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putamen量预测范式和神经反馈目标区域的实时fMRI神经反馈学习成功
ahsan，R。L.，Allom，R.，Gousias，I.S.，Habib，H.，Turkheimer，F。E.，Free，S.，…Hammers，A.（2007）。人类基底神经节和丘脑的体积，空间范围和概率地图集。Neuroimage，38，261 - 270。Alegria，A。A.，Wulff，M.，Brinson，H.，Barker，G。J.，Norman，L。J.，Brandeis，D。，…Rubia，K。（2017）。 在患有注意力缺陷多动障碍的青少年中实时fMRI神经反馈。 人类脑图，38，3190 - 3209。 Alkoby，O。，Abu-Rmileh，A.，Shriki，O。，＆Todder，D。（2018）。 我们可以预测谁将对神经反馈做出反应？ 对成功脑电图神经反馈学习的无效性问题和现有预测指标的综述。 神经科学，378，155 - 164。 Ashburner，J。 （2007）。 快速差异图像登记算法。 神经图像，38，95 - 113。 Bray，S.，Shimojo，S。，＆O'Doherty，J。P.（2007）。 使用功能磁共振成像衍生的奖励反馈直接对神经活动进行直接仪器结合。 神经科学杂志，27，7498 - 7507。 Brovelli，A.，Nazarian，B.，Meunier，M。，＆Boussaoud，D。（2011）。 在仪器学习过程中，尾状核和梭子的差异作用。 Neuroimage，57，1580 - 1590。 Bryant，R。A.，Felmingham，K.，Whitford，T。J.，Kemp，A.，Hughes，G.，Peduto，A。，＆Williams，L.M。（2008）。 前扣带回量预测治疗对后应激障碍认知行为疗法的反应。 自然通讯，11，4429。A.，Wulff，M.，Brinson，H.，Barker，G。J.，Norman，L。J.，Brandeis，D。，…Rubia，K。（2017）。在患有注意力缺陷多动障碍的青少年中实时fMRI神经反馈。人类脑图，38，3190 - 3209。Alkoby，O。，Abu-Rmileh，A.，Shriki，O。，＆Todder，D。（2018）。 我们可以预测谁将对神经反馈做出反应？ 对成功脑电图神经反馈学习的无效性问题和现有预测指标的综述。 神经科学，378，155 - 164。 Ashburner，J。 （2007）。 快速差异图像登记算法。 神经图像，38，95 - 113。 Bray，S.，Shimojo，S。，＆O'Doherty，J。P.（2007）。 使用功能磁共振成像衍生的奖励反馈直接对神经活动进行直接仪器结合。 神经科学杂志，27，7498 - 7507。 Brovelli，A.，Nazarian，B.，Meunier，M。，＆Boussaoud，D。（2011）。 在仪器学习过程中，尾状核和梭子的差异作用。 Neuroimage，57，1580 - 1590。 Bryant，R。A.，Felmingham，K.，Whitford，T。J.，Kemp，A.，Hughes，G.，Peduto，A。，＆Williams，L.M。（2008）。 前扣带回量预测治疗对后应激障碍认知行为疗法的反应。 自然通讯，11，4429。Alkoby，O。，Abu-Rmileh，A.，Shriki，O。，＆Todder，D。（2018）。我们可以预测谁将对神经反馈做出反应？对成功脑电图神经反馈学习的无效性问题和现有预测指标的综述。神经科学，378，155 - 164。Ashburner，J。（2007）。快速差异图像登记算法。神经图像，38，95 - 113。Bray，S.，Shimojo，S。，＆O'Doherty，J。P.（2007）。使用功能磁共振成像衍生的奖励反馈直接对神经活动进行直接仪器结合。神经科学杂志，27，7498 - 7507。Brovelli，A.，Nazarian，B.，Meunier，M。，＆Boussaoud，D。（2011）。在仪器学习过程中，尾状核和梭子的差异作用。Neuroimage，57，1580 - 1590。Bryant，R。A.，Felmingham，K.，Whitford，T。J.，Kemp，A.，Hughes，G.，Peduto，A。，＆Williams，L.M。（2008）。 前扣带回量预测治疗对后应激障碍认知行为疗法的反应。 自然通讯，11，4429。Bryant，R。A.，Felmingham，K.，Whitford，T。J.，Kemp，A.，Hughes，G.，Peduto，A。，＆Williams，L.M。（2008）。前扣带回量预测治疗对后应激障碍认知行为疗法的反应。自然通讯，11，4429。精神病学和神经科学杂志，33，142 - 146。Christoffersen，G。R. J.和Schachtman，T。R.（2016）。与人类联想学习有关的电生理CNS过程。行为大脑研究，296，211 - 232。Cortese，A.，Lau，H。，＆Kawato，M。（2020）。 无意识的强化学习隐藏的大脑状态受信心支持。 Criaud，M.，Wulff，M.，Alegria，A。 A.，Barker，G。J.，Giampietro，V。和Rubia，K。（2020）。 在患有注意力不足多动障碍的青少年右下额叶额叶fmri神经反馈后，在错误监测错误监测期间增加了左下额叶纹状体激活。 神经图像：临床，27，102311。Cortese，A.，Lau，H。，＆Kawato，M。（2020）。无意识的强化学习隐藏的大脑状态受信心支持。Criaud，M.，Wulff，M.，Alegria，A。A.，Barker，G。J.，Giampietro，V。和Rubia，K。（2020）。在患有注意力不足多动障碍的青少年右下额叶额叶fmri神经反馈后，在错误监测错误监测期间增加了左下额叶纹状体激活。神经图像：临床，27，102311。
