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RWD4BE 真实世界数据助力改善医疗保健
主席：Jo de Cock（Riziv）Ann van Gysel（Medvia），Frank Staelens（Olv Aalst），Guillaume d'Ansembourg（Riziv/Inami），Isabelle Huys，Isabelle Huys（公共卫生和社会事务部长） Iziv/Inami），Peter Raeymaekers（Zorgnet-icuro），Sofie de Broe（Sciensano/HDA），Stef Heylen（UZA/AZ/AZ Turnhout/ex-Industry） JNJ，弗兰克·斯泰尔斯（olv aalst），盖特·德瓦夫（Inovigate），盖特·史密特（Az Monica），Ingrid Maes（Inovigate），Liz Renzaglia（Medvia），Marc Van de Craen（Medvia）他们的见解和专业知识。他们的宝贵意见对于形成本政策报告中的思想起到了重要作用。 Andries Clinckaert（Tiro.Health），Ann van Gysel（Medvia），Annelies terbiest（UZA），Bart Vannieuwenhuyse（JNJ），Cami de Decker（Uza），Caroline de Beukelaar（az groeNinge） Stry，Geert Smits（AZ Monica），Gilbert Bejjani（Bahm/Chirec/Bvas），Giovanni Briganti（Umons），Guillaume d'Ansembourg（riziv/Inami） （公共卫生部）。戒指），Lebehring（CSU），利比里亚（UG）。 Chepper（UZ Gent），Miave（Javanese（AZ），Davis（North），A.B。Gian Cancer注册表），Nick Marly（公共卫生和社会事务部长Vandenbroucke的内阁），Nicky van der Vekens（AZ
通过重复周期应用估算电池降解对CO2排放的影响的主要生命阶段：安装电动总线中的工业电池系统的案例研究
摘要：随着电力行业重组的出现，电力系统中的常规单位承诺问题涉及传统的垂直整合系统结构中的操作成本的最小化，已转化为基于良好的单位承诺（PBUC）方法，该方法（GENT COMPACENT（GENCOS）执行可用的生产生产计划的计划，以实现目标均具有目标效果。通常，GENCO通过确定基于化石燃料的单位的承诺和调度来最大程度地提高自己的利润，以根据一组预测的价格和负载数据来解决PBUC问题，以解决日间市场（DAM）的参与。这项研究提出了一种方法，用于实现价格捕捞型Genco拥有压缩空气储能（CAES）和集中太阳能（CSP）单元的最佳发行曲线，此外还包括传统的热电厂。在提供的模型中考虑了对生成单元的各种技术和物理约束。所提出的框架在数学上被描述为一种混合企业线性编程（MILP）问题，该问题通过使用商业软件包来解决。同时，分析了几种情况，以评估CAE和CSP单位对PBUC问题最佳解决方案的影响。所达到的结果表明，将CAES和CSP单位纳入GENCO所面临的自我安排问题将在很大程度上增加其在大坝中的利益。
多代理系统中顺序决策的因果解释
我们介绍了CEMA：c ausal e xplanations in m ulti-themens stystems;在动态的顺序多代理系统中创建因果自然语言解释的框架，以构建更值得信赖的自主代理。与假定固定因果结构的先前工作不同，CEMA仅需要一个概率模型来正向缩减系统状态。使用这种模型，CEMA模拟了反事实世界，这些世界识别了代理决定背后的显着原因。我们评估CEMA的自动驾驶运动计划任务，并在各种模拟场景中对其进行测试。我们表明，即使存在大量其他代理商，CEMA正确地识别了代理决定背后的原因，并通过用户研究表明，CEMA的解释对参与者对自动驾驶汽车的信任具有积极影响，并且对其他参与者的高度基线解释的评价也很高。我们以注释作为HeadD数据集发布了收集的解释。
药物基因组学：基础和里程碑
药物基因组学研究、功能后果不明的罕见变异的药物基因组学复杂性、环境 / 营养因素的影响以及世界各地人口的多样性。在这方面，药物遗传学和药物基因组学 (PGx) 是旨在为患者制定个性化治疗方案的新兴领域。这两个学科的目标有重叠，后者比前者更新、更广泛。药物遗传学主要关注可能影响药物反应的单个基因变异（基因-药物对），而药物基因组学则关注所有基因（基因组）如何与药物作用相互作用 [1]。临床研究证明，药物基因组学检测在提高患者用药依从性方面具有成本效益，从而减少了因药物不良反应而入院的人数 [2、3]。此外，近年来，一个新的有前途的领域致力于研究环境因素如何影响与药物反应相关的基因的差异表达；这个新领域被称为药物表观遗传学[ 4 ]。在本章中，我们重点介绍这些领域的基本概念和里程碑。
统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性
机器学习和纠缠熵
摘要：我们研究了广告的批量重建，即在机器学习框架内的量子纠缠中的黑洞时空的范围。利用神经普通微分方程与蒙特 - 卡洛整合在一起，我们开发了一种用于连续训练功能的方法，以从纠缠熵数据中提取一般的各向同性大量指标。为了验证我们的方法，我们首先将机器学习算法应用于全息括号熵数据，这些数据来自Gubser-Rocha和超导体模型，这些模型是全息图中强耦合问题的代表性模型。我们的算法从这些数据中成功提取了相应的大量指标。此外，我们通过在半填充的费米子紧密结合链中采用纠缠熵数据将方法扩展到多体系统，并示例关键的一维系统并得出相关的散装度量。我们发现，紧密结合链和Gubser-Rocha模型的指标相似。我们推测这种相似性是由于这些模型的金属属性所致。
接骨木花青素薄膜的制备及保鲜...
