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任何时间图像生成的嵌套扩散过程
扩散模型是生成时期的当前最新模型，它通过将生成过程分解为许多细粒度的排除步骤，从而综合了高质量的图像。尽管其性能良好，但扩散模型在计算上还是需要许多Neu-ral功能评估（NFES）。在这项工作中，我们提出了一种基于扩散的方法，该方法在完成前在任意时间停止时可以生成可行的图像。使用现有的预处理扩散模型，我们表明可以将生成方案重新组成为两个嵌套扩散过程，从而可以快速迭代的迭代细化。在实验和基于稳定的基于扩散的文本对图像生成的实验中，我们在定性和定量上都表明，我们的方法的相互作用质量大大超过了原始扩散模型的质量，而最后一代结果仍然可比。我们说明了嵌套扩散在多种设置中的适用性，包括用于求解逆概率，以及在整个采样过程中允许用户干预，用于快速基于文本的内容创建。1
量子测量作为边缘化和嵌套量子系统
摘要 — 在之前的工作中，我们已经展示了量子力学的基本概念和术语如何与复值量子质量函数的因式分解和边际相关，它们是联合概率质量函数的推广。在本文中，我们利用量子质量函数，讨论了从幺正相互作用和边缘化的角度实现测量。由此可见，经典测量结果严格属于局部模型，即更详细模型的边际。由边缘化产生的经典变量在非边缘化模型中不存在，不同的边缘化可能会产生不兼容的经典变量。这些观察结果由 Frauchiger-Renner 悖论说明，该悖论从量子质量函数的角度进行分析（和解决）。自始至终，本文使用因子图来表示在不同时间点具有多个测量值的量子系统/模型。
泛欧儿童期癌症幸存者心力衰竭的危险因素：pancaresurfup和procardio队列和嵌套病例对照研究
C. of Baat，MD 1;是。信仰，博士1； Raoul C. Reul，博士2； St. Allodji's Rodrigue，博士3：4,5;法国Bagsco，博士6； Bardi，医学博士，博士7.8； Fabial N. Belle博士9.10；朱利安·伯恩（Julianne Byrne），博士11； Elvira C. van Dan，医学博士，博士1； Ghazi Debiche，博士3：4.5；易卜拉欣达·达洛（Ibrahima Dallo），博士学位3：4,5;欲望抢，博士学位12； Lars Hjorth，医学博士，博士13； Momical Jankovic，医学博士，博士14； Claudia E. Kuehni，医学博士，博士9：15;吉尔·莱维特（Gill Levitt），医学博士16； Llanas Damien，MSC 3.4.5； Jacqueline Loon，医学博士，博士17； Lorna Z. Salt，医学博士，博士18； M. Maule，博士学位19；露西亚·米利格（Lucia Milig），博士20； Helena J.H. 去医学博士，博士1；例如M. Ronckers，博士1； Sacerdote，博士学位19；罗德里克·斯金纳（Roderick Skinner），医学博士，博士21.22；雅各布，医学博士，医学博士，博士23;克里斯蒂娜（Cristina）经文，理学硕士3.4.5； Haddy Nadia博士3.4.5； David L. Winter，MSC 2；浴室佛罗伦萨博士，3：4,4;迈克尔·霍金斯（Michael M. Hawkins），博士学位2；和Leontien C.M. 信用，医学博士，博士1.24C. of Baat，MD 1;是。信仰，博士1； Raoul C. Reul，博士2； St. Allodji's Rodrigue，博士3：4,5;法国Bagsco，博士6； Bardi，医学博士，博士7.8； Fabial N. Belle博士9.10；朱利安·伯恩（Julianne Byrne），博士11； Elvira C. van Dan，医学博士，博士1； Ghazi Debiche，博士3：4.5；易卜拉欣达·达洛（Ibrahima Dallo），博士学位3：4,5;欲望抢，博士学位12； Lars Hjorth，医学博士，博士13； Momical Jankovic，医学博士，博士14； Claudia E. Kuehni，医学博士，博士9：15;吉尔·莱维特（Gill Levitt），医学博士16； Llanas Damien，MSC 3.4.5； Jacqueline Loon，医学博士，博士17； Lorna Z. Salt，医学博士，博士18； M. Maule，博士学位19；露西亚·米利格（Lucia Milig），博士20； Helena J.H.去医学博士，博士1；例如M. Ronckers，博士1； Sacerdote，博士学位19；罗德里克·斯金纳（Roderick Skinner），医学博士，博士21.22；雅各布，医学博士，医学博士，博士23;克里斯蒂娜（Cristina）经文，理学硕士3.4.5； Haddy Nadia博士3.4.5； David L. Winter，MSC 2；浴室佛罗伦萨博士，3：4,4;迈克尔·霍金斯（Michael M. Hawkins），博士学位2；和Leontien C.M.信用，医学博士，博士1.24
纯大型嵌套尿路上皮癌变体 (LNUC ...
