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分散机器学习中的数据收集
是由分散的机器学习（ML）生态系统的出现的动机，我们研究了数据收集的授权。将合同理论领域作为我们的起点，我们设计了最佳且近乎最佳的合同，这些合同处理了两个基本信息不对称的分散ML中出现的基本信息：在评估模型质量和不确定性的不确定性时，有关任何模型的最佳性能。我们表明，主体可以通过实现最佳实用程序的1-1 /e分数的简单线性合同来应对这种不对称性。为了解决缺乏有关光学性能的先验知识，我们提供了一个可以适应有效地计算最佳合同的凸面程序。我们还分析了更复杂的多个相互作用设置的操作用用率和线性合同。
西北中央公共区小区域规划 Delta / Unisys/Eagan 中央站点
中央公园东区的设计应侧重于在所有用途和公园之间建立步行连接。办公用户和访客应能够轻松安全地步行往返于商业建筑和食品/零售用途之间。建筑应将活跃的底层用途面向人行道前方，以促进活跃而安全的公共领域。在可行的情况下，应优先考虑与公园的视觉连接。公园边缘应保持公共可访问性，并创造以行人为中心的高质量体验，以补充公园用途并吸引公园用户使用商业服务。此外，中央公园东区应与中央公园西区有良好的连接，以方便所有出行方式。
定量性状适应不断变化的环境...
预测人口适应不断变化的环境对于评估人类活动对生物多样性的影响至关重要。许多理论研究通过对围绕最佳表型稳定选择的定量性状的演变进行建模，从而解决了这个问题，该定量性状的进化是在最佳表型周围稳定选择的，该表型的价值随着时间的流逝而连续地转移。在这种情况下，人口命运是由于性状的平衡分布而引起的，相对于移动最佳效果。这样的分布可能随选择形状，繁殖系统，基因座数量，突变内核或其相互作用而变化。在这里，我们开发了一种方法，该方法可以直接从表型分布的整个概况直接从表型分布的整个概况中进行定量测量，而没有任何先验的形状。我们研究了两个不同的繁殖系统（无性和无穷小的性模型），具有各种形式的选择。
怀孕期间和产后心理健康状况的治疗和管理
方法：该指南是使用先验协议制定的，结合了一个由一名妇产科专家组成的写作团队，以及由ACOG临床实践指南委员会任命的一名孕产妇 - 胎儿医学专业人士 - 妇产科 - 妇产科 - 妇产科 - 妇产科 - 妇产科 - 妇产科 - 妇产科 - 妇产科 - 妇产科 - 妇产科和两名外部主题专家。ACOG医学图书馆人员在Cochrane图书馆，Cochrane合作登记册，对照试验，Embase，PubMed和Medline中完成了全面的文献搜索。根据标准化包含和排除标准，由两名作者评估了向前介绍全文筛查阶段的研究。包括研究的研究进行了质量评估，并应用了改进的等级（评估评估，开发和评估）证据到决策框架，将证据解释并将证据转化为建议声明。
深度学习在性取向相关脑电图源识别中的应用
摘要 简介：性取向是否是一种具有神经功能足迹的生物学特征尚不清楚。借助深度学习，无需先验选择特征即可对生物数据集进行分类的能力已大大提高。本研究的目的是使用深度学习正确分类不同性取向男性的静息态脑电图 (EEG) 数据，并探索识别所学区别特征的技术。方法：使用三个队列（同性恋男性、异性恋男性和混合性别队列）、一个预先训练的性别分类网络和一个新训练的性取向分类网络对性别进行分类。此外，还使用 Grad-CAM 方法和源定位来识别网络用于区分的时空模式。结果：使用预先训练的网络对男性和女性进行分类，男性和女性的分类之间没有差异
健康芝加哥 2.0，社区健康评估
