算法和系统的可信度对于它们的广泛采用至关重要。因此，目前正在做出大量努力来提高规划系统的可信度 (Howey、Long 和 Fox 2004；Eriksson、R¨oger 和 Helmert 2017；Abdulaziz、Norrish 和 Gretton 2018；Abdulaziz 和 Lammich 2018)。提高软件的可信度是一个研究得很透彻的问题。文献中尝试了三种方法 (Abdulaziz、Mehlhorn 和 Nipkow 2019)。首先，通过应用软件工程技术，例如在正确的抽象层次上编程、代码审查和测试，可以提高系统的可信度。虽然这些做法相对容易实现，但它们并不完整。其次，有认证计算，给定的程序除了计算其输出外，还要计算一个证书，说明为什么这个输出是正确的。这将可信度的负担转移到证书检查器上，证书检查器应该比要认证其输出的系统简单得多，因此不容易出错。认证计算是由 Mehlhorn 和 N¨aher 于 1998 年率先提出的，他们将其用于他们的 LEDA 库。在规划领域，这种方法是由 Howey、Long 和 Fox 率先提出的，他们开发了规划验证器 VAL（Howey、Long 和 Fox 2004）。此外，认证规划的不可解性是由 Eriksson 率先提出的，
![arxiv：2502.06559v1 [cs.ai] 2025年2月10日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b29fa258289342d23ebb6559fba54d698491c4f9.webp)
arxiv：2502.06559v1 [cs.ai] 2025年2月10日
作者的联系信息：Maria Eriksson，Maria.eriksson@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），西班牙塞维利亚； Erasmo purifielfielfielfer.puri-furififcato@ec.europa.eu，欧盟委员会，联合研究中心（JRC），意大利ISPRA； Arman Noroozian，Arman。noroozian@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），比利时布鲁塞尔； JoãoVinagre，Joao.vinagre@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），西班牙塞维利亚； Guillaume Chaslot，guillaume.chaslot@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），布鲁塞尔，比利时； Emilia Gomez，Emilia.gomez-gutierrez@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），西班牙塞维利亚； David Fernandez-Llorca，David.Fernandez-llorca@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），西班牙塞维利亚。noroozian@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），比利时布鲁塞尔； JoãoVinagre，Joao.vinagre@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），西班牙塞维利亚； Guillaume Chaslot，guillaume.chaslot@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），布鲁塞尔，比利时； Emilia Gomez，Emilia.gomez-gutierrez@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），西班牙塞维利亚； David Fernandez-Llorca，David.Fernandez-llorca@ec.europa.eu，欧洲委员会，联合研究中心（JRC），西班牙塞维利亚。