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构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
最初发表于：Schön，Viola；丹尼尔（Daniel）的Stocker； Jüngst，Christoph；莱因哈德（Reinhard）的假人； Ramelyte，Egle（2023）。免疫相关的硬化性cholangi
摘要：免疫检查点抑制剂已改善了许多癌症的治疗方法。但是，免疫相关（IR）不良事件可能会限制其使用。罕见但潜在的IR不良事件是IR-胆管炎，主要是由反编程细胞死亡1（PD1）抗体诱导的，通常是耐皮质类固醇。因此，增加了免疫疗法的疗法，这会干扰抗肿瘤反应并承受感染的风险。我们报告了2例BRAF V600E突变黑色素瘤患者，他们在三胞胎治疗下与Atezolizumab [抗 - 程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抗体]，Vemurafenib（BRAF抑制剂）和cobimetinib（Mek Mek Inbibitor）一起出现了IR骨状胆管炎。在这两种情况下，皮质类固醇的给药最初都会导致边缘改善，但随后是胆汁酶的反弹，随后出现了伴有细菌血症的化脓性肝脓肿。肝脓肿在没有先前的侵入性手术的情况下开发，这意味着应考虑采用更严格的IR抑制性疗法治疗IR-胆管炎的方法。就我们的知识，我们报告了第一个2例IR-胆管炎病例和随后的肝脓肿，而没有先前的浸润性干预，这是三胞胎治疗引起的第一个IR-胆管炎病例，其中2例抗PD-L1中有2例在抗PD-L1诱发的病例中，有助于抗PD1和抗抗PD1和抗抗抗血症抗血脂症。需要改善IR-胆管炎的治疗策略，以防止威胁生命的感染并发症。
公共卫生年度报告2023年至2024年
目录前言3简介：拥抱心理健康和神经多样性的范式转变5第1章：主流医学范式和批评8主流医学范式8生物医学范式的批评对生物医学范式的批评，对生物医学范式的批评9章节2：第2章：第2章：cumberland Pressive 12专家12专家16专家16级别的精神健康服务16级别的井口，概述的范围16供应范围。和逆境对心理健康的影响22对公共心理健康的影响25对服务和干预的影响27结论30结论第4章：心理健康中的期望的影响31对公共心理健康的影响32结论32第5章：学习障碍，学习性多样性和特殊教育需求33对特殊教育需求的数据对特殊教育需求33了解33次级护理数据33次要挑战37挑战37挑战37挑战：诊断：诊断：诊断：诊断：诊断：诊断：诊断：认知多样性39改善神经多样性人的服务（和社会）40结论41第6章：结论和建议42所有国家和地方政府机构的建议42公共卫生和预防服务的建议42卫生服务的建议43卫生服务的建议43对多个教育领域的建议46个雇员的建议46个建议46的建议46 Inspripation 46 Insportion 46 Insportion 46 Insportion 46 Insperion 46 Insperion 46 Insphip segription 46 Insphip shoptige andbl and Blucke segription 46 Insperion 46来源48
综述：航空航天用铝合金的钻孔性能和孔质量
与其他金属和复合材料相比，铝具有制造工艺简单、耐腐蚀、重量轻和成本低等优点[7]。设计飞机结构的重要参数包括抗疲劳性、密度、断裂韧性、强度和耐腐蚀性[7]。此外，在静态重量下受到拉伸时，上侧会产生压缩载荷，而下侧则相反；因此，在飞行过程中需要仔细优化拉伸和压缩强度[7]。因此，铝作为最轻的金属，可以轻松取代其他金属并承受由于飞机大型化而增加的机翼压力载荷[8]。在这方面，航空航天工业使用不同类型的铝合金，其中一些在表2中给出。然而，常见的类别大多来自2xxx和7xxx系列[9]。2000系列合金具有良好的抗疲劳裂纹扩展能力并拥有卓越的损伤容限。因此，它们通常用于飞机的机身蒙皮和下机翼，其中断裂韧性（即抗裂纹扩展）是一个重要的设计参数 [6] 。 Al2024-T3 是机身结构中最常用的 2000 系列合金 [10] 。 7000 系列通常用于上机翼蒙皮，其中强度是主要的设计因素 [6] 。 Al7075-T6 是