利用接骨木花色苷的pH指示作用研制了一种智能包装膜，解决了冷藏食品新鲜度监测问题。研究了接骨木花色苷对结冷胶、明胶复合膜性能的影响，以及作为新鲜度指标对鲜虾保鲜的影响。结果表明，接骨木花色苷-结冷胶/明胶膜的膜厚度（7.8×10 − 2 mm）、TS（拉伸强度）（14.57×10 3 MPa）、WVP（水蒸气渗透性）（36.96×10 − 8 g/ms Pa）有所提高，断裂伸长率（EAB）（17.92%）和水溶性（水溶时间为60.5 s）有所降低。SEM（扫描电子显微镜）和FTIR（红外光谱分析）表明其组分之间具有良好的兼容性。此外，接骨木花青素薄膜表现出良好的力学性能和pH指示效果，可认为该薄膜适用于鲜虾保鲜，研究结果可为新型活性智能包装薄膜的研发提供参考。
通过质谱流式细胞术和高维成像对 2D MXenes 进行免疫分析和多重无标记检测
追踪、检测和定量测量细胞和组织中纳米材料的能力推动了它们在生物医学中的日益广泛应用。开发无标记、高分辨率和高维方法，同时可视化多种细胞类型中的二维材料，从而洞察细胞功能和相互作用及其在组织中的空间定位，这对于将纳米材料转化为临床应用至关重要。过渡金属碳化物、氮化物和碳氮化物 (MXenes) [1,2] 是具有多种结构和成分的新兴二维材料。[3,4] 虽然研究最多的 MXene 是 Ti 3 C 2 ，但已报道了 30 多种化学计量成分和至少 20 种固溶体。这些二维薄片的表面覆盖着功能团，写为 T x 。这些基团主要由 O、OH 和 F 组成，因此具有亲水性，易分散于水和生理介质中。由于大多数 MXenes 已被证明具有生物相容性且无细胞毒性，因此它们被广泛用于
BRCA1 假基因通过抑制先天免疫防御机制负面调节抗肿瘤反应
摘要 ◥ 先天免疫防御机制在抗肿瘤反应中起着关键作用。最近的证据表明，抗病毒先天免疫不仅受外源性非自身 RNA 调节，还受宿主衍生的假基因 RNA 调节。越来越多的证据还表明假基因作为基因表达调节剂或免疫调节剂的生物学作用。在这里，我们报告了 BRCA1 肿瘤抑制基因的假基因 BRCA1P1 在调节乳腺癌细胞先天免疫防御机制中的重要作用。BRCA1P1 通过发散转录在乳腺癌细胞中表达长链非编码 RNA (lncRNA)。与正常乳腺组织相比，乳腺肿瘤中 lncRNA-BRCA1P1 的表达增加。BRCA1P1 的消耗会诱导抗病毒防御样程序，包括乳腺癌细胞中抗病毒基因的表达。此外，缺乏 BRCA1P1 的癌细胞通过刺激细胞因子和诱导细胞凋亡来模拟病毒感染的细胞。因此，BRCA1P1 的消耗会增加宿主的先天免疫反应
适用于罕见疾病 - KCE
外部专家和利益相关者：Bollen（UZ Leuven），Antonella Cardone（欧洲癌症患者），Sabine Corachan（Luss -Ligue -Ligue des usagers des des deSanté），Fabio Datri（欧洲委员会），Harlinde de Schutter（Harlinde de Schutter） de bruxelles，马克注定（UZ Leuven），玛格·加尔布雷思（Maggie Galbraith）（拥有 - 欧洲萨拉·加纳（Sarah Garner）（欧洲），斯特凡·吉斯塞尔斯（Stefan Gijssels）（患者专家中心），威姆·戈特施（Wim Goettsch），荷兰大学，纽瑟兰（Netherlands），dimitri hemelise incorpory uncorpory uncorporte uncorporte uncortiate uncoriate uncoriate unconity unistian unisoniate unive （Belgische对抗粘膜的斗争），Heini Kanervo（UZ Brussels），Kaja Kantorska（欧洲委员会），Anna Kubina（内阁大臣Frank Vandenbroucke），Olivia lacroix（Olivia lacroix）健康产品 - 联邦药品和健康产品机构，乔伊斯·洛里丹（Joyce Loridan），凯特·摩根（Solidaris），凯特·摩根（Kate Morgan）（欧洲骨髓瘤患者），瓦伦丁·穆特姆贝雷兹（Valentin Mutemberezi）（inami - riziv - 国家健康保险与残疾人保险研究所），克拉拉·诺伊尔（Clara Noirhomme） - libre de bruxelles），Marjolijn Renard（Ziekenhuisfunctie Zeldzame Ziekten，Universiat Ziekenhuis Gent），Eva（R.R. Mmiello（EPF- EPF-欧洲患者） Ing Boudewijnstichting），Marc van de Casteele（Inami - 国立健康保险和健康保险残疾研究所），Chris van Haecht（基督教互助），Anne van Meerbeeck（VPP -VPP -Vlaamspatièntententplat），Armand voorschuur（Pharma.be）卫生保健的智能）