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乳腺癌的新兴疗法
早期和晚期乳腺癌患者的治疗效果不断改善，这在很大程度上要归功于新型全身疗法的成功。在这篇综述中，我们讨论了支撑这一成功的关键概念范式，包括 (1) 靶向驱动因素：识别和靶向乳腺癌中的主要癌蛋白；(2) 靶向谱系通路：抑制那些驱动正常乳腺上皮细胞增殖的通路，这些通路在癌症中仍然很重要；(3) 精准靶向：应用分子分类器来优化特定癌症的治疗选择，以及抗体 - 药物偶联物来精确定位肿瘤和促肿瘤细胞以进行根除；(4) 利用合成致死性：利用癌症特异性分子改变引起的独特弱点。我们描述了在每个范式中发现的新型疗法的有希望的例子，并提出了未来的药物开发工作如何从这些原则的持续应用中受益。
乳腺癌的新兴疗法
早期和晚期乳腺癌患者的治疗效果不断改善，这在很大程度上要归功于新型全身疗法的成功。在这篇综述中，我们讨论了支撑这一成功的关键概念范式，包括 (1) 靶向驱动因素：识别和靶向乳腺癌中的主要癌蛋白；(2) 靶向谱系通路：抑制那些驱动正常乳腺上皮细胞增殖的通路，这些通路在癌症中仍然很重要；(3) 精准靶向：应用分子分类器来优化特定癌症的治疗选择，以及抗体 - 药物偶联物来精确定位肿瘤和促肿瘤细胞以进行根除；(4) 利用合成致死性：利用癌症特异性分子改变引起的独特弱点。我们描述了在每个范式中发现的新型疗法的有希望的例子，并提出了未来的药物开发工作如何从这些原则的持续应用中受益。
技术革命、范式转变和社会......
目录 引言 1. 理解技术及其演进模式 发明、创新与传播 渐进式创新与根本性创新 技术的诞生、发展与停滞 技术系统作为根本性创新的途径 自我强化的增长与衰竭过程 技术革命是所有系统的复兴 2. 技术经济范式作为改变生产领域的常识性模型 廉价投入作为传播的载体 传播是自我强化的 新范式是所有人潜在生产力的一次巨大飞跃 技术经济范式是一个时期技术系统的总体逻辑 难以同化：范式的形成需要几十年的时间 3. 经济结构变化与社会制度惯性 制度惯性：经济复苏被推迟先前的社会制度框架 长波作为系统的耦合和解耦 4. 技术组织范式作为社会制度领域变革的指导方针 可能性的广阔空间 范式的概念可以从三个层面来理解 一般原则： 多种应用形式 转型政治
可持续能源系统的机器学习
1。简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。720 2。什么是机器学习？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。721 2.1。著名的范式。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>722 2.2。 div>常见设置。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>724 2.3。 div>常见的技术类别。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。724 2.4。优势，局限性和替代方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。725 3。可持续性的机器学习应用
ConTraNet：用于 EEG 的单一端到端混合网络……
目标：脑电图 (EEG) 和肌电图 (EMG) 是两种非侵入性生物信号，广泛应用于人机界面 (HMI) 技术（EEG-HMI 和 EMG-HMI 范式），用于肢体残疾人的康复。成功将 EEG 和 EMG 信号解码为相应的控制命令是康复过程中的关键步骤。最近，提出了几种基于卷积神经网络 (CNN) 的架构，将原始时间序列（EEG 和 EMG 信号）直接映射到决策空间（用户的预期动作）。由于 CNN 是端到端学习算法，因此有意义的特征提取和分类过程是同时进行的。然而，这些网络是为学习给定生物信号的预期特征而定制的。从今以后，这些算法的含义通常仅限于单个 HMI 范式。在这项工作中，我们解决了这样一个问题：我们能否构建一个能够从不同的 HMI 范式中学习不同特征并仍能成功对其进行分类的单一架构。方法：在这项工作中，我们引入了一个称为 ConTraNet 的单一混合模型，该模型基于 CNN 和 Transformer 架构，对 EEG-HMI 和 EMG-HMI 范式同样有用。ConTraNet 使用 CNN 模块在模型中引入归纳偏差并学习局部依赖关系，而 Transformer 模块使用自注意机制来学习信号中的长距离或全局依赖关系，这对于 EEG 和 EMG 信号的分类至关重要。主要结果：我们在三个公开可用的数据集（BCI 竞赛 IV 数据集 2b、Physionet MI-EEG 数据集、Mendeley sEMG 数据集）上评估并将 ConTraNet 与最新方法进行了比较，这三个数据集属于 EEG-HMI 和 EMG-HMI 范式。ConTraNet 在所有不同类别任务（2 类、3 类、4 类和 10 类解码任务）中均优于其同行。意义：大多数 HMI 研究引入了针对其预期生物信号特征量身定制的算法，并在仅属于单一范式的数据集上验证其结果。相反，我们引入了 ConTraNet，并在两个不同的 HMI 范式上验证了结果，这两个范式包含 2、3、4 和 10 个类的数据。此外，ConTraNet 的泛化质量对于这两个范式都同样好，这表明 ConTraNet 能够从不同的 HMI 范式中学习不同的特征，并且与当前最先进的算法相比具有良好的泛化能力。
药物开发工具的监管指导和证据标准
• 数据的可重复性（例如，已发表的文献中关于生物标志物的不一致结论的比例很高） • 分析设备是否足以评估生物标志物的可靠性 • 如果药物获得批准，生物标志物的可行性（例如，分析方法是否广泛可用并且能够整合到临床实践范例中）
连续语音感知期间语言搭配的神经相关性
语言在较高的示意图和低级词汇项目上都是可以预测的。关于词汇水平上的可预测性，搭配是频繁的单词共同出现，通常以高缔合强度为特征。到目前为止，心理学和神经语言学研究主要利用高度人工实验范式来研究搭配，通过关注单个单词或孤立的句子的处理。相比之下，我们在这里分析了持续语音刺激期间记录的EEG脑反应，即音频书籍。我们发现，N400对搭配的响应与非集合的响应显着不同，而效果在皮质区域（前/后验）和横向性（左/右）方面有所不同。我们的结果与使用连续语音的研究一致，它们主要与使用人工范式和刺激的研究相矛盾。据我们所知，这是使用连续语音刺激的关于搭配的首次神经语言研究。据我们所知，这是使用连续语音刺激的关于搭配的首次神经语言研究。
意念运动脑机接口的理论视角：基于动作-效果表征的自然主义和非侵入性脑机接口范式
近年来，非侵入式脑机接口 (BCI) 设备和应用在各种环境（医疗、工业等）中得到了迅猛发展。该技术允许代理“直接用思想行动”，绕过外周运动系统。有趣的是，值得注意的是，典型的非侵入式 BCI 范式与人类自愿行动的神经科学模型相距甚远。值得注意的是，在 BCI 实验中，动作和感知之间的双向联系经常被忽略。在当前的观点文章中，我们提出了一种创新的 BCI 范式，它直接受到意念运动原理的启发，该原理假定自愿行动是由即将到来的感知效果的预期表现驱动的。我们相信 (1) 调整 BCI 范式可以实现简单的动作-效果绑定，从而实现动作-效果预测；(2) 使用这些动作-效果预测的神经基础作为 AI 方法中感兴趣的特征，可以实现更准确、更自然的 BCI 介导动作。