XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNowak
mpnowak@agh.edu.pl电话-MichałNowak
[30] H. Zhang，Ö。 Gül，St.Conesa-Boj，M。P。New，M。Wimmer，K。Zuo，V.Mourik，Vins，J。VanVen，M。D。Sant Bommer，D。J。J. van Woerkom，D.For St. R Plissard，E.P.A.M.支持者，M。Quintero-Pérez，M。C。Cassidy，S。nat。公社。8，16025（2017）。8，16025（2017）。
机器学习的数学基础-Robert Nowak
1个机器学习的概率1 1.1执行摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.2简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.3关节，边缘和条件概率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.4直方图分类器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.4.1基本概率计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.5期望。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.6独立的渲染变量总和。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.7 excergies。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6
引用Baas，P.，Scherpereel，A.，Nowak，A。K.，Fujimoto，N.，Peters，S.，Tsao，A。S.
引用Baas，P.，Scherpereel，A.，Nowak，A。K.，Fujimoto，N.，Peters，S.，Tsao，A。S.一线Nivolumab加上无法切除的恶性胸膜间皮瘤（Checkmate 743）中的一线ipilimab：一种多中心，随机，开放标签，第3阶段试验。柳叶刀，397（10272），375-386。 doi：10.1016/s0140-6736（20）32714-8
你会以多少种方式死去？多重生物死亡……
作者：PG Nowak · 2022 · 被引用 18 次 — 人体不是无指挥的管弦乐队：脑死亡是真正的生物死亡的辩护。理论医学与生物伦理学 40 (5): 437–453。20.
PROTAC® 药物：一种革命性的方法
Zeng, M.、Xiong, Y.、Safaee, N.、Nowak, RP、Donovan, KA、Yuan, CJ, ... & Gray, NS (2020)。探索致癌 KRASG12C 的靶向降解策略。细胞化学生物学，27（1），19-31。
信头字，汉堡大学，法律学院
3对于右派的起源，请参见布布利茨，《普遍宣布的思想自由的起源》和《公民和政治权利的盟约》。in：O'Callaghan/Shiner，剑桥手册的思想自由书（即将出版）。4第4（2）条 5 CF。 关于信仰或宗教自由的特别报告员艾哈迈德·沙希德（Ahmed Shaheed）的报告，关于2021年思想自由，联合国文件。 A/76/380。 6对于这个末端的较长的论点，在闪电战/布布里茨，思想自由，思想自由，思想自由的法律和伦理学。 7 Nowak，CCPR评论，第2版。 2005，第18条，第1页。 413（“避免干扰……无论是通过灌输，“洗脑”，影响……心理药物的思维”）。4第4（2）条5 CF。 关于信仰或宗教自由的特别报告员艾哈迈德·沙希德（Ahmed Shaheed）的报告，关于2021年思想自由，联合国文件。 A/76/380。 6对于这个末端的较长的论点，在闪电战/布布里茨，思想自由，思想自由，思想自由的法律和伦理学。 7 Nowak，CCPR评论，第2版。 2005，第18条，第1页。 413（“避免干扰……无论是通过灌输，“洗脑”，影响……心理药物的思维”）。5 CF。关于信仰或宗教自由的特别报告员艾哈迈德·沙希德（Ahmed Shaheed）的报告，关于2021年思想自由，联合国文件。A/76/380。6对于这个末端的较长的论点，在闪电战/布布里茨，思想自由，思想自由，思想自由的法律和伦理学。7 Nowak，CCPR评论，第2版。2005，第18条，第1页。 413（“避免干扰……无论是通过灌输，“洗脑”，影响……心理药物的思维”）。2005，第18条，第1页。 413（“避免干扰……无论是通过灌输，“洗脑”，影响……心理药物的思维”）。
信息日 - 癌症任务，26.04.24 DG研究与创新，欧洲委员会
09:30 Welcome & Introduction - Barbara Kerstiëns, Head of Unit Combatting Diseases, DG RTD and Silvia Hrubanova, Unit Cancer, Health in all policies, DG SANTE 09:40 Cancer Mission: Introduction & Background - Annika Nowak, DG RTD 09:48 Cancer Mission: Project Clusters - Kay Duggan-Walls, DG RTD 09:56 HaDEA和癌症任务实施-Ioannis Vouldis，Hadea 10:01 EIT健康 - 首席执行官Jean -Marc Bourez
引用：Marko B、Palmowski L、Nowak H 等人。利用人工智能优化重症监护病房脓毒症抗生素剂量：前瞻性观察研究 (KI.SEP) 的研究方案。BMJ Open 2024；14：e086094。doi:10.1136/ bmjopen-2024-086094
摘要 简介 在脓毒症治疗中，实现和维持有效的抗生素治疗至关重要。然而，由于脓毒症患者之间存在很大差异，最佳抗生素剂量面临挑战。治疗药物监测 (TDM) 是目前的黄金标准，缺乏初始剂量调整和全球可用性。即使进行每日 TDM，抗生素血清浓度 (ASC) 也经常偏离治疗范围。本研究通过开发基于机器学习 (ML) 的 ASC 预测模型来解决这些挑战，该模型能够处理可变数据输入并涵盖各种临床、实验室、微生物学和蛋白质组学参数，而无需每日 TDM。方法 这项前瞻性观察研究是在德国大学医院重症监护室进行的。符合条件的脓毒症患者在 24 小时内接受哌拉西林/他唑巴坦 (n=100) 或美罗培南 (n=100) 持续抗生素治疗。排除标准包括拒绝、怀孕、哺乳和严重贫血 (血红蛋白 <8 g/dL)。在第 1-8 天和第 30 天或出院时从患者身上采集 TDM 血液样本以及临床和实验室参数。预测第 1 天至第 8 天之间 ASC 的 ML 模型作为主要和关键次要终点。我们将使用收集的数据开发多方面的基于 ML 的算法，旨在优化脓毒症中的抗生素剂量。我们的双向方法涉及创建两种不同的算法：第一种算法使用常规临床参数关注预测准确性和普遍性，而第二种算法利用扩展数据集，其中包括目前尚未充分探索且在标准临床实践中不可用但可能有助于提高精度的大量因素。最终，这些模型有望集成到患者数据管理系统中的临床决策支持系统中，促进对败血症的自动化、个性化治疗建议。道德与传播 该研究获得了波鸿鲁尔大学医学院伦理委员会的批准（编号23-7905）。研究结果将是
摘要书 - 卡托维兹
主持人：Dr hab. Anna Bajorek，教授UŚ，卡托维兹西里西亚大学物理研究所，教授哈博士玛丽亚·奥古斯蒂尼亚克 (Maria Augustyniak)，卡托维兹西里西亚大学教授。哈博士罗伯特·穆西奥（Robert Musioł），卡托维兹西里西亚大学，博士。 Sławomir Boncel，教授PŚ，西里西亚理工大学，Sławomir Sułowicz 博士，卡托维兹西里西亚大学，Anna Nowak 博士，卡托维兹西里西亚大学 N9:30
动物对气候变化的自适应反应
图2个单独的外套颜色对比降低了雪鞋野兔的存活。没有适应性，预测这些领域的成本将气候变化下的对比度预期增加导致人口增长率的预期下降。虚线表示95％可靠的间隔，而实线描绘了单个野兔及其背景之间给定颜色对比的平均存活率。[改编自M. Zimova，L。S。Mills和J. J. Nowak，气候变化引起的伪装不匹配的高健身成本，Ecol。Lett。，19（3）：299–307，2016]