1 德国埃尔朗根大学医院病理学研究所，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学，埃尔朗根 91054； veronika.weyerer@uk-erlangen.de（大众）; markus.eckstein@uk-erlangen.de （中东）; robert.stoehr@uk-erlangen.de（RS）; Arndt.Hartmann@uk-erlangen.de （AH）2 Hôpital Tenon，HUEP，索邦大学，75020 巴黎，法国； eva.comperat@aphp.fr 3 波鸿鲁尔大学病理学研究所，德国波鸿 44789； hendrik.juette@ruhr-uni-bochum.de 4 亚琛工业大学病理学研究所，德国亚琛 52074； ngaisa@ukaachen.de 5 法国凡尔赛圣康坦伊夫林大学、巴黎萨克雷大学福煦医院病理学系，92150 叙雷讷； Yves.Allory@curie.fr 6 居里研究所，75248 巴黎，法国 7 埃尔朗根大学医院泌尿外科和小儿泌尿外科，埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学，德国埃尔朗根 91054； Bernd.Wullich@uk-erlangen.de 8 索邦大学，GRC n5，ONCOTYPE-URO，AP-HP，泌尿科，Hôpital Pitié-Salpêtrière，75013 巴黎，法国； mroupret@gmail.com * 通讯地址：simone.bertz@uk-erlangen.de
GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
语言模型可以处理递归嵌套的语法结构吗？比较模型和人类的案例研究
我们应该如何比较语言模型（LMS）和人类的能力？在本文中，我从比较心理学到这些比较中的挑战。i的重点是案例研究：递归嵌套的语法结构的处理。先前的工作表明，LMS无法尽可能可靠地处理这些结构。但是，为人类提供了指令和大量培训，而LMS则进行了零射击。i因此更加匹配评估。提供一个简单提示的大型LM（比人类培训的含量要少得多），即使在更深厚的嵌套条件下，LMS也比人类测试更深切的条件。此外，提示的效果对提示中使用的特定结构和词汇量是强大的。最后，重新分析现有的人类数据表明，人类最初可能不会在困难的结构上执行以上机会。因此，当对比较评估时，大的LMS确实可以像人类一样可靠地递归嵌套的语法结构。此案例研究强调了评估方法中的差异如何混淆语言模型和人类的比较。我通过反映了比较人类和模型能力的更广泛挑战，并突出了评估认知模型和基础模型之间的重要区别。
ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明
可能彼此包含的嵌套命名实体的抽象识别可以增强发现命名实体的覆盖范围。此功能对于诸如关系提取，实体链接和知识图种群等任务特别有用。本文介绍了组织者关于Bionne竞赛的报告，该报告的重点是英语和俄语的医学文本中嵌套的名为实体识别系统。比赛包括三个子任务：双语，面向英语和面向俄语。培训和验证集源自Nerel-Bio数据集的一个子集，该数据集是PubMed摘要的语料库。对于Bionne评估，从原始数据集中选择了八种最常见的医疗实体类型。此外，为共享任务开发了一个新颖的测试集，其中包括英语和俄语的154个摘要。在BioASQ研讨会的框架内举行，竞争旨在推进生物医学领域内嵌套的研究。
嵌套-AACR-NST-628-PR_v240405_v2.pdf
