大型语言模型(LLMS)最近在各种任务中表现出了高功能,尤其是在开放式文本生成中,如Chatgpt(OpenAI,2023a)和其他模型所示(OpenAI,2023b; Touvron等>,2023a,b;江等。,2023)。在开放式一代中,LLMS必须以类似人类的风格产生正确的答案。多亏了缩放法(Kaplan等人。,2020年; Wei等人。,2022; Gunasekar等。,2023),这项和许多其他任务得到了显着改进。评估LLMS的开放式一代对于他们的发展而言是挑战的。最可靠的评估方法是人类的判断,例如在聊天机器人领域(Chiang等人,2024)。但是,开放式一代任务缺乏基本真理和清晰的评估客观标准。最近的llm-as-a-a-a-a判断基准(Zheng等人,2023),高端LLM取代了Human法官,部分解决了此问题,但有
美国国内移民模式引起了研究人员、政策分析师和其他人士越来越多的关注。这种兴趣是由两种趋势推动的。首先,美国国内移民人数已下降了 30 多年(Molloy 等人,2011 年;Frey,2009 年;Cooke,2011 年、2013 年)。这种下降引发了人们的疑问:这种下降是源于理想因素,如改善地理位置或工作匹配度,还是源于不良因素,如雇主垄断权力或其他阻碍工作流动的障碍(Kaplan 和 Schulhofer-Wohl,2017 年;Molloy 等人,2016 年)。与此相关的是,受过高等教育的美国人越来越多地集中在大城市(Diamond,2016 年)。因此,在过去几十年里,美国的移民水平和不同类型的人选择的目的地类型都发生了重大变化。
补充图1。人和小鼠中p53缺陷骨肉酶的转录因子和下调的转录因子。(a)代表性骨基因生殖器特异性p53基因敲除小鼠的胫骨的OS发育(iosterix/sp7 -cre; p53 fl/fl)。箭头指示肿瘤。osterix-cre也在成年小鼠的BM-MSC中表达5。右面板:X光片。比例尺= 1厘米。(b)人和小鼠中的RNA-seq数据的主要成分分析(PCA),比较OS组织(OS)和正常成骨细胞(OB)。(c)比较OS和OB的RNA-seq数据的MA图表示。七个TF(图1a,b)用红点表示。(d)七个转录因子的预后功效(图1a,b)通过Kaplan -Meier对目标队列中OS患者的生存分析确定。** p <0.01; * p <0.05。
参考书目:1.根纳季·奥西波夫。人工智能:研究现状和未来展望“http://www.raai.org/about/persons/osipov/pages/ai/ai.html 2.安德烈亚斯·卡普兰 (Andreas Kaplan)、迈克尔·海恩莱因 (Michael Haenlein) Siri,Siri,在我手中:谁是这片土地上最美丽的人?关于人工智能的解释、说明和含义https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0007681318301393#!3.杰克·科普兰。什么是人工智能?http://www.alanturing.net/turing_archive/pages/Reference%20Articles/what_is_AI/What%20 is%20AI 09.html 4. https://medium.com/nuances-of-programming/python-libraries-for-interpretable-machine-learning-models-1bac19599eaa 5. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-analytics-trends/ 6. https://rb.ru/opinion/uzhe-ne-black-box/ 7. https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_игр 8. https://ru.wikipedia.org/wiki/Вектор_Шапли 9. https://suilin.ru/post/conversion_factors/ 10. https://github.com/slundberg/shap 11. https://habr.com/ru/post/428213/ 12. https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/shapley.html 13. https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d
已经从同行评审的来源获得并改编了许多使用的工具。Simchi-Levi教授(沃顿)的工作对GSC的“全球优化”,Theo Notteboom(Theo Notteboom(海事学院,安特卫普大学)和让·保罗·罗德里格(Jean Paul Rodrigue)和港口改革和港口生态系统的港口和有价值的策略和竞争性的策略和竞争力的策略,kap and and themant and themant and contriptive and themant and complative Chaps and trangie and tagpplation Chart和竞争者, Card,G。BennettStewart,关于经济增值(EVA),Ashwath Damodaran的估值和不确定性的估值,Dixit和Pindyck的“不确定性下的投资”,Kulatilaka&Abrams th in All四四个演讲中的“真实选择”功能。Yves Doz&Gary Hamel在战略联盟中的工作,Kenichi Ohmae,Simon Benninga(Wharton)关于金融和战略的工作,所有大师策略师本身都在2至4的演讲中详细介绍了详细的特征。