和解方法范式：采用大型语言模型作为新手定性研究助理人才管理研究div
定性数据收集和分析方法，例如采用访谈和焦点小组的方法，为客户态度，情感和行为提供了丰富的见解。但是，手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战，通过利用基于Aug的Generative Auged Generation（RAG）大型语言模型（LLMS）来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型，以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法，以启用半结构化访谈数据的主题建模，展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明，与手动生成的主题相比，LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题，并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外，该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准，以确保其方法的严格性和可信度。最后，本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议，为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时，为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。
已发表版本的引文（APA）：Wolsink，M.（2024）。智能电网的概念化——过渡中的异常和矛盾的专家范式
缩写：AC，交流电；AMD，高级计量装置；AI，人工智能；DC，直流电；DES，分布式能源系统；DG，分布式发电；DR，需求响应；DSM，需求侧管理；DSO，配电系统运营商；EMS，能源管理系统；ESS，储能系统；EV，电动汽车；HV，高压；ICT，信息和通信技术；IoT，物联网；LAN，局域网；LEM，本地能源市场；LV，低压；MG，微电网；P2P，点对点；PCA，主成分分析；PV，光伏；RE，可再生能源；REC，可再生能源社区；RED，（欧盟）可再生能源指令；RES，可再生能源系统；RTP，实时定价（−关税）；SA，社会接受过程；SCADA，监控和数据采集； SG，智能电网；STS，社会技术系统；TE，交易能源；V2G，车辆到电网。电子邮箱地址：mpwolsink@uva.nl。
Quantum零知识，重新审视或
可以在多项式时间内模拟（例如，无需访问该声明的NP证人）。尽管零知识的属性听起来几乎是自相矛盾的，但是[GMR85]表明，非平凡语言存在零知识方案（例如，对于二次残留量）。这引发了未来十年中的一系列基础作品，包括：图形同构/非同态的零知识协议以及NP [GMW86]，NP [GK96，FS90]的常数零知识协议（基于两种不同的Paradigms）和应用程序的gmw7 [GK96，FS90]（基于两种不同的Paradigms）。但是，由于建立了这些基本结果，因此我们对构成有效计算的构成的概念从根本上发生了变化。在理论[SHO94]和实践[AAB + 19]中，量子计算机似乎都具有任何有效的经典计算机的功能。因此，为了具有令人满意和完整的加密理论，必须分析安全性（高效）量子攻击的安全性。在这项工作中，我们问：
引用本文：Joshi M，Dey P，DeA。针对性蛋白质敲低技术的最新进展 - 靶向治疗的范例。 explo
针对包括癌症在内的各种疾病的广义治疗策略是耗尽或灭活有害蛋白质靶标。各种形式的蛋白质或基因沉默分子，例如，小分子抑制剂，RNA干扰（RNAI）和microRNA（miRNA）已用于可药物测定靶标。在过去几年中，已开发出靶向蛋白质降解（TPD）方法来直接降解候选蛋白质。在TPD方法中，靶向嵌合体（Protac）的蛋白水解已成为通过泛素 - 蛋白酶体系统选择性消除蛋白质的最有希望的方法之一。protacs以外，具有潜在治疗用途的TPD方法包括内部介导的蛋白质敲低和三方基序21（TRIM-21）介导的Trim-Awa。在这篇综述中，总结了蛋白质敲低的方法，它们的作用方式以及它们比常规基因敲低方法的优势。在癌症中，与疾病相关的蛋白质功能通常通过特定的翻译后修饰（PTM）执行。 在靶蛋白的PTM形式的直接敲低中突出了修剪的作用。 此外，还讨论了各种疾病中TPD方法的应用挑战和前瞻性临床使用。在癌症中，与疾病相关的蛋白质功能通常通过特定的翻译后修饰（PTM）执行。在靶蛋白的PTM形式的直接敲低中突出了修剪的作用。此外，还讨论了各种疾病中TPD方法的应用挑战和前瞻性临床使用。
引用了本文：Tarantino P，Morganti S，Curigliano G.靶向HER2在乳腺癌中：新药和范式在地平线上。探索目标抗