目的：进行社区健康评估和制定健康改善计划支持 CDPH 的使命，“通过让居民、社区和合作伙伴参与制定和实施优先考虑最需要的居民和社区的政策和服务，促进和改善健康。” CDPH 是芝加哥市的当地公共卫生当局，它使用评估结果来指导其与合作伙伴针对风险最高的人群的工作。这是美国公共卫生服务机构和其他主要公共卫生组织制定的十大基本公共卫生服务框架的组成部分之一。健康芝加哥 2.0 评估和计划工作还遵守 CDPH 对国家公共卫生认证委员会公共卫生认证和伊利诺伊州当地卫生部门认证的要求。
超现实神经解码：通过 GAN 潜在空间从 fMRI 激活重建面部
神经解码可以概念化为通过特征空间将大脑反应映射回感官刺激的问题。我们引入了 (i) 一种新颖的实验范式，该范式使用具有先验已知特征表示的、控制良好但高度自然的刺激，以及 (ii) 其实现，用于从大脑记录中对面部进行超现实感知重建 (HYPER)。为此，我们在神经解码管道的最早步骤中使用生成对抗网络 (GAN)，通过获取 fMRI 数据，因为受试者会感知由 GAN 的生成器网络合成的面部图像。我们表明，用于生成的潜在向量有效地捕获了与 fMRI 测量相同的定义刺激属性。因此，GAN 潜在向量可用作感知图像的基础特征，可以预测（重新）生成，从而实现迄今为止最准确的感知重建。
2023-2 年美国威斯康星州基于细胞培养的灭活流感疫苗对需要医疗救治和实验室确诊的流感的有效性
招募 ● 对患有急性呼吸道疾病 (ARI) 的门诊患者（初级保健、紧急护理、急诊科、远程医疗）进行前瞻性筛查。 ● 2023 年 10 月 20 日 – 2024 年 5 月 24 日。 资格标准 ● 年龄 6 个月 – 64 岁。 ● 咳嗽且病程 ≤7 天的 ARI。 ● 未服用流感抗病毒药物。 流感病例状况 ● 使用多重实时逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测呼吸道标本以识别流感病例；对照组为流感阴性。 ccIIV4 疫苗收据 ● 发病前 ≥14 天（年龄≥9 岁）或根据美国免疫实践咨询委员会 (ACIP) 建议（年龄<9 岁）收据记录。 ccIIV4 疫苗有效性 (VE) ● 使用逻辑回归模型，估计为 1 – 比值比 x 100%，并预先调整年龄和日历时间。● 分析仅限于 ccIIV4 接种者和未接种疫苗的参与者。
使用密集欧洲几何改进射线几何...
目前，GPS观察允许使用断层扫描衍生4-D大气（对流层或电离层）模型。为此，GPS数据用于估计对流层的倾斜对流层延迟（STD）（例如，Pottiaux，2010年）和电离层的倾斜总电子含量（STEC）（例如Bergeot等，2010）。层析成像方法包括通过体素（代表对流层或电离层）的体素离散数量（体素为3D像素，图1）。这允许在断层网格分辨率下获取有关这些参数的分布变化的信息（Mitchell和Spencer，2003年）。在不久的将来，使用Glonass和Future Galileo系统以及增加地面GNSS网络增加了STD和STEC的观察结果，这将减少对先验信息的依赖，最终导致大气中的层析成像主要基于数据（Bust and Mitchell，Mitchell，2008; Bender and Rababe，2007年）。
使用深钢筋学习的非线性最佳控制
摘要，我们根据深钢筋学习的应用（DRL）提出了范式控制流体流体的转变。此策略正在迅速在机器学习社区中传播，并且以与非线性控制理论的联系而闻名。DRL的起源可以追溯到最佳控制对非线性问题的概括，在连续公式中引导到Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，DRL旨在提供离散的，数据驱动的近似值。DRL中唯一的先验要求是定义瞬时奖励，以衡量系统处于给定状态时动作的相关性。然后将值函数定义为预期的累积奖励，这是最大化的目标。通过神经网络近似控制动作和值函数。在这项工作中，我们通过参数分析在一维[4]中控制了DRL和重新发现我们最近控制Kuramoto-Sivashinsky（KS）方程的结果。