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NREL的清洁氢计划概述NREL的清洁氢计划概述
H2New Consortium - 包括有关低温电解[LTE]（PEM，液体碱性）和高温电解[HTE]（HTE]（HTE）（固体氧化物）电解层技术的研究 - $ 1B BIL活性现在可以使电解的努力增加，以增加电解的努力，以加速发展•直接拆分水
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
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。
HLDR课程进程开放conc
HLDR 2200质量服务领导力（3）HLDR 4500酒店的应用领导力（3）历史（3）HLDR 4000 HLDR 4000款待和旅游业的成本控制（3）BVG/EVT/HTE/HTL/HTL/HTL/HTL/RST/TTM/UA/UA选举（3）BVG/EVT/HTE/HTE/HTL/TTM/TTM/TTM/TTM/TTM/TTM/TTM/TTM/TTM/ra/ra/ra/ra/ra/ra/ra/ra/ra/ra
应用于bbb-crossing aa
深层科学正在使高通量实验（HTE）设计具有所需特性的新型生物实体。，例如，通过创新的定向进化分析（例如M-Cre-tee and Tracer）鉴定出了全身性基因疗法向脑细胞进行全身性递送基因疗法所需的血脑屏障（BBB）跨腺相关病毒（AAV）载体。但是，即使这些高通量实验也只能探索生物实体的大型设计空间的一部分。在本文中，我们介绍了基于自动克的蛋白质功能（AutomaxProfit）的最大化，以学习并改善用高通量筛选产生的蛋白质设计。使用基于跨前的生成AI网络和蛋白质语言模型，我们改进了先前通过HTE发现的变体的设计，以通过分子动力学（MD）模拟估计，在脑内皮细胞中产生2倍的富集。这表明，深技术模型可以从深层实验实验产生的观察结果中学习，并继续为生物制药中的应用找到更多最佳的设计候选者。
结直肠肿瘤基质的治疗靶向
WHF、CSF 获得 INSERM、巴黎大学、索邦大学、CARPEM T8、Labex 免疫肿瘤学卓越计划、法国癌症研究所 (INCa)、HTE Plan Cancer (C1608DS) 和法国国家抗癌联盟的 Cartes d'Identité des Tumeurs (CIT) 计划的资助
清洁氢：能源载体、可再生能源推动者......
– 加速先进水分解技术的研究 – 利用当今的可再生能源和核能 – 通过 H2NEW 联盟在短短 5 年内实现 100 美元/千瓦电解器堆栈目标 – 包括对低温电解 [ LTE]（PEM，液体碱性）和高温电解 [HTE]（固体氧化物）电解器技术的研究 – 10 亿美元的 BIL 活动现在使电解方面的努力增加了一个数量级，以加速开发 • 长期：利用太阳能或热量更直接地分解水
定量锥体对比阈值在具有不同病理生理机制的患者中
在社会政策对跨亚组的健康影响的实质性异质性可能很常见，但尚未系统地表征。使用55个当代研究对社会政策的健康影响的样本，我们记录了评估异质治疗效应（HTES）的频率，以评估哪些亚组（例如，男性，女性）和以标准平均差异（SMD）表示的亚组特异性效应估计值。对于每个研究，结果和维度（例如性别），我们拟合随机效应的荟萃分析。我们使用亚组特异性效应eSti Mates（τ）的标准偏差来表征策略效应中异质性的大小。在报告亚组特异性估计的44％的研究中，政策影响通常很小（<0.1 SMD），对健康的影响（有益67％）和差异（50％暗示对不同等的缩小）。在整个研究结果维度中，有54％的人表明效应的任何异质性，而20％的SMD为0.1。在26％的研究结果二维中，τ的幅度表明，相反符号的影响在整个亚组之间是合理的。异质性在策略效应中更为普遍，未指定先验性。我们的发现表明，社会政策通常会对不同人群的健康产生异质作用；这些HTE可能会显着影响差异。对社会政策和健康的研究应常规评估HTE。
一个可解释的框架，可以从临床试验中识别有关治疗效果的响应式亚组：应用脑出血治疗
随机临床试验（RCT）遭受高失败率，这可能是由对治疗的异质反应引起的。尽管开发了许多模型以估计异质治疗效应（HTE），但仍缺乏可解释的甲基化剂来识别响应式亚组。这项工作旨在开发一个框架来基于优先级可解释性的治疗效果来识别亚组。所提出的框架利用了一个集合隆福树方法来生成描述性决策规则，该规则将样本分开，给出了对治疗的估计响应。随后，我们选择了这些决策规则的互补集，并使用稀疏线性模型对其进行排名。为了解决试验有限的样本量问题，我们通过从外部研究中借用控制患者并产生合成数据提出了数据增强策略。我们将提出的框架应用于失败的随机临床试验，以调查脑内出血治疗计划。Qini分数表明，提出的数据增强策略计划可以通过选择互补的描述性规则而不损害估计质量来提高模型的性能，并且框架可以提高模型的性能。我们的模型得出了临床上有意义的亚组。，我们发现那些患有舒张压70 mm Hg的患者，收缩压<215 mm HG受益于强化血压降压疗法更受益。提出的可解释的HTE分析框架为从具有中性治疗效果的RCT中提取有意义的见解提供了有希望的潜力。通过识别响应式亚组，我们的框架可以更有效地为患者制定个性化治疗策略。
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博士Maike Andresen DECHEMA e. V.，法兰克福教授博士Malte Behrens Christian-Albrechts-基尔大学博士Karsten Büker thyssenkrupp Uhde，多特蒙德 Dr. Andreas Geisbauer Clariant Products (德国) GmbH, Bruckmühl 教授博士Udo Kragl 罗斯托克大学 教授、博士Regina Palkovits 亚琛工业大学 博士Frank Rosowski BASF 在 BasCat、UniCat - BASF JointLab、柏林教授博士Stephan Andreas Schunk hte GmbH，海德堡 Dr. Andreas Vorholt 马克斯普朗克化学能转换研究所，米尔海姆