NST-628 的 I 期研究开放并招募晚期实体瘤患者；公司预计很快开始给药 加州圣地亚哥，2024 年 4 月 8 日 — Nested Therapeutics 是一家生物技术公司，致力于开创下一代精准医疗平台以治疗难治性癌症，今天宣布，该公司主导项目 NST-628 的临床前数据在美国癌症研究协会 (AACR) 年会“即将出现的新药”系列的口头报告中进行了展示。报告题为“NST-628 是一种新型、强效、完全脑渗透的 MAPK 通路分子胶，可抑制 RAS 和 RAF 驱动的癌症”，由 Nested 首席科学官兼联合创始人 Klaus Hoeflich 博士发表。数据同时在线发表在《Cancer Discovery》杂志上。 “RAS-MAPK 通路信号失调是肿瘤发展过程中最常见的事件之一，每年影响美国三分之一的新诊断患者，绝大多数患者没有获批的靶向治疗方案。尽管已经针对该通路的每个节点开发了治疗方法，但对于这些难治性癌症患者来说，耐受性和反应持久性仍然是一个挑战，”Hoeflich 博士说。“NST-628 是一种完全渗透脑的非降解分子胶，靶向 RAS-MAPK 通路的 RAF 和 MEK 节点。AACR 上公布的临床前数据显示，NST-628 在肿瘤模型中具有广泛的疗效，并展示了克服现有 MEK 和 RAF 抑制剂以及正在开发的 RAS 抑制剂的局限性的潜力。经过优化的半衰期和代谢特征可在每日给药计划中实现卓越的治疗指数，以及完全内在血脑屏障渗透性，这些数据支持 NST-628 成为 RAS 和 RAF 驱动癌症的一流治疗药物的潜力。”在 AACR 上展示并在 Cancer Discovery 上发表的临床前数据突出了 NST-628 的差异化机制和类药物特性。具体来说：
嵌套-IND-NST-628-PR_v240327_FINAL.pdf
公司预计将于 2024 年上半年开始对患有 MAPK 通路基因改变的晚期实体瘤患者进行 NST-628 的 1 期研究给药 马萨诸塞州剑桥，2024 年 3 月 28 日 — Nested Therapeutics 是一家生物技术公司，开创了用于治疗难治癌症的下一代精准医疗平台，今天宣布美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准了 NST-628 的试验性新药 (IND) 申请，用于治疗患有 RAS-MAPK 通路基因改变的晚期实体瘤患者。NST-628 是一种机制新颖、完全脑渗透的非降解泛 RAF/MEK 分子胶，靶向 RAS-MAPK 通路中的 RAF 和 MEK 节点。 Nested 首席医疗官 Philip Komarnitsky 医学博士、哲学博士表示：“目前已获批准的疗法无法治疗绝大多数 KRAS、NRAS 和 BRAF 突变型肿瘤，因此迫切需要为这些难以治疗的癌症患者提供卓越、持久疗效和耐受性的新药。我们相信，NST-628 有潜力为患有 RAS-MAPK 通路变异的晚期实体瘤患者提供差异化的临床特性，包括卓越的治疗指数和预防通路再激活。NST-628 的 IND 批准是我们首个临床阶段项目推进的重要一步，临床试验地点已经启动，我们期待在今年上半年为该试验的首批患者给药。”该项 I 期开放标签、单臂、两部分研究 (NCT06326411) 旨在研究单药 NST-628 对已用尽标准治疗方案的 RAS-MAPK 通路突变/依赖性晚期实体瘤成年患者使用的安全性、药代动力学 (PK)、药效学 (PD) 和初步疗效。该研究包括两部分：剂量递增（A 部分）和剂量扩大（B 部分）。A 部分的主要目标是描述 NST-628 的安全性并确定 B 部分的推荐剂量。欲了解更多信息，请访问 clinicaltrials.gov。关于 NST-628 NST-628 是一种完全脑渗透、机制新颖的非降解分子胶，可靶向 RAS/MAPK 通路中的多个节点。 NST-628 的开发基于 Nested 对信号复合物在癌症中形成和功能的专有结构见解，并解决了其他 MAPK 靶向化合物的常见缺陷，这些化合物仍然无法通过信号通路重新激活来规避耐药性风险。