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肿瘤学 I 期临床试验后药物批准的预测 -RESOLVED2
*主要目标：我们旨在评估机器学习推荐系统预测肿瘤学药物开发结果的可行性和实用性，从而支持在第一阶段试验完成后尽早做出是否进行药物研发的决定。 *生成的知识：RESOLVED2 是一个套索惩罚 Cox 回归模型。为了训练 RESOLVED2，我们开发了一个新的指标，即食品和药物管理局批准生存期 (FDA-aFS)，其定义为报告药物临床效果的第一个早期临床试验 (ECT) 发布与 FDA 批准之间的时间，并按最新消息的日期进行审查。从简单的药理学数据和 ECT 的 PubMed 摘要，RESOLVED2 可以准确预测 FDA 批准新抗肿瘤药物的时间。 *相关性：我们的工作表明，机器学习方法可以通过支持早期是否进行药物研发来增强肿瘤学药物开发。
现实主义的抗精神病药干预措施的抗精神病学干预措施是患有严重精神疾病的人2
作者：毛拉·麦克菲（Maura Macphee）（不列颠哥伦比亚大学），乔·豪（Aston University）*，Hafsah Habib 3（阿斯顿大学），Emilia Piwowarczyk（不列颠哥伦比亚省大学），Geoff University，Geoff Wong（牛津大学），44牛津大学）伯明翰），Sheri Oduola（东英吉利大学），Alex Kenny（McPin Foundation），6 Annabel Walsh（McPin Foundation）（McPin Foundation），Rachel Upthegrove（伯明翰大学，早期介入7 Service，伯明翰妇女和儿童NHS NHS NHS基金会NHS Foundation） Health 9 Foundation Trust），Justine Lovell（伯明翰和Solihull NHS心理健康基金会信托基金），Ian 10 Maidment（Aston University）11
25-26提出的TPP分析分析幻灯片deck_final
•根据联邦能源监管委员会（FERC）采用的CAISO关税，如果基本案例分析的结果表明需要进行额外的传输开发，则将传输项目带到CAISO委员会批准TPP的第二年•如果由CAISO董事会批准的第二年，如果由CAISO董事会批准，则在CAISO委员会中，在FERC PARIFF中，该项目将在FERC PARIFF访问范围内•在FERC PARIFF上均可在FERC PARIFF上获得成本恢复，•在FERC PARIFF上获得成本恢复，•
符合道德的设计：对软件和系统中 RESOLVEDD 策略的实证评估
这些项目由 5 个 4-5 名学生组成的小组完成。学生必须从列表中选择他们想要使用哪种技术作为解决方案的一部分。例如，学生可以制定利用增强现实 (AR)、人工智能的解决方案，同时牢记上述策略。