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AYMON，Romain Victor Rudolf 等人。在一项国际合作中对 JAK 抑制剂和 bDMARDs 不良事件停药的评估
摘要 背景 在临床试验中，服用 Janus 激酶抑制剂 (JAKi) 托法替尼的类风湿性关节炎 (RA) 患者与服用肿瘤坏死因子抑制剂 (TNFi) 阿达木单抗或依那西普的患者相比，表现出更高的不良事件发生率。 目的 比较国际现实世界 RA 人群中二线疗法因不良事件 (AE) 而停止治疗的情况。 方法 纳入来自参与“JAK-pot”合作的 17 个登记册的初始使用 JAKi、TNFi 或具有其他作用模式的生物制剂 (OMA) 的患者。主要结果是由于 AE 而停止治疗的比率。我们使用未调整和调整的原因特异性 Cox 比例风险模型来比较各类别治疗组因 AE 而停止治疗的情况，但也分别评估 JAKi 的具体类型。结果 在纳入的 46 913 个治疗疗程中，12 523 个为 JAKi（43% 为巴瑞替尼、40% 为托法替尼、15% 为乌帕替尼、2% 为非戈替尼），23 391 个为 TNFi，10 999 个为 OMA。因 AE 导致治疗停止的调整原因特异性风险率，TNFi 与 JAKi 相似（1.00，95% CI 0.92 至 1.10），OMA 与 JAKi 相比更高（1.11，95% CI 1.01 至 1.23），TNFi 与托法替尼相比更低（0.81，95% CI 0.71 至 0.90），但在 65 岁或以上且至少有一个心血管风险因素的患者中，TNFi 与巴瑞替尼相比更高（1.15，95% CI 1.01 至 1.30），TNFi 与 JAKi 相比更低（0.79，95% CI 0.65 至 0.97）。结论虽然 JAKi 总体上与更多的 AE 治疗停止相关，但亚组分析表明，与 TNFi 相比，特定 JAKi（如托法替尼）的模式有所不同。然而，考虑到观察性研究的设计，应谨慎解释这些观察结果。
Lukas Fischer、Lisa Ehrlinger、Verena Geist、Rudolf Ramler、Florian Sobieczky 等人。将人工智能应用于实践：关键挑战和经验教训。第四届机器学习和知识提取国际跨领域会议 (CD-MAKE)，2020 年 8 月，爱尔兰都柏林。第 451-471 页，�10.1007/978-3-030-57321-8_25�。�hal-03414730�
缺乏置信度度量：最先进的深度学习方法的另一个特点是缺乏置信度度量。与基于贝叶斯的机器学习方法相比，大多数深度学习模型不提供模型不确定性的合理置信度度量。例如，在分类模型中，顶层（主要是 softmax 输出）中获得的概率向量通常被解释为模型置信度，参见 [26] 或 [35]。然而，像 softmax 这样的函数可能会导致对远离训练数据的点进行不合理的高置信度外推，从而提供一种虚假的安全感 [39]。因此，尝试将贝叶斯方法也引入 DNN 模型似乎是很自然的。由此产生的不确定性度量（或同义的置信度度量）依赖于给定数据权重的后验分布的近似值。作为此背景下的一种有前途的方法，变分技术（例如基于 Monte Carlo dropout [27]）允许将这些贝叶斯概念转化为计算上可处理的算法。变分方法依赖于 Kullback-Leibler 散度来测量分布之间的差异。因此，所得的近似分布集中在单一模式周围，低估了该模式之外的不确定性。因此，对于给定实例的结果置信度度量仍然不令人满意，并且可能仍然存在误解高置信度的区域。
来自鲁道夫·菲尔绍综合和转化生物成像中心
2.2.1 质粒在感受态细胞中的转化 ...................................................................................... 14 2.2.2 taXPD 的蛋白质纯化 ................................................................................................ 14 2.2.3 体外 ATP 测定 ............................................................................................................. 15 2.2.4 体外解旋酶测定 ............................................................................................................. 15 2.2.5 化学类似物的合成、纯化和验证 ............................................................................. 16 2.2.6 抑制剂研究 ............................................................................................................. 16 2.2.7 米氏动力学 ............................................................................................................. 17 2.2.8 结晶筛选 ............................................................................................................. 17 2.2.9 统计分析 ............................................................................................................. 17
挑战机器学习算法在预测脆弱的JavaScript函数Rudolf Ferenc†，p´eter Hegedus ∗，p´eter gyimesi†，g´abor
摘要 - 网络犯罪活动的迅速上升以及受其威胁越来越多的设备将软件安全问题引起了人们的关注。由于所有攻击中约有90％利用已知类型的安全问题，因此寻找脆弱的综合和应用现有的缓解技术是与网络犯罪作斗争的可行实际方法。在本文中，我们研究了最新的机器学习技术（包括流行的深度学习算法）如何在预测JavaScript程序中可能具有安全性漏洞的功能方面执行。我们应用了8个机器学习算法来构建从节点安全项目和SNYK平台的公共数据库中为本研究构建的新数据集构建预测模型，并从GitHub中构建了代码修复补丁。我们使用静态源代码指标作为预测变量和广泛的网格搜索算法来找到最佳的性能模型。我们还研究了各种重新采样策略的影响，以处理数据集的不平衡性质。最佳性能算法是KNN，该算法为预测弱势函数的模型以0.76（0.91 Precision和0.66召回）的预测模型。此外，深度学习，基于树木和森林的分类器和SVM具有竞争力，其F-MEASERIORS超过0.70。尽管F-测量结果与重新采样策略没有很大差异，但精度和召回的分布确实发生了变化。似乎没有重新采样似乎会产生偏爱高精度的模型，而重新采样策略可以平衡IR措施。索引术语 - 泄气性，JavaScript，机器学习，深度学习，代码指标，数据集
57A 鲁道夫斯海姆，安舒茨格。
5 30 43 56 6 09 20 30 40 50 59 7 07 14 21 26 34 40 46 52 58 8 04 10 16 22 30 37 45 52 9 00 07 15 22 30 40 50 10 00 10 20 30 40 50 11 00 10 20 30 40 50 12 00 10 20 30 40 50 13 00 07 15 22 30 37 45 52 14 00 07 15 22 30 37 45 52 15 00 07 15 22 30 37 45 52 16 00 07 15 22 30 37 45 52 17 00 07 15 22 30 37 45 52 18 00 07 15 22 30 37 45 52 19 00 10 20 30 40 50 20 00 10 20 30 40 50 21 00 10 20 30 40 50 22 00 15 30 45 23 00 15 30
通过综合课程促进幼儿全面发展：鲁道夫·施泰纳的人智学研究
1) 华德福教育是世界上最大的私立学校运动，在全球设有 900 多个分校，并在数百所非私立、公立学校中设有分支机构，主要在美国和德国。 2) 鲁道夫·施泰纳于 1861 年出生于奥地利的克拉伊维克。他的父亲是工人阶级，是一名铁路列车长。他的成长环境分为自然界和科技界。虽然后来他进入维也纳技术大学深造，但施泰纳还成为德国科学家歌德研究的负责人。施泰纳的著作主要以讲座为主，现代读者将 6000 多场讲座汇编成 350 多本用他的母语德语编写的书籍。他的著作所涵盖的信息远远超出了教育领域，其中精神科学“人智学”被认为是他对人类最重要的贡献。 3）“人智学”一词源于希腊语：“anthropos”意为“人类”，“sophia”意为“智慧”。