评估与 RAS/MAPK 驱动的细胞和患者衍生模型相关的所有生物标志物的临床前数据共同表明，与其他单独或联合使用的 MAPK 靶向化合物相比，NST-628 具有卓越的抗肿瘤活性，包括在 RAS 和中枢神经系统植入肿瘤模型中，以及耐受性。通过优化半衰期和代谢特征，NST-628 在每日给药计划中实现了卓越的治疗指数以及完全内在血脑屏障渗透性，这些数据支持了 NST-628 作为 RAS 和 RAF 驱动癌症的一流治疗方案的潜力。
嵌套治疗学通过任命新主席和
，马萨诸塞州剑桥市，2024年2月27日 - 嵌套治疗公司，这是一家生物技术公司，开创了一个下一代精密医学平台，以解决难以忍受的癌症，今天宣布将三名成员任命为其董事会：约翰·A·奥尔沃（John A. Anna Berkenblit，医学博士，血液学家/肿瘤学家，最近是Immunogen的首席医疗官；汤姆·弗洛希里奇（Tom Frohlich）是最近的奇努克治疗学院首席运营官。“我们的董事会的扩张是我们过去三年中取得的有意义进步的典范，我们的近期进化是发展到一家临床阶段的公司，发展了下一代的下一代变革精确的肿瘤学疗法，” Assed首席执行官Darrin Miles说。“安娜，约翰和汤姆各自带来了跨越生物制药的多样化技能，运营和商业专业知识以及深厚的肿瘤学药物开发经验。，我们期待与他们合作，因为我们继续建立我们的管道并将我们的第一个计划推进今年的诊所。” Orwin先生说：“ Nested的高价值，高新颖的计划和目标的渠道确实令人印象深刻，在如此短的时间内建立的团队和文化也是如此。”他以前曾是Relypsa的首席执行官，直到Affymax首席执行官Galenica以及Array Biopharma和Seagen的董事会收购。Orwin先生拥有纽约大学的工商管理硕士学位，并拥有新泽西州立大学罗格斯大学的学士学位。 她获得了医学博士学位Orwin先生拥有纽约大学的工商管理硕士学位，并拥有新泽西州立大学罗格斯大学的学士学位。她获得了医学博士学位“我很高兴担任公司董事会主席的新职位，并期待与团队合作，因为他们将其开创性的药物推广到诊所。” Orwin先生目前是临床阶段生物技术公司Atreca的总裁兼首席执行官，并且是Travere Therapeutics，Cargo Therapeutics（董事会主席）和Anaptysbio（董事会主席）的董事会成员。在建立成功的业务并将一系列大片产品商业化时，Orwin先生在Genentech，Johnson＆Johnson，Alza Pharmaceuticals，Sangstat Medical Corporation，Rhone-Poulenc Rorer和Schering-Plow Corporation担任营销，销售和运营领域。Berkenblit博士在生命科学行业的新型抗癌疗法的临床发展方面拥有20多年的经验。最近，她曾在Immunogen担任首席医疗官，并领导了公司的小说全资产品候选人的发展。在接受免疫原之前，Berkenblit博士曾是H3 Biomedicine临床开发高级副总裁，也是AVEO肿瘤学临床研究主管副总裁。Berkenblit博士还担任惠斯/辉瑞公司越来越多的职责，成为辉瑞肿瘤学业务部门的副总裁，Neratinib Asset Team的负责人。来自哈佛医学院和M.M.Sc. 在哈佛/麻省理工学院健康科学与技术的临床研究者培训计划中。 Berkenblit博士完成了她在Brigham和妇女医院的实习和居留权，并获得了血液学/肿瘤学奖学金来自哈佛医学院和M.M.Sc.在哈佛/麻省理工学院健康科学与技术的临床研究者培训计划中。Berkenblit博士完成了她在Brigham和妇女医院的实习和居留权，并获得了血液学/肿瘤学奖学金