根据HER2蛋白的过表达和/或ERBB2基因的过表达，所有乳腺癌（BCS）的大约15-20％是人类表皮生长因子受体2（HER2）定义的。这种改变会导致疾病的更具侵略性的行为，但也可以预测对针对HER2的治疗的反应。的确，在过去的二十年中已经开发和批准了几种抗HER2化合物，从而显着提高了我们在早期治疗患者的能力，并在高级环境中大大延长了他们的生存。然而，该领域的最新发展有望通过既定的Her2靶向策略以及对新型策略的探索来进一步改善成果。In particular, the engineering of new antibody-drug conjugates, with higher drug-to-antibody ratios (DARs) and cleavable linkers, has already led to the development of a highly effective drug, namely trastuzumab deruxtecan, recently approved by the Food and Drug Administration (FDA) and European Medicines Agency (EMA) for the treatment of advanced HER2-positive (HER2 + ) BC, and currently in study in the早期环境。此外，新型的酪氨酸激酶抑制剂tucatinib最近获得了FDA和EMA的批准，该抑制剂是为了提高HER2 +晚期BC患者的生存，尤其是在患有脑转移的患者中。免疫疗法也通过免疫检查，癌症疫苗和收养细胞疗法在HER2 +亚型中进行了研究。总体而言，预计有希望的抗HER2化合物的武器库有望在未来几年中对早期和晚期HER2 + BC的预后进行显着改善。此外，一些此类代理商在HER2-LOW Advanced BC患者中表现出令人鼓舞的活动，这挑战了当前的BC分类。如果得到确认，这种新的范式将有可能扩大来自HER2靶向治疗的人口受益，最多可以扩大所有晚期BC患者的70％，从而导致当前治疗算法的革命，并可能重新定义HER2分类。
符号计算机器学习的数据集和范例的课程：关于CaddelRío，T。＆England的案例研究
00591-0 DOI 10.1007/s11786-024-00591-0 ISSN 1661-8270 ESSN 1661-8289 Publisher: Springer This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the来源，提供指向Creative Commons许可证的链接，并指示是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
模拟模型和通用机器。Greif Hans Joachim 的范式：人工智能中的认知透明度，思想与机器，Springer，第 32 卷，第 1 期，2022 年，第 111-133 页，DOI：10.1007/s11023-022-09596-9
摘要 人工智能 (AI) 中的认识论不透明问题通常被描述为不透明算法导致不透明模型的问题。然而，人工智能模型的透明度不应被视为其算法属性的绝对衡量标准，而应被视为模型对人类用户的可理解程度。它的认识论相关元素将在计算层面之上和之外的各个层面上指定。为了阐明这一说法，我首先将计算机模型及其基于算法的普遍性主张与控制论风格的模拟模型及其对模型元素和目标系统之间结构同构的主张进行对比（收录于：Black，模型与隐喻，1962 年）。模拟模型旨在实现感知或概念上可访问的模型-目标关系，而计算机模型则导致这些关系中一种特定的不确定性，需要以特定的方式解决。然后，我对两种当代人工智能方法进行了比较，这两种方法虽然相关，但明显与上述建模范式一致，并代表了实现模型可理解性的不同策略：深度神经网络和预测处理。我得出的结论是，它们各自的认知透明程度主要取决于建模的根本目的，而不是它们的计算属性。
计算机科学与工程系
1。熟悉一些基本算法及其效率分析。2。提供了具有说明性问题的不同算法设计范式的详细介绍。3。学习并实施动态编程和贪婪算法。4。使用近似算法熟悉学生的图表，计算困难问题并解决。Unit 1: Fundamentals of Algorithmic Problem Solving Introduction to Algorithms and their Importance, Understanding the Role of Algorithms in Computing, Algorithmic Paradigms: Overview and Classification, Basic Analysis of Algorithms: Time and Space Complexity, Asymptotic Notations: Big O, Big Theta, Big Omega Unit 2: Divide and Conquer Algorithms Principles of Divide and Conquer,经典示例：二进制搜索，合并排序，快速排序，分歧和征服算法的分析，在大整数的乘法中应用和矩阵乘法，师范定理用于除法和征服重复
Juliette Mattioli、Gabriel Pedroza、Souhaiel Khalfaoui、Bertrand Leroy。结合数据驱动和基于知识的 AI 范式来设计基于 AI 的安全关键系统。人工智能安全研讨会 (SafeAI)，2022 年 2 月，虚拟，加拿大。hal-03622260
基于人工智能的系统的开发面临着多重艰巨挑战。这些挑战主要一方面归因于相关工程学科（系统、安全、安保）的技术债务、其固有的复杂性、尚未解决的问题，另一方面归因于人工智能自主性的新兴风险、人工智能启发式与所需确定性之间的权衡，以及总体而言，定义、描述、评估和证明基于人工智能的系统足够安全和可信的难度。尽管过去几十年来，许多领域做出了大量研究贡献并取得了不可否认的进步，但实验性人工智能和可认证人工智能之间仍然存在差距。本文旨在“通过设计”弥合这一差距。考虑到工程范式是指定、关联和推断知识的基础，提出了一种新范式来实现 AI 认证。所提出的范式承认现有的 AI 方法，即联结主义、符号主义和混合主义，并提出利用它们作为知识捕获的基本特征。因此获得了一个概念元体，分别包含数据驱动、知识驱动和混合驱动的类别。由于观察到研究偏离了知识驱动，而是努力采用数据驱动方法，我们的范式呼吁依靠混合驱动方法来增强知识工程，以改善它们的耦合并从它们的互补性中获益。