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学习结果预测的自动化过程
摘要 - 本文介绍了一项关于自动化学习结果预测算法评估的综合研究，重点是机器学习技术的应用。我们研究了各种预测模型（逻辑回归，随机森林，高斯天真的贝叶斯，k-neartherment oss neherments and Support vector回归），以评估其在教育环境中的学生表现方面的效力。我们的实验方法涉及这些模型来预测特定课程的结果，从而分析其准确性和可靠性。我们还强调了自动化过程在促进这些预测模型的实际应用中的重要性。本研究强调了机器学习在进行教育评估方面的希望，并为进一步调查铺平了道路，以增强各种教育环境中算法的适应性和包容性。
T细胞功能核心的代谢和表观遗传学
t细胞子群根据其功能和周围的微环境适应并重新加油其新陈代谢。幼稚的T细胞依赖于以养分需求低的方式为特征的线粒体代谢途径，而效应T细胞诱导动力学途径更快，以产生增殖和细胞因子产生所需的生物量和能量。最近发现的概念是代谢的改变也会影响T细胞的表观遗传学。在这篇综述中，我们讨论了T细胞代谢和表观遗传变化之间的联系，例如组蛋白后翻译后修饰（PTMS）和DNA甲基化，以及代谢酶和分子的“超代谢”作用。这些发现集体指出了一组新的潜在治疗靶标，用于治疗T细胞依赖性自身免疫性疾病和癌症。
课程名称：机器学习学分时间
。课程大纲：机器学习介绍；概念学习：假设的一般顺序，版本空间算法，候选算法；监督学习：决策树，天真的贝叶斯，人工神经网络，支持向量机，过度拟合，嘈杂的数据和修剪，测量分类器的精度；线性和逻辑回归；无监督的学习：分层的伙伴聚类。k-means分区聚类；自组织地图（SOM）k-neart-neigh-neigh Neignal算法；使用标记和无效数据使用EM进行半监督学习；强化学习：隐藏的马尔可夫模型，蒙特卡洛推理探索与剥削权衡取舍，马尔可夫决策过程；合奏学习：使用多个假设的委员会。包装，提升。参考材料：
放射治疗和肿瘤学
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即不遗忘学习 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边协作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在各自的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围从 0.625（NYU）到 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的提高可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和轮廓绘制精度，但损害了精度。相反，LWF 表现出值得称赞的灵敏度、精度和轮廓绘制精度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的性能。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性提出了挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
用于深度学习脑转移瘤自动分割的多中心隐私保护模型训练
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即学习而不遗忘 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边合作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在相应的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围为 0.625（NYU）至 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的改善可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和勾勒准确度，但损害了精度。相反，LWF 表现出令人称赞的灵敏度、精度和勾勒准确度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的表现。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性构成挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。
多中心 - 私人 - 抛光模型 - 深度训练 -
目标：这项工作旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移（BM）自动分量性能的影响，并评估增量转移学习技术的功效，即不忘记（LWF），以提高模型性能而无需共享原始数据。材料和方法：使用了埃尔兰根大学医院（UKER），苏黎世大学医院（USZ），斯坦福大学，纽约大学（纽约大学）和Brats Challenge 2023的六个BM数据集。首先，分别为单一中心训练和混合多中心训练建立了用于BM自动分量的DeepMedic网络的性能。随后评估了保护隐私的双边合作，其中有一个验证的模型将分享到其他带有LWF或不带有LWF的转移学习（TL）的进一步培训中心。结果：对于单中心训练，在各自的单中心测试数据上，BM检测的平均F1得分范围从0.625（NYU）到0.876（UKER）。混合的多中心训练明显提高了斯坦福大学和纽约大学的F1分数，其他中心的改进可以忽略不计。当将UKER预告量化的模型应用于USZ时，LWF的平均F1得分（0.839）比NAIVE TL（0.570）和单中心训练（0.688）高于UKER和USZ测试数据。幼稚的TL提高了灵敏度和轮廓精度，但会损害精度。相反，LWF表现出值得称赞的灵敏度，精度和轮廓精度。应用于斯坦福大学时，观察到类似的性能。结论：数据异质性（例如，转移密度，空间分布和图像空间分辨率的变化）导致BM自动分量的性能变化，从而对构建概括性提出了挑战。LWF是对点对点隐私模型培训的有前途的方法。
临床观点在治疗对靶标的随机对照试验中比较2型糖尿病基础胰岛素类似物的临床观点：叙事评论
摘要本综述的目的是全面介绍并总结报告的低血糖率的趋势，每天在患有2型糖尿病患者中每天一两次基础胰岛素类似物，以帮助解决和背景，以解决和背景，使降低糖症风险增加的理论关注和每周一次的基本基础胰岛素增加。低血糖数据。已发表的文章已在PubMed或美国食品药品管理局提交文件中确定。总体而言，发现了57篇文章：44个接受基础疗法的参与者评估的降血糖结果（33例胰岛素参与者； 11名胰岛素经验的参与者），4例混合人群（胰岛素和胰岛素经验的参与者）（胰岛素和胰岛素经验的参与者），在接受基底果实治疗的参与者中有9个。进行分析，重点放在2级（血糖<3.0 mmol/L（<54 mg/dl））和3级（或严重）低血糖。总体而言，大多数研究的2级或3级低血糖症的事件发生率在0.06至7.10个事件/个人接触年度（PYE）之间，接受了仅接受基础胰岛素方案的参与者；基底料疗法的速率范围为2.4至13.6事件/PYE。的速率通常使用第二代基底胰岛素（胰岛素Degludec或胰岛素甘细胞U300）低于中性精蛋白Hagedorn胰岛素或第一代基底胰岛素（胰岛素detemir或胰岛素Glargine u100）。通过磺酰尿素使用，治疗胰岛素剂量或糖化血红蛋白减少的亚组分类并未显示出总体低血糖率的一致趋势。到目前为止，每周一次的基底胰岛素报告的低血糖率与每日施用的基底胰岛素类似物的报道率一致或低。
外交与安全政策计划...
II 不再完全适用于现代情况。这尤其适用于关于难民的一般协议，这些协议目前的形式使得大规模福利移民从一个大陆到另一个大陆成为可能。然而，这并不是这些协议的初衷。尤其是独裁国家以相当有创意的方式解释人权协议，这也增加了国际政治的不可预测性。这些变化不可避免地会对欧洲和芬兰产生影响。天真而乐观地相信非欧洲国家愿意像芬兰一样认真遵守国际协议是不现实的。与此同时，联合国安理会在其成员包括中国和俄罗斯的情况下运作的能力受到了阻碍。