研究文章NAV-003，一种针对独特的间皮表位和CD3ε的双特异性抗体，具有改善对体液免疫蛋白酶的细胞毒性
间皮素（MSLN）是多种癌症类型中过表达的细胞表面蛋白。在临床试验中已经测试了几种抗体和基于细胞的MSLN靶向剂，在临床试验中，其治疗疗效充其量是中等的。先前使用抗体和嵌合抗原受体– T细胞（CAR-T）策略的研究表明，特定MSLN表位的重要性是为最佳的治疗反应，而其他研究发现某些MSLN阳性肿瘤可以产生可以产生与IgG1-Type抗体的子集的蛋白质，并抑制其不受欢迎的效果。In an attempt to develop an improved anti-MSLN targeting agent, we engineered a humanized diva- lent anti-MSLN/anti-CD3 ε bispecific antibody that avoids suppressive factors, can target a MSLN epitope proximal to the tumor cell surface, and is capable of effectively binding, activating, and redirecting T cells to the surface of MSLN-positive tumor cells.NAV-003显示，针对在体外和体内产生免疫蛋白的线的肿瘤细胞杀死可显着改善肿瘤细胞。此外，NAV-003在小鼠中表现出良好的耐受性，并且对与人外周血单核细胞共促成的患者衍生的间皮瘤异种移植物具有良好的耐受性。这些数据共同支持了表达MSLN癌症患者的NAV-003临床发展和概念验证研究的潜力。
多机器人社交导航的注意图
摘要 - 学习机器人导航策略 - 三角形对于基于域的应用至关重要。结合感知，计划和预测使我们能够对机器人和行人之间的相互作用进行建模，从而导致不断的结果，尤其是基于深度强化学习（RL）的最新方法。但是，这些作品不考虑多机器人方案。在本文中，我们提出了MultiSoc，这是一种使用RL学习多代理社会意识的导航策略的新方法。受到有关多代理深度RL的最新作品的启发，我们的方法利用了基于图形的代理相互作用的表示，结合了实体（行人和代理人）的位置和视野。每个代理使用基于两个图神经网络和注意机制的模型。首先，边缘se子产生一个稀疏的图，然后一个人群坐标应用了节点注意，以产生代表每个实体对其他实体的影响的图。这被整合到一个无模型的RL框架中，以学习多代理策略。我们评估了我们的模拟方法，并在各种条件（代理 /行人的数量）中提供了一系列实验。经验结果表明，我们的方法比社会导航更快地学习了深度RL单一代理技术，并且可以在挑战人群导航中通过多个异构人类进行有效的多代理隐式协调。此外，通过合并可自定义的元参数，我们可以调整邻里密度以考虑到我们的导航策略。
小分子免疫调节剂作为胶质母细胞瘤的下一代治疗剂
摘要：胶质母细胞瘤（GBM）是最具侵略性的星形胶质神经胶质瘤，尽管采用了多模式的方法，但仍是治疗性挑战。免疫疗法有希望，但高度免疫抑制GBM微环境阻碍了其效率。本综述强调了迫切需要理解神经胶质瘤和免疫细胞之间的复杂相互作用，从而塑造了GBM中的免疫抑制肿瘤微环境（TME）。免疫治疗的进步表现出有限的成功，促使人们探索了针对肿瘤相关巨噬细胞（TAM）和小胶质细胞的免疫调节方法，并构成了GBM TME的大部分。将原质M2样TAM转换为抗肿瘤M1样表型是GBM的潜在治疗策略。血脑屏障（BBB）对成功的免疫疗法构成了另一个挑战，将药物递送到GBM TME中。增强BBB渗透性的研究工作主要集中在小分子上，该分子可以比生物制剂更有效地遍历BBB。尽管针对GBM进行了200多次临床试验，但对GBM TME内的小分子免疫调节剂的研究很少。开发具有最佳脑渗透和选择性的针对免疫调节途径的小分子，这是GBM组合疗法的有前途的途径。这项全面的综述讨论了GBM进展中的各种免疫调节途径，重点是免疫检查点和与TAM相关的靶标。对这种分子的探索，具有选择性靶向关键免疫调节途径并穿透BBB的能力，是解锁GBM新组合疗法方法的关键。