已经从同行评审的来源获得并改编了许多使用的工具。Simchi-Levi教授(沃顿)的工作对GSC的“全球优化”,Theo Notteboom(Theo Notteboom(海事学院,安特卫普大学)和让·保罗·罗德里格(Jean Paul Rodrigue)和港口改革和港口生态系统的港口和有价值的策略和竞争性的策略和竞争力的策略,kap and and themant and themant and contriptive and themant and complative Chaps and trangie and tagpplation Chart和竞争者, Card,G。BennettStewart,关于经济增值(EVA),Ashwath Damodaran的估值和不确定性的估值,Dixit和Pindyck的“不确定性下的投资”,Kulatilaka&Abrams th in All四四个演讲中的“真实选择”功能。Yves Doz&Gary Hamel在战略联盟中的工作,Kenichi Ohmae,Simon Benninga(Wharton)关于金融和战略的工作,所有大师策略师本身都在2至4的演讲中详细介绍了详细的特征。
认识到统计素养在健康学科中的重要性,我们面临着高等教育的当代挑战:确保这种培训是有效且相关的。在当前情况下,这些领域的能力不仅对学术发展至关重要,而且对于各种专业方案的实际应用至关重要。它使学生和专业人员能够结构,解释,评估和传达与这些概念有关的重要信息,并解决复杂和不确定的情况(Gal,2002,2005)。然而,由于对适当的教学方法缺乏共识,当前的教育改革在这些领域的教学中存在缺点(Danä&Taniåžli,2018; English; English,2013; Kaplan&Thorpe,2010; Sharma,2017; Sharma,2017; Shaughnessy,2007年)。要克服这一挑战,至关重要的是,对统计素养的多维观点至关重要,将其与当代社会文化和环境问题联系起来,整合数据,并使用基于项目的学习来促进跨学科方法。
结果:TYG指数较高的参与者的MACE发病率显着高。在Kaplan - Meier生存分析中也确定了TYG指数与MACE之间的正相关。Multivariate cox proportional hazards analysis indicated that the TyG index was independently associated with the increased risk of MACE, regardless of whether TyG was a continuous [TyG, per 1 − unit increase, HR (hazard ratio) 1.41, 95% CI (con fi dence interval) 1.22-1.62, P < 0.001] or categorical variable [quartile of TyG, the HR (95%CI)四分位数4为1.92(1.48-2.49),而四分位数为1作为参考]。此外,通过RCS模型显示了TYG指数与MACE的非线性关联,并且MACE的风险随着TYG指数一般的增加而增加(非线性P = 0.0215)。此外,TYG与DM(糖尿病)组和NO-DM组之间的MACE的关联中没有明显的相互作用。
目的。研究血小板衍生的生长因子(PDGF),临床病理特征和胃癌患者预后的关联。方法。收集了2016年至2020年间接受治疗的180名胃癌患者的肿瘤标本。 免疫组织化学染色和蛋白质印迹(WB)用于检测PDGF-B和PDGF-D的表达。使用Kaplan – Meier曲线评估了PDGF-B和PDGF-D表达与无复发生存时间(RFS)时间之间的TE关系。 单变量和多元COX比例危害回归模型用于评估PDGF-B和PDGF-D的表达与胃癌患者的预后和临床病理学特征之间的关系。 结果。 在108(60%)和137(76%)肿瘤标本中检测到PDGF-B和PDGF-D的高表达。 与肿瘤深度,肿瘤阶段,淋巴结转移和RF相比,PDGF-B和PDGF-D的TE表达是多变量分析中独立的预测指标(P <0。 01)。 结论。 胃癌组织中PDGF-B和PDGF-D高表达与患者的预后差和存活率差有关。 PDGF-B和PDGF-D的TE表达可以用作评估胃癌的生物学行为和预后的重要指标。肿瘤标本。免疫组织化学染色和蛋白质印迹(WB)用于检测PDGF-B和PDGF-D的表达。使用Kaplan – Meier曲线评估了PDGF-B和PDGF-D表达与无复发生存时间(RFS)时间之间的TE关系。单变量和多元COX比例危害回归模型用于评估PDGF-B和PDGF-D的表达与胃癌患者的预后和临床病理学特征之间的关系。结果。在108(60%)和137(76%)肿瘤标本中检测到PDGF-B和PDGF-D的高表达。与肿瘤深度,肿瘤阶段,淋巴结转移和RF相比,PDGF-B和PDGF-D的TE表达是多变量分析中独立的预测指标(P <0。01)。结论。胃癌组织中PDGF-B和PDGF-D高表达与患者的预后差和存活率差有关。PDGF-B和PDGF-D的TE表达可以用作评估胃癌的生物学行为和预后的重要指标。
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