多模式生成AI：多模式LLM，扩散和超越
摘要 - 大型模式生成AI在学术界和行业中都受到了越来越多的关注。尤其是，两个主要的技术家族是：i）多模式大语言模型（MLLM），例如GPT-4V，它显示出具有多模式理解的不断增强的能力； ii）诸如Sora之类的扩散模型表现出显着的多模式力量，尤其是在视觉产生方面。因此，出现了一个自然的问题：是否有可能同时拥有一个统一的模型来理解和产生？为了回答这个问题，在本文中，我们首先提供了MLLM和扩散模型的详细审查，包括其概率建模程序，多模式体系结构设计以及对图像/视频大型语言模型以及文本到图像到图像/视频/视频的高级应用程序。然后，我们讨论了统一模型的两个重要问题：i）统一模型是否应采用自动回归或扩散概率建模，ii）ii）ii）该模型是否应利用密集的体系结构或专家（MOE）架构的混合来更好地支持生成和理解，这是两个目标。我们进一步提供了建立统一模型并分析其潜在优势和缺点的几种可能策略。我们还总结了现有的大规模多模式数据集，以便将来更好地预测模型。为了结束本文，我们提出了几个挑战的未来方向，我们认为这可以为多态生成AI的持续发展做出贡献。
先进的机器学习算法来评估原材料对超高性能混凝土流动性和抗压强度的影响
通过人工智能技术估算混凝土特性已被证明是建筑领域节省时间和成本的有效方法。超高性能混凝土 (UHPC) 的制造基于多种成分的组合，从而产生一种非常复杂的新鲜和硬化形式的复合材料。成分越多，可能的组合、特性和相对混合配比就越多，导致难以预测 UHPC 行为。本研究的主要目的是开发机器学习 (ML) 模型来预测 UHPC 的流动性和抗压强度。因此，当前的研究采用了复杂而有效的人工智能方法。为此，应用了一个名为决策树 (DT) 的单独 ML 模型和名为引导聚合 (BA) 和梯度提升 (GB) 的集成 ML 算法。还采用了诸如判定系数 (R2)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 之类的统计分析来评估算法的性能。结论是，GB 方法可以适当地预测 UHPC 的流动性和抗压强度。DT 技术的 R 2 值较高，分别为抗压和流动性的 0.94 和 0.95，误差值较小，与其他 R 2 值较低的算法相比具有更高的精度。SHAP 分析表明，石灰石粉含量和固化时间分别对 UHPC 的流动性和抗压强度具有最高的 SHAP 值。本研究成果将有利于建筑行业的学者快速有效地确定 UHPC 的流动性和抗压强度。
炎症因子在中枢神经系统骨关节炎发病机理中的作用
神经退行性疾病是神经系统中最常见的杂物之一，其病因基于遗传背景与大多数情况下的环境因素的相互作用。通常，他们有一个无法治愈的，进步和毁灭性的过程。解释CNS中神经退行性发生的理论之一是慢性炎症理论，它指出了由于微毛细胞和星形胶质细胞中炎症过程激活而释放的细胞因子和凋亡因子的作用。此外，也存在线粒体起源的alar，这可能会影响炎症体的形成和炎症过程的激活。mito-软骨功能障碍与诸如肌萎缩性侧面硬化症，帕金森氏症，阿尔茨海默氏症或亨廷顿氏病，缺血性中风或精神分裂症等神经营养性疾病的病原体有关。中枢神经系统稳态由综合的神经，免疫和内分泌网络维持，各个元素之间的相互作用是通过几种促和抗炎的介体，激素和神经肽进行的。细胞因子在这种相互作用中起关键作用，尤其是白介素1和1，白介素6，白介素8，肿瘤坏死因子Alfa和Prosta-glandin E2。这些因素和其他因素主要由毛tr骨细胞产生。与小胶质细胞类似的星形胶质细胞可以通过分泌众多介体（细胞因子，趋化因子，NO）来增强促炎反应，并诱导炎症性抗压反应。神经炎症的另一个元素是炎症，即，在CNS实质，小胶质细胞和星形胶质细胞中响应各种生理和致病性刺激而形成的多聚体蛋白的复合物。由于这种复杂的过程，了解神经检查的机制，诊断和预防作用的发展似乎是一个有前途